Анализ объема и доли рынка ЦОД в Джакарте - тенденции роста и прогнозы (2024 - 2030 гг.)

Анализ рынка центров обработки данных в Джакарте

Рынок ЦОД в Джакарте в прошлом году составлял 167,87 МВт, и ожидается, что в течение прогнозируемого периода среднегодовой темп роста составит 16,49% и достигнет 725,59 МВт. Основными факторами, которые, как ожидается, будут стимулировать расширение рынка, являются растущий спрос на энергоэффективные центры обработки данных, значительные инвестиции со стороны поставщиков услуг колокейшн и управляемых услуг, а также расширение строительства гипермасштабируемых центров обработки данных. Кроме того, развитие больших данных, облачных вычислений и Интернета вещей (IoT) позволило предприятиям инвестировать в новые центры обработки данных для сохранения непрерывности бизнеса. Кроме того, ожидается, что промышленное развитие будет процветать из-за растущей потребности в безопасности, операционной эффективности, улучшении мобильности и пропускной способности. Программные центры обработки данных ускоряют рост отрасли, обеспечивая более высокий уровень автоматизации.

• Существуют различные причины роста дата-центров в Джакарте. Одной из основных причин является быстрорастущая цифровая экономика страны и растущее внедрение облачных сервисов и аналитики больших данных предприятиями в регионе. С населением более 270 миллионов человек и быстрорастущим средним классом, Джакарта стала привлекательным рынком для международных технологических компаний, стремящихся расширить свою деятельность и установить присутствие в Юго-Восточной Азии. Еще одним важным фактором, способствующим росту центров обработки данных в Джакарте, является стремление правительства развивать цифровую инфраструктуру и расширять возможности подключения по всей стране. Правительство вкладывает значительные средства в расширение инфраструктуры интернета и широкополосной связи в стране, что облегчает людям доступ к онлайн-услугам, а предприятиям — развертывание облачных приложений и сервисов.
• Искусственный интеллект (ИИ) в сочетании с машинным обучением (МО) больше, чем любое другое приложение, нуждается в создании совершенно новой архитектуры центра обработки данных. Искусственный интеллект и машинное обучение (ML) могут потребовать в три раза большей мощности по сравнению с обычной обработкой данных, что потребует революции в архитектуре центра обработки данных. Для поддержания более высокой производительности также требуются специализированные системы охлаждения. Из-за интенсивного характера вычислений ИИ и машинного обучения может наблюдаться большое рассредоточение вычислительных ресурсов, памяти и ресурсов хранения между несколькими процессорами в вычислительном кластере.
• Правительство города сотрудничает с различными поставщиками услуг ИИ для развертывания возможностей ИИ, что подтолкнет к строительству центров обработки данных в регионе. Например, в сентябре 2022 года Институт SAS укреплял свои отношения с городским правительством Джакарты, оказывая помощь в создании городской системы борьбы с наводнениями. Платформа JAKI прогнозирует и отслеживает уязвимые места в режиме реального времени с помощью SAS Analytics for IoT для снижения потенциального ущерба или вреда и повышения осведомленности общественности о кризисных ситуациях. Благодаря этим прогностическим способностям и анализу городские власти Джакарты могут определить, когда следует активировать водяные насосы, ускоряя реагирование на стихийные бедствия и повышая готовность к наводнениям. Решение SAS использует искусственный интеллект и машинное обучение для быстрого и точного сбора и обработки огромных объемов данных в режиме реального времени, что позволяет сократить время и скорость для принятия необходимых мер, которые ограничивают или устраняют ущерб жизни, имуществу и предприятиям в городе.
• Кроме того, центры разработки провели масштабное исследование энергоэффективности в центрах обработки данных, сосредоточив внимание на оптимальном качестве обслуживания, эффективном использовании ресурсов и сокращении затрат. Они намерены сократить потребление коричневой энергии, предложив стратегию балансировки нагрузки, которая использует доступную зеленую энергию. Балансировка нагрузки основана на возобновляемых источниках энергии и используется в нескольких центрах обработки данных. Был реализован план управления рабочей нагрузкой и энергопотреблением для снижения эксплуатационных расходов и затрат на электроэнергию. Комбинированные системы охлаждения, отопления и электроснабжения (CCHP) также могут сократить выбросы углекислого газа и загрязнение воздуха, значительно повысив при этом энергоэффективность ресурсов.
• Вспышка пандемии COVID-19 повлияла на строительство дата-центров на исследуемом рынке, поскольку она задержала строительство нескольких новых объектов. Текущее строительство, осуществляемое предприятиями и поставщиками услуг колокейшн, было остановлено. Это сильно повлияет на портфель проектов с открытиями в 4 квартале 2020 года и 1 квартале 2021 года. То же самое относится и к сбоям в цепочке поставок, связанной с инфраструктурой центров обработки данных. Из-за проблем с импортом ситуация усугубилась, поскольку многие поставщики зависят от импорта решений для ИТ-инфраструктуры, энергетики и охлаждения.