在托管设施中租用数据中心空间——即多家公司部署IT设备的场所——可以是一种经济高效的方式,无需投资建设私有数据中心就能获得数据中心基础设施的使用权。
然而,数据中心租赁成本以及相比私有数据中心节省的资金可能会因多种因素而有显著差异,比如企业购买的托管服务包类型。如果您希望充分利用托管服务的投资价值,战略性地选择合适的托管服务和选项至关重要。
以下是优化数据中心租赁价格的几种方法:
1. 选择低成本区域
降低数据中心租赁支出的最简单方法之一是选择位于数据中心空间成本最低的区域。数据中心租赁成本通常以每千瓦美元计算,在世界不同地区可能相差十倍甚至更多。
或许令人惊讶的是,拥有最大数据中心集中区域往往提供最具成本效益的价格,主要是由于规模经济。在拥有众多数据中心的地区,获取电力、网络连接和其他资源通常更加经济高效,这抵消了这些地区较高的土地成本和更大的需求。
因此,如果您想在数据中心租赁上获得优惠,可以从硅谷和北弗吉尼亚等数据中心密集的地区开始寻找。在这些地方,您通常会发现比那些不被视为数据中心枢纽的地区更低的价格。
2. 整合服务器
降低数据中心租赁成本的另一个关键策略是整合服务器。服务器整合减少了需要部署的服务器总数,从而最小化需要租用的空间。
当然,挑战在于服务器整合可能是一个复杂的过程,企业并不总是有能力在短时间内优化其基础设施占用空间。但如果您部署了超过必要数量的服务器,它们实际上会成为一种技术债务,使用时间越长,成本就越高。
3. 整合数据中心
除了整合单个服务器外,您还可以整合数据中心——即将当前存在于多个设施中的工作负载迁移到仅一个位置托管。
这可以节省数据中心租赁费用,因为它增加了您在单一设施中需要购买的空间量——通常来说,购买越多,相对于获得的空间您支付的费用就越低。
数据中心整合的一个挑战是,它可能会增加远离您公司使用的数据中心的用户的延迟。但可能通过支付网络优化解决方案(如互联互通)来缓解这个问题,这些解决方案的成本往往低于在多个数据中心租用空间。
4. 协商数据中心租金
与许多商业购买一样,数据中心租金的标价通常不是托管运营商愿意接受的最低价格。为了节省资金,考虑进行协商。
您部署的IT设备越多,锁定租金折扣的成功可能性就越大。大型数据中心运营商可能不愿意为只部署几个机架的企业提供折扣,但拥有数十个机架的企业具有应该利用的购买力来进行协商。
5. 避免不必要的服务
除了提供数据中心内的空间外,数据中心租赁协议还可能包括服务。这些服务范围广泛,从服务器设置和监控的"白手套"协助到特殊的网络连接产品。
如果您确实需要这些服务,将其作为数据中心租赁协议的一部分购买是有意义的。但如果您不需要,而这些服务默认捆绑在租赁协议中,您最终会为未使用的东西付费。在这种情况下,寻找替代的数据中心提供商,或要求从标价中获得折扣。
6. 接受长期合同
不出所料,长期托管租约通常具有更低的费率——因此,您愿意在特定设施租用空间的时间越长,就能越好地优化成本。
长期合同的明显缺点是它减少了灵活性,阻止您在其他地方出现更好的价格时转移到不同的数据中心,或者在需要将服务器迁移到新区域时这样做。但如果灵活性不是优先考虑因素,可以锁定长期合同带来的更便宜租金。
最大化您的数据中心投资
数据中心租赁成本是许多组织IT预算的重要部分。通过实施上述策略——选择成本效益高的位置、整合基础设施、协商合同、避免不必要的服务以及考虑长期承诺——企业可以大幅降低托管费用。
请记住,最有效的方法是结合多种策略,根据您的特定业务需求量身定制。
定期审查您的数据中心需求和租赁协议可以帮助确保您在维持运营所需的性能和可靠性的同时获得最佳价值。
好文章,需要你的鼓励
Runway推出最新AI模型Aleph,旨在重新定义视频创作与编辑方式。基于通用世界模型和模拟模型研究,Aleph提供对话式AI工具,能即时对现有或生成的视频进行复杂编辑。用户只需简单提示,即可删除物体、更换背景或重塑整个场景。与以往专注于文本生成视频的模型不同,Aleph强调"流畅编辑",确保场景、角色和环境的一致性,无需逐帧修复缺陷,为电影制作者和广告商提供更高效的工作流程。
斯坦福大学NLP研究小组发布了全新的2024版GloVe词向量,这是对2014年原版的重大升级。新版本使用维基百科、Gigaword新闻数据和Dolma语料库进行训练,新增超过70万词汇,涵盖疫情、科技、网络文化等现代概念。测试显示新版本在处理当代文本、非西方人名地名和社交媒体内容方面表现显著优于旧版本,为自然语言处理应用提供了更准确的语言理解工具。
TeleAI团队发布TeleChat2、TeleChat2.5和T1三款大语言模型的技术报告,详述了从10万亿tokens预训练到强化学习优化的完整开发过程。T1-115B在数学推理上超越OpenAI o1-mini,展现了国产AI模型的技术突破。研究采用4D并行训练策略,在8000个华为昇腾NPU上完成训练,并全面开源以促进AI技术发展。