互联网巨头大步进军云计算，IDC企业能否乘势而上？

　　近年来在企业IT市场最大的变化应该就是云计算，而在整个信息产业中最大的变革也还是云计算。云计算深深地改变了整个信息产业的运转模式，越来越多的公司IT 部门不再自己购买硬件搭建信息系统，而是把自己的信息系统建在公有云上。随着虚拟化技术的发展，以亚马逊、微软、阿里为代表的巨头在云上面的巨大投入，基础设施成为一种可以出租的资源。云计算风起云涌，国内外大型的第三方IDC企业即面对机遇，也面临着挑战。到底应该怎样和这些互联网巨头处好关系，怎样服务于他们，不同的IDC 企业有着不同的选择。

　　互联网行业的“包租公”

　　IDC既Internet Data Center， 中文名称是互联网数据中心。它们是互联网巨大数据的物理承载者，形象点说是互联网行业的“包租公”，事实上，他们就是安置互联网服务器的机房。在云计算发展起来之前，IDC的主要客户是政府、大企业、金融公司、和大大小小的互联网公司。所有的互联网公司，只要是一个网站，就一定要把自己的服务器托管在IDC，或者直接租用IDC上的主机。只有这样他们的对外网站或者是基于 Web 的内部信息系统，才能够被访问。在互联网尚未出现巨头，或者说那些“头部企业”之前，这些主机的对外网络连接、服务器运维，甚至包括系统负载等等技术支持，都是由IDC来负责的。IDC的租用者需要对这些服务付费。

　　随着云计算的发展，情况发生了变化。对于很多小型甚至是大中型的互联网公司而言，自己购买主机安置在IDC，或者租用IDC的主机不再是一个合算的生意。因为云计算厂商提供了使用方便，运算力可以灵活配置的计算服务，用户根据自己的需要，可以改变所租用的虚拟主机规模。更多的，IAAS，基础设施既服务，还提供了很多底层的帮助，使得用户（互联网公司，SAAS云提供商，其他的各种企业、政府机构）可以更加方便地搭建自己的系统，而不用太多地关注于底层的实现。

　　现在，云服务厂商和IDC企业的关系变得有些微妙了。他们既有上下游的关系，又有了竞争关系。一些头部的大企业，比如说 google、阿里、百度等等开始建设自己的数据中心，用于提供云服务，或者运行本公司的业务。

　　随着高科技头部企业的出现，巨头们有着自建数据中心的倾向，IDC企业逐渐分化为两种类型。一种是传统的零售型企业，不仅仅提供机房、电力，同时还提供托管服务、远程操作、24小时IT员工、广域IP和云连接等额外的服务。这其中，广域IP和云连接是最重要的，也就是说，传统的零售型 IDC 负责给客户提共宽带网络连接，客户一般不再自己建设互联网以及云网络连接。传统的零售型数据中心，不仅仅是一个“包租公”，也是一个有很高技术含量的服务提供商。国际上，最有代表性的零售型IDC是排名世界第一的 Equinix ，而在国内第三方（非运营商）IDC企业中，光环新网是零售型IDC的代表。因为提供上述这么多的服务，所以零售型数据中心的客单价比较高。

　　与之相对应的另外一种IDC企业则是批发型数据中心。批发型数据中心为头部企业提供机房和电力，而这些互联网巨头自己建设和维护宽带连接，自己负责对设施的维护。更有甚者，在国内，有些头部企业自己购买电力，IDC服务商仅仅提供机房的服务。批发型的 IDC 可以说真的就是一个“包租公”，有些因为没有自己的物业和场地，还是一个“二房东”。因为不提供网络连接服务，只是为客户提供定制化的服务，所以批发型数据中心的客单价相对较低。但是他们的客户往往是阿里、腾讯这样的互联网巨头，机房的规模很大，托管大量的机器。说白了，就是价低但是量大，所以才叫批发型。而且抱住互联网巨头这条大腿，只要客户自身业务景气，批发型的数据中心就不愁没有生意。在国际上，最著名的批发型IDC 是Digital Realty，而在国内宝信软件、数据港都是具有代表性的批发型数据中心。

　　批发型数据中心VS零售型数据中心

　　在以亚马逊、微软、以及BAT等为代表的头部互联网企业大量自建云计算中心，大踏步发展云计算的时代，批发型和零售型这两种数据中心到底谁更有发展前景呢？

　　先来看看国际上的形势。Equinix 是美国最大的IDC企业，也是零售型数据中心的代表。作为全球最大的IBX数据中心和托管服务提供商，Equinix在5大洲拥有210个数据中心，连接了4000多家企业、云、数字内容和金融公司。作为零售型数据中心，它最大的优势就是极为强大的网络连接能力。IBX（International Business Exchange）保证了数据中心里的服务器可以快速、稳定、大流量接入主干互联网和各种云平台。加上可伸缩性等其他服务，构成了 Equinix 强大的护城河。因为从创业开始，不断拥有大量不同的客户，Equinix 也就有了一个其他互联网巨头也无法相比的巨大网络。它具有中立性、覆盖广这样的特点。

