随着大数据时代的到来，数据中心里越来越多的设备需要处理大数据任务，所以下一代数据中心将要具备处理PB/s级的数据能力以确保计算、存储和网络的高吞吐量，适应多变的资源需求，全天候保证大型服务覆盖范围，并支持高并发访问以及快速部署和资源配置等能力。

面向大数据：数据中心3.0的设计概念不同于传统数据中心的集散控制系统。基于数据中心3.0架构会提供优化快速的传输机制，海量数据的高度并行处理，让大数据分析应用具备不同的特点。

对任务的变化，适应：随着资源需求的变化为大数据分析应用带来了发展。为此，应用程序的资源使用的优先需要也将会不同。数据中心3.0对大数据任务的变化和适应具备着很高的高灵敏度。

智能管理：数据中心3.0涉及到大量的硬件资源和高密度计算，需要更高的智能化管理。此外，服务水平协议（SLA）在数据中心复杂的计算里，也需要低开销的自我运行的管理解决方案。

高扩展性：大数据的应用程序需要在DCS系统中以高吞吐量低延迟的环境下访问。在同一时间里，高密度的数据通过DCS系统被纳入到数据中心里，所以需要足够的处理能力。

开放的，基于标准和灵活的服务层：由于存储UI存在于不用的协议层上，往往企业的IO没有统一的动态资源管理，结果导致无法动态的分配资源。另外，基于抽象和分层的一般原则，开放和面向服务架构（SOA）标准已被证明是有效的，使各种规模的企业和开发企业应用程序进行集成，来匹配日益增长的业务和技术不断进步的需求而设计。而软件定义的网络（SDN）也在帮助如谷歌等行业巨头提高网络资源的利用率证明数据中心集中资源优化调度。

为了满足以上需求，使DCS系统具备充分处理大数据的能力，华为向业界展示了一种新的高吞吐量数据中心架构——HTC-DC。HTