idc大數據市場報告

A. idc行業的發展現狀,規模以及趨勢

全球IDC行業發展現狀分析市場規模增速呈U形曲線

當前，數據中心已成為企業或機構管理IT基礎設施與應用，提供基礎設施與應用服務的重要平台。隨著更加先進的技術的融合發展，建設新一代數據中心成為企業普遍關心的熱點話題，它不僅代表著IT產業發展的潮流，也反映了不同IT用戶最迫切的核心需求。從時間上來看，數據中心功能演進經歷了三個發展階段，即計算中心階段、信息中心階段和服務中心階段。

全球IDC市場規模保持逐年增長趨勢

2007-2016年，全球IDC市場規模保持逐年增長趨勢，從增速來看，全球市場規模增速趨緩，亞太地區繼續在各區域市場中保持領先，其中以中國、印度和新加坡增長最快。整體來看，全球IDC市場規模增速呈U形曲線，在2013年下降到最低點，為11.44%，經過2013年的低點之後市場規模增速開始回升。

據前瞻產業研究院發布的《IDC行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2016年，全球IDC市場規模達到451.9億美元，較上年同期17.5%。美國和歐洲地區占據了全球IDC市場規模的50%以上。其中，移動互聯網領域快速發展和雲計算技術的廣泛應用帶動數據存儲規模、計算能力以及網路流量的大幅增加，是保持IDC市場增速提升的主要原因。

中國IDC產業發展現狀分析

IDC產業的上遊行業主要為資源型服務商即基礎運營商，如中國電信、中國聯通。基礎運營商主要提供基礎網路、互聯網帶寬等資源。互聯網應用的蓬勃發展，將拉動IDC業務的新一輪增長。

從2015年開始，在政策的推動與雲服務高速發展的影響下，IDC行業進入了新一輪的擴張期，年均增長率接近40%。2016年全國IDC行業市場規模已經達到716億元，預計2017年將超900億。同時，行業競爭進一步加劇，存在市場集中度提升的預期。

目前，國內IDC行業的主要以四股勢力為主，分別為以中國電信、中國聯通公司為主的第一陣營，以中國移動和廣電為主的第二陣營，以世紀互聯、網宿科技等為代表的專業IDC運營商企業形成第三陣營，其他社會IDC企業則是第四陣營。

對於IDC行業最需要注意的問題是競爭的不斷加劇，國內優秀企業愈來愈重視對行業市場的研究，特別是對企業發展環境和客戶需求趨勢變化的深入研究。因此在選擇研究機構時一定要先鑒別研究咨詢機構的實力，以免影響企業未來發展。

近些年，隨著互聯網和電子商務迅猛發展，網路系統日趨復雜，伴隨網路的帶寬逐步提高，用於網路維護的成本投資逐步增加，網路管理難度也在日益加大，在這種情況下，以資源外包的網路服務方式逐漸受到企業重視，並取得長足的發展。

另外，各國政府加大了對電信寬頻的投資力度，促進電信和互聯網的融合。可以預見，在未來幾年，IDC產業將迎來其新一輪的發展機遇。此外，隨著物聯網、電子政務、智慧城市等領域的發展，雲計算的發展也將進一步推動IDC領域的發展。預計2022年，全球IDC行業市場規模有望突破800億美元。

隨著國家對戰略性新興產業的重視，對雲計算、下一代網路的積極推進，國內IDC市場迎來了前所未有的發展機遇。一方面，基於雲計算的數據中心建設進一步推進，並成為不少政府園區關注引進的重點，另一方面，基於移動互聯網的應用發展迅速，SNS、電子商務、視頻等業務的大規模增加給IDC市場帶來了持續的需求。IDC行業經歷了轉型、整合、多元化發展階段後，逐漸變得規范、有序。

經過多年的發展，目前IDC的功能已經從基礎業務如主機託管、帶寬出租、伺服器出租等拓展到網路安全服務、代維服務和數據存儲等增值業務，將來IDC的發展還有很大的空間。

