大数据和物联网一直被誉为IT世界的下一场革命。除了网络连接设备以及客户行为分析之外，物联网和大数据正在用于解决越来越复杂的业务问题。企业采用物联网技术来管理构成其组织的网络连接、设备和应用程序。而自动化的工作流程，长期以来一直是制造行业的战略口号，如今正在被许多不同的组织所接受。
物联网和大数据显然是密切相关的：根据定义，数十亿台与互联网相关的设备将会产生大量的数据。物联网设备生成大量数据，人们需要采用大数据技术获取收集的所有数据并将其转化为有用的、可操作的信息，有时甚至采用的是自动化收集。另一方面，物联网提供了丰富的数据，通过计算处理和智能化，可以为企业使用提供宝贵的见解。
但对于这些创新技术来说，未来的应用成本似乎很昂贵。但对于许多人来说，这将会受到复杂性和容量问题的限制。随着数据量的增长，企业的服务器需要进行高效处理，这将变得过于复杂，并且时间紧迫，如果不能得到及时有效的处理，那么物联网和大数据的好处将会无法体现。
大容量的挑战
物联网和大数据为任何组织的安全性、服务器、存储和网络带来了巨大的压力，整个技术供应链都感受到了这些需求的影响。IT部门需要部署更具前瞻性的容量管理功能，以便更好地满足与物联网连接相关的业务优先级。而大数据处理需要大量的存储和计算资源。
所有这些意味着，数据中心将牢牢占据业务的核心。除了能够存储物联网生成的数据之外，能够快速地访问和解释这些数据，并转化有意义的可操作的信息是非常重要的，并且将给那些表现出色的组织带来巨大的竞争优势。
正确实施数据中心战略意味着企业拥有一个智能且可扩展的资产，能够实现增长。但是如果没有正确实施，这将成为企业创新的一个基本约束。因此，企业必须确保他们的数据中心战略已经准备就绪，并且能够应对下一代计算和性能需求，以保持竞争力和成本效益，同时也为指数级增长做好准备。
高性能计算
当然，IT行业致力于设计创新的工具和技术，以跟上物联网和大数据等技术趋势的快速发展，技术供应商已经为容量和复杂性问题提供了多种解决方案。
高性能计算(HPC)一度被视为教育和制药等垂直领域的解决方案，现在正被视为解决物联网和大数据带来的挑战的一种有效方式。高性能计算(HPC)近年来面临着巨大的挑战，例如需要处理高速、多品种、大批量大数据的计算性能的可扩展性，以及大规模数据集的深度学习。但其好处也越来越明显，将不只是在几个关键的垂直领域得到应用。数据中心管理人员现在正在考虑采用高密度的创新战略，以最大限度地提高生产力和效率，并提高数据中心的可用功率密度和物理足迹计算能力。
事实上，高密度计算(HDC)也解决了一个重要的成本因素，因为复杂的技术发展意味着数据存储和电力需求的螺旋式增长，这是一个至关重要的问题。高密度计算(HDC)为客户提供整合IT基础设施的能力，从而减少数据中心的占地面积，降低总体成本。部署的密度越高，客户的效率越高。
