在数据中心，去中心化基础设施是持续现代化和发展过程的一部分，此过程与延迟敏感型应用程序和数据主权问题相关。虽然去中心化为需要这种结构的企业提供很多好处，但这也带来各种挑战和管理问题。

在数据中心，去中心化基础设施（也称为去中心化数据中心）可提高可扩展性和弹性、数据主权合规性，并减少时间敏感应用程序的延迟，特别是人工智能驱动的应用程序。该基础设施在很多小型设施中维护数据处理和存储，而不是将它们集中在中心位置。它通过使每个数据中心能够独立处理和存储数据来提高性能和弹性。

在本文中，我们将探讨与数据中心中去中心化基础设施相关的作用、战略和挑战，包括它如何代表部署和管理计算、存储和网络资源的战略转变。这篇文章还为IT领导者提供指导，以决定是否部署去中心化的基础设施，对其企业来说这是否是有益且现实的策略。

一种新的战略方法

IT领导层必须将去中心化基础设施视为长期架构投资。这不是一种快速或简单的方法，因为它从根本上改变了企业内的数据管理。企业应将数据中心的去中心化视为混合和云部署的演变，而不是附加服务。

你企业的新架构应优先考虑这样的设计，可平衡去中心化和信息处理的典型优势。具体来说，强调以下几个方面：

• 现代应用程序和关键服务产品的性能和延迟降低。
• 通过消除单个故障点的可靠性和弹性。
• 合规性，满足数据治理要求，在国家和地方层面，这些要求在继续发展和变化。

对于去中心化数据中心，其中一个驱动因素是将数据处理与现有的边缘功能相关联。必须存在相关服务来支持去中心化数据中心，包括治理、人工智能可观察性集成、零信任安全措施和自动化。

去中心化数据中心是组织层面的重大转变，可以大大有利于有特定需求的企业。为了实现全部收益，向去中心化数据中心的转变需要仔细关注架构设计和基础设施部署。

去中心化数据中心和边缘计算

去中心化数据中心与边缘计算密切相关，这两种方法都可解决更快、更具弹性的计算需求。

去中心化数据中心建立在边缘计算架构之上。边缘计算使去中心化数据中心能够为延迟敏感的应用程序本地处理数据。两者都使用物联网结构、基于5G和6G的快速通信以及人工智能驱动的管理。

去中心化数据中心的潜在好处

去中心化的数据中心有可能彻底改变特定企业的应用程序。并非所有商业模式都需要这种能力，但向去中心化计算资源和数据处理的战略转变可以带来重大好处，其中包括：

• 额外的灵活性。多个站点简化数据处理方法的更新和修改，可实现专业化和特定位置的配置，以满足合规性要求。
• 成本效益。本地化基础设施降低集中式托管成本，实现针对较小数据中心角色的更具体的处理能力。
• 增强复原力。维护多个位置可以消除很多单个故障点，从而提高可用性。
• 改善数据主权合规性。随着地方、区域和国家数据治理法规的不断发展，去中心化数据中心可以更容易地遵守这些要求。
• 改进的性能。处理更接近其源的数据可以提高性能，扩大与边缘计算已经相关的好处。
• 提高可扩展性。去中心化使数据中心的扩展变得更容易。
• 减少集中式基础设施的依赖性。企业可以创建更小、更专业和特定于应用程序的去中心化计算位置，而不是庞大和通用的中央数据中心。
• 减少延迟。处理附近的数据可以减少传输时间和延迟，这对很多应用程序都至关重要。

然而，实现这些好处需要全面的战略设计和现实的期望来减轻相关的挑战。

去中心化数据中心的潜在挑战

认识到与数据处理和存储的去中心化方法相关的问题，有助于企业克服这种架构转变所带来的挑战，其中包括：

• 数据碎片、一致性和同步考虑因素。跨多个站点管理不同的数据会带来额外的挑战，因为每个数据集都需要不同的合规性管理。还必须确保数据的一致性和完整性。
• 设计和操作技能。去中心化方法需要跨领域专业知识技能，包括广域和边缘编排、DevSecOps自动化，以及跨混合和多云基础设施的政策执行方面。构建和管理这种基础设施需要独特的人才，这可能很难。
• 能源和可持续性问题。去中心化方法使能源优化和公用事业服务管理复杂化。它还需要与当地公用事业公司合作，需要额外的供应商管理资源。
• 操作复杂性增加。运营管理跨越各种混合和多云环境，增加了管理数据和网络流量的挑战。
• 安全。更广泛的表面积会增加安全风险。其他安全挑战需要人工智能驱动的监控、高级加密（区块链）和零信任模型。

这些挑战需要仔细考虑和规划。如果企业不解决这些挑战，可能会导致回报不佳和更严峻的安全态势。

去中心化数据中心的常见用例

请评估去中心化数据中心是否适合你企业的业务需求和战略，毕竟并非所有公司都能从这种架构中受益。考虑以下行业，这些行业可以从这种方法中看到重大的投资回报率：

• 汽车行业。该行业专注于自动驾驶汽车和功能，该功能处理来自相机、光检测、测距和雷达的大量数据，需要在数据源附近进行处理以做出即时决策。
• 能源和公用事业行业供应商。这些行业需要动态电网管理和现场数据收集来优化和可靠性。
• 金融服务。金融机构需要符合行业和政府隐私法规的安全、本地化的交易。
• 医疗保健。实施医疗保健服务，分析可穿戴设备并在边缘处理成像数据，以增强诊断和改善响应时间，同时保持隐私合规性。
• 工业和制造业。这些企业可以从基于人工智能的预测性维护计划、自动化质量控制和工厂车间的流程自动化中受益。这些任务在本地处理传感器数据，并受益于实时人工智能分析。任何转向工业4.0转型的企业都应该考虑去中心化数据中心。
• 零售业。提供个性化推荐、本地库存管理和快速结账，以便立即与客户互动。
• 智慧城市。这些城市位置通过通信和物联网源使用交通管理、公用事业优化和其他全市范围的服务，这需要本地计算和存储能力。
• 电信。流式传输、游戏和其他需要移动、视频和广播服务快速数据传输的应用程序依赖于边缘计算和其他实时处理。

任何依赖生成式AI能力的行业都应该考虑去中心化数据中心战略是否值得。对于经历快速物联网增长、面临严格的数据主权要求或使用关键任务实时数据处理应用程序的企业来说，更是如此。