B. 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

C. 經常看到的Idc報告在哪可以查到有官網嗎

IDC有官網，可以在官網上搜索你想要的報告，不過貌似大部分報告是要收費的，而且價格不菲，不是普通人能承受得起的。

在中國，IDC分析師專注於本地ICT市場研究，與本地市場高度結合，研究領域覆蓋硬體、軟體、服務、互聯網、各類新興技術以及企業數字化轉型等方面。

介紹

國際數據公司（IDC）是全球著名的信息技術、電信行業和消費科技咨詢、顧問和活動服務專業提供商。成立於1964年，IDC在全球擁有超過1100名分析師，為110多個國家的技術和行業發展機遇提供全球化、區域化和本地化的專業視角及服務。

IDC的分析和洞察助力IT專業人士、業務主管和投資機構制定基於事實的技術決策，以實現關鍵業務目標。IDC於1986年正式在中國設立分支機構，是最早進入中國市場的全球著名的科技市場研究機構。

D. 2021年我國大數據行業發展現狀如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

E. 一份難得的資料庫市場分析報告

目錄

- 資料庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型

- NoSQL資料庫的進一步分類

- OLTP市場規模：關系型資料庫仍占營收大頭

- 資料庫市場份額：雲服務和新興廠商主導NoSQL

- 開源資料庫 vs. 商業資料庫

- 資料庫三大陣營：傳統廠商和雲服務提供商

最近由於時間原因我寫東西少了，在公眾號上也轉載過幾篇搞資料庫朋友的大作。按說我算是外行，沒資格在這個領域品頭論足，而當我看到下面這份報告時立即產生了學習的興趣，同時也想就能看懂的部分寫點心得體會分享給大家。

可能本文比較適合普及性閱讀，讓資料庫領域資深的朋友見笑了：）

資料庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型

首先是分類維度，上圖中的縱軸分類為Relational Database（關系型資料庫，RDBMS）和Nonrelational Database （非關系型資料庫，NoSQL），橫軸的分類為Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。

按照習慣我們先看關系型資料庫，左上角的交易型類別中包括大家熟悉的商業資料庫Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括開源領域流行的MySQL（MariaDB是它的一個分支）、PostgreSQL，還有雲上面比較常見的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比較有意思的是，SAP HANA正好位於交易型和分析型的中間分界處，不要忘了SAP還收購了Sybase，盡管後者今天不夠風光了，而早年微軟的SQL Server都是來源於Sybase。Sybase的ASE資料庫和分析型Sybase IQ還是存在的。

右上角的分析型產品中包括幾款知名的列式數據倉庫Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），來自互聯網巨頭的Google Big Query和Amazon RedShift。至於Oracle Exadata一體機，它上面運行的也是Oracle資料庫，其最初設計用途是OLAP，而在後來發展中也可以良好兼顧OLTP，算是一個跨界產品吧。

再來看非關系型資料庫，左下角的交易型產品中，有幾個我看著熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型產品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（這2家已並購），Bigtable（來自Google，Hadoop中的HBase是它的開源實現）、Elasticsearch等。

顯然非關系型資料庫的分類要更加復雜，產品在應用中的差異化也比傳統關系型資料庫更大。Willian Blair很負責任地對它們給出了進一步的分類。

NoSQL資料庫的進一步分類

上面這個圖表應該說很清晰了。非關系型資料庫可以分為Document-based Store（基於文檔的存儲）、Key-Value Store（鍵值存儲）、Graph-based（圖資料庫）、Time Series（時序資料庫），以及Wide Cloumn-based Store（寬列式存儲）。

我們再來看下每個細分類別中的產品：

文檔存儲 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存儲 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

圖資料庫 ：Neo4j等

時序資料庫 ：InfluxDB等

WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型資料庫 ：支持上面不只一種類別特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市場規模：關系型資料庫仍占營收大頭

上面這個基於IDC數據的交易型資料庫市場份額共有3個分類，其中深藍色部分的關系型資料庫（RDBMS，在這里不統計數據挖掘/分析型資料庫）占據80%以上的市場。

Dynamic Database（DDMS，動態資料庫管理系統，同樣不統計Hadoop）就是我們前面聊的非關系型資料庫。這部分市場顯得小（但發展勢頭看好），我覺得與互聯網等大公司多採用開源+自研，而不買商業產品有關。