　　随着不断地并购，网络性能越来越强大，Equinix的覆盖面越来越广，而又具有中立性。这样强大的网络服务能力，是任何一家单独的头部互联网企业所无法相比的。所以，即使是像亚马逊这样的超级巨头，也大量的把 AWS 云服务建立在 Equinix 数据中心之上。阿里巴巴在海外提供云服务，也选择Equinix 作为自己的数据中心。相比之下，以Digital Realty为代表的批发型数据中心，没有这样的宽带连接以及增值服务的优势，客户存在自建数据中心的愿望，比之Equinix缺少竞争优势。2016年起Equinix数据中心数量迅速追上并赶超全球第一大批发型数据中心 Digital Realty，市场份额明显提升，拉开了与另外两家对手的差距，奠定起龙头地位。

　　再回到国内看，情况则有所不同。阿里、腾讯等头部互联网企业的规模和技术优势不是第三方数据中心所能够媲美的。像光环新网这样的零售型数据中心，并没有远超客户的宽带连接资源和技术。而国内又处于云计算早期高速发展阶段，数据港、宝信软件这样的批发型数据中心紧紧抱住快速发展的阿里、腾讯等大客户，伴随着客户一起高速发展。他们的发展具有高确定性和可持续性，因此在短期内业绩非常好，市场估值也很高。可以说，在近期内，资本市场更加青睐宝信软件为代表的批发型 IDC，而不是光环新网为代表的零售型 IDC。

　　但是批发型数据中心也有一些天生的弱点。最大的弱点是，不能提供宽带连接和增值服务，客单价低，后续发展乏力。其次，如果依赖于少数几家头部企业，一旦客户发生变化，对业绩的影响是非常大的。从目前来看，宝信软件和数据港等批发型数据中心都没有自己的土地，数据港的数据中心甚至都不是自建的，他们是真正的“二房东”，甚至于只是一个“管家”。这就带来了一个问题，因为不是自有土地，甚至数据中心也不是自有，因而无法在国内通过REITS 融资。所以从长远的角度看，批发型数据中心必须有所改变，才能有发展的后劲。

　　我们再来看看国内的零售型IDC，光环新网。作为零售型数据中心，光环新网的客户结构和批发型数据中心有所不同。不仅有阿里这样的客户，还有大量的政府机构，金融机构，中小型互联网企业。因为是零售型IDC，所以客单价较高。特别是政府和金融机构，他们更加关心数据中心的服务质量，而又没有头部互联网企业的技术力量，对数据中心的依赖较大，也乐意支付较高的收费。但是2020年由于新冠肺炎疫情，宏观经济不景气，许多中小型企业对于 IDC 的需求有所减弱。部分中小型互联网企业把自己的业务迁移到云服务商。这些，都对光环新网这样的零售型数据中心造成了影响。2020年上半年，光环新网的业绩增长明显落后于数据港为代表的批发型数据库。

　　不过，从长远的角度看，光环新网还是很有可能后程发力的。虽然没有Equinix 那样强大的网络基础作为护城河，但是光环新网也有不少自己的优势可以逐渐发挥。

　　第一，光环新网在北京和上海的核心地段拥有自有资产。特别是在北京，优势明显。基于我国互联网的拓扑结构，光环新网的这些数据中心在网络接入上普遍离骨干节点更近，在光环新网IDC托管的服务器拥有更快的网络响应速度。即使对于像阿里这样的互联网巨头而言，在关键应用和热数据访问上，也还是需要光环新网这样的IDC 服务商。

　　第二，在云计算的初始发展阶段，大量客户把自己的信息系统搬到公有云上，来降低公司的运营成本。但是许多客户，比如说金融机构，逐渐开始担心自己数据的私密性。国内客户尤其不太喜欢将自己的核心系统放在公有云上。于是，混合云开始逐渐成为一种趋势。混合云中的私有云部分往往放置的是关键信息和服务，客户倾向于将这些私有云的服务器托管在光环新网这样的拥有较强技术能力的零售型数据中心。

　　第三，因为都是自有资产，光环新网符合REITS的条件，可以通过REITS融资，从而增强自己的资本能力，不断扩张规模。

　　综上所述，在国际上，Equinix 这样的零售型龙头，因为拥有网络基础的优势，技术上也有独到之处，竞争优势大于批发型数据中心，也不会被云计算厂商所取代。在国内，头部互联网企业的规模和技术优势实在太大，短期内依靠它们成长起来的批发型数据中心确实发展更快，但是长期而言，拥有自有资产，网络接入优势的零售型IDC还是有可能后程发力、急起直追。长期看，在国内，两种类型的数据中心可能平分秋色，或者在各自擅长的领域发展。

　　其实，现在这两种类型数据中心的界限也在逐渐模糊。Equinix 已经开始涉足批发业务，国内的光环新网也在尽量服务于头部互联网企业。相对而言，零售型IDC 涉足批发业务比较容易，提供一些云计算服务，也是可行的。而批发型IDC因为自己技术上的短板，想要摆脱“二房东”的角色，就比较困难了。理论上，长期来讲，在国内也应该是零售型的 IDC 更有发展前途。不过由于国内头部 IT 公司的超级优势，还难以下定论，至少目前还看不出光环新网能够成为中国的 Equinix。

　　（作者系前甲骨文软件研发主任工程师）