云计算的快速发展，在很长一段时间内由公有云领衔，最大最知名的云服务提供商亚马逊、微软、Google、阿里巴巴、腾讯、百度都是典型的公有云服务提供商。他们通过建设大规模分布式数据中心汇聚起庞大的云计算池，再一点点的按需分配给自己的客户。
公有云依靠规模优势，靠性价比占据了大量市场份额。今天公有云市场依旧在高速发展中。而另一块市场-私有云的发展则要低调很多，虽然腾讯等大公司也接私有云的订单，但目前私有云市场规模还是太小，主要也都是一些中小企业在做。但物联网时代的到来将很快改变这个局面。
互联网时代，数据中心里需要存储的数据都是互联网用户产生的数据各种（UGC平台），或者是互联网服务商提供给用户的内容（比如视频网站）。这些内容的数据量虽然看起来很庞大，增长速度也很快，但跟物联网时代的数据量比起来完全不是一个量级的，其差别就像从功能机升级到智能机。
早期物联网主要用在少数特定需要收集数据的行业，比如水表和电表上，由于数据收集频次很低，那会物联网的数据量并不大。但是摩拜单车这类消费级物联网和工业物联网的出现，直线拉高了物联网的数据产生量。摩拜单车拥有500万辆安装有GPS芯片SIM的智能单车，每天用户的使用数据都会被记录下来传输到后台服务器保存，每天处理的数据量高达5TB，平均每辆单车每天产生1MB的数据量。
未来随着使用频次的提高，以及收集数据的多样性，每辆单车产生的数据还会增加。虽然单个物联网设备生产的数据量没法与个人比。但是物联网的设备数量远远超过人类数量。中国移动希望到2020年其网络上的联网设备数量达到50亿台。这仅仅是中国移动一家的在网物联网设备数量，全社会的物联网设备数量将是这个量级的几倍到十几倍。而且随着智能硬件的发展和工业物联网技术的推进，未来社会物联网设备的种类将大大增加。
另外物联网本身自带的大数据属性也将大大增加对数据中心存储能力的需求。大数据虽然是起源于互联网的数据分析技术，但是并非所有互联网数据都能用来做大数据分析，互联网上产生的内容很多是可以删除的。我们每个人在使用智能手机和各种互联网应用产生的很多数据，我们都会进行清理，比如我们手机拍的照片存在云端后我们会删除、比如我们收藏的各种文件、我们发布的需求等都会进行删除操作。但是物联网生产的数据，我们基本上不会删除，因为我们记录这些数据的目的本身就是用来做大数据分析的。像摩拜单车的使用记录、行驶轨迹，我们用来分析不同用户的行为偏好有什么特点，用来分析一个城市市民的出行需求和出行规律。
工业物联网上产生的数据我们用来监控设备的状况、实时地给自动化设备提供数据，同时我们也需要从这些数据中找出设备运转的性能变化等。通常我们研发一款设备后，需要对这款设备的运转性能做长时间的测试，确保它没有质量问题。但设备存在的一些问题包括可以改进的地方，需要在生产中长时间使用才能发现，在工业物联网出现之前我们只能凭借经验来对这些问题做判断，有了工业物联网的大数据后我们可以通过从大量设备设备上收集的数据进行分析，用数据来说话。
物联网上产生的这些海量数据，大部分是不可能存在公有云上的，因为这些数据属于每一个公司自己的商业机密。因此，只有私有云才能满足这些企业的需要。未来这些运行物联网的企业将纷纷自建大型数据中心，而不会去租用公有云服务。这将是私有云服务商的黄金时代。同时海量数据也导致数据中心对存储设备的数据需求大大上升，存储服务器未来将成为市场宠儿，超融合技术也将大有用武之地。