而遵循IDC的統計分類，在上圖灰色部分的「非關系型資料庫市場」其實另有定義，參見下面這段文字：

資料庫市場份額：雲服務和新興廠商主導NoSQL

請注意，這里的關系型資料庫統計又包含了分析型產品。Oracle營收份額42%仍居第一，隨後排名依次為微軟、IBM、SAP和Teradata。

代表非關系型資料庫的DDMS分類中（這里同樣加入Hadoop等），雲服務和新興廠商成為了主導，微軟應該是因為雲SQL Server的基礎而小幅領先於AWS，這2家一共占據超過50%的市場，接下來的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起來13%）。

上面是IDC傳統分類中的「非關系型資料庫」，在這里IBM和CA等應該主要是針對大型機的產品，InterSystems有一款在國內醫療HIS系統中應用的Caché資料庫（以前也是運行在Power小機上比較多）。我就知道這些，餘下的就不瞎寫了。

開源資料庫 vs. 商業資料庫

按照流行度來看，開源資料庫從2013年到現在一直呈現增長，已經快要追上商業資料庫了。

商業產品在關系型資料庫的佔比仍然高達60.5%，而上表中從這列往左的分類都是開源占優：

Wide Cloumn：開源佔比81.8%；

時序資料庫：開源佔比80.7%；

文檔存儲：開源佔比80.0%；

Key-Value存儲：開源佔比72.2%；

圖資料庫：開源佔比68.4%；

搜索引擎：開源佔比65.3%

按照開源License的授權模式，上面這個三角形越往下管的越寬松。比如MySQL屬於GPL，在互聯網行業用戶較多；而PostgreSQL屬於BSD授權，國內有不少資料庫公司的產品就是基於Postgre哦。

資料庫三大陣營：傳統廠商和雲服務提供商

前面在討論市場份額時，我提到過交易型資料庫的4個巨頭仍然是Oracle、微軟、IBM和SAP，在這里William Blair將他們歸為第一陣營。

隨著雲平台的不斷興起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）組成了另一個陣營，在國外分析師的眼裡還沒有BAT，就像有的朋友所說，國內互聯網巨頭更多是自身業務導向的，在本土發展公有雲還有些優勢，短時間內將技術輸出到國外的難度應該還比較大。（當然我並不認為國內缺優秀的DBA和研發人才）

第三個陣容就是規模小一些，但比較專注的資料庫玩家。

接下來我再帶大家簡單過一下這前兩個陣容，看看具體的資料庫產品都有哪些。

甲骨文的產品，我相對熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一體機。

IBM DB2也是一個龐大的家族，除了傳統針對小型機、x86（好像用的人不多）、z/OS大型機和for i的版本之外，如今也有了針對雲和數據挖掘的產品。記得抱枕大師對Informix的技術比較推崇，可惜這個產品發展似乎不太理想。

微軟除了看家的SQL Server之外，在Azure雲上還能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB開源資料庫。應該說他們是傳統軟體License+PaaS服務兩條腿走路的。

如今人們一提起SAP的資料庫就想起HANA，之前從Sybase收購來的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎沒有之前發展好了。

在雲服務提供商資料庫的3巨頭中，微軟有SQL Server的先天優勢，甚至把它移植到了Linux擁抱開源平台。關系型資料庫的創新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非關系型特性），至於它們具體好在哪裡我就不裝內行了：）

非關系型資料庫則是Amazon全面開花，這與其雲計算業務發展早並且占據優勢有關。Google當年的三篇經典論文對業界影響深遠，Yahoo基於此開源的Hadoop有一段時間幾乎是大數據的代名詞。HBase和Hive如今已不再是人們討論的熱點，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服務Google自身業務為主，畢竟GCP的規模比AWS要小多了。

最後這張DB-Engines的排行榜，相信許多朋友都不陌生，今年3月已經不是最新的數據，在這里列出只是給大家一個參考。該排行榜幾乎在每次更新時，都會有國內資料庫專家撰寫點評。

以上是我周末的學習筆記，班門弄斧，希望對大家有幫助。

參考資料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf

擴展閱讀：《 資料庫&存儲：互相最想知道的事 》

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