在过去，我们使用昂贵的大型计算机进行小规模的数据运算。那时候，大多数的数据库应用程序的大小都在GB或TB级别。但今天，我们已进入了大数据时代，数据以PB为单位，运行在大量的廉价的小小型终端上。

    在全球范围内，数据量以每年50%的速率在增长。这种增长要求我们必须尽快的重新设建设数据操作中心，已满足人们日益增长的数据需求。

    简单的说，数据增长速度竟传奇性的超过了IT设计发展的速度，当前的计算机科学问题主要为：廉价硬件、向外扩展设计、开放标准、 可编程性、自动性和自服务。问题是：你最喜欢的大型IT供应商没有像这样的产品，他们的创新步伐远远赶不上需求。

    20世纪90年代中期，网络的爆炸性增长激励了一批建立在廉价硬件上的分布式计算设计的创新。需求是创新的动力，因为早期的网络公司面临着呈几何式增长的需求，而没有可盈利的开发Y2K的在线广告预算。像Inktomi、Akamai、谷歌和亚马逊等公司，舍弃了传统供应商的大铁块的计算机，转而在廉价硬件上用一种新型的向外扩展的软件建立大量的基础设施。

    正如摩尔定律，数据增长和竞争压力的增大，同样的破坏性的IT模式也会在企业中出现。以一种向外扩展和高成本利用率的方式来存储和处理PB量级的数据的能力，成为了各行各业的最基本的竞争体现。制药业、金融服务、视频、人工制造、云服务和军事情报都是数据中心日益增长的行业。组织学习，利用比竞争对手10倍多的数据，将会越来越多的获得优势竞争力。

    网络邮件为数据的动态性需求提供了一个很好例子。雅虎邮箱服务使雅虎公司占据了一个强有力的领导地位，其服务在NetApp的大型企业风格的存储器上实现。因其存储器的经济性，雅虎提供给用户25MB的免费邮箱容量。谷歌有一套很不同的软件定义设计，运行在巨大的集群廉价硬件上，它提供给每个用户1GB的免费数据容量，超过雅虎的提供容量。最终雅虎以无限存储空间作为回应，但已太迟；成百万的用户已迁移到谷歌的Gmail。正如存储分析师Robin Harris在2007年说过的，雅虎“带着一把刀上了枪械的战场。”

    所以，那么像谷歌和亚马逊那样的可扩展网络的商家是如何考虑计算的呢？它们雇佣了成千上万的博士高材生来编程，将整个建筑作为一个单独的系统，拥有难以置信的可扩展性、弹性和灵活性。因为所有的东西都是自动的，重新装配和编程这些资源，并以一键式的简单方式传递给终端用户变得可能。

    然而，大多数企业均使用小型云服务器，但没有太多的高级编程师愿意来编写操作系统和数据中心自动化软件。所有企业只能寻找新一代的供应商来提供云架构的商业版本，增强企业的数据处理能力。

    运行在廉价的集群型硬件上的“软件定义数据中心”的新模型将成为新的数据中心行业的战场。就像工业革命，当自动化机器取代人工操作时；这次是关于数据。对传统IT来说，它的好处包括明显降低的OPEX和CAPEX。更重要的是，软件定义系统能重新定义商业灵活性和速度，将资源计算时间从几周缩短到几分钟。

    没有成功完成这次跨越的IT企业将会越来越多的面临着云资源外取的威胁及竞争压力。而取得成功的IT的人士将发现自己的公司和职业生涯有巨大的上升空间。

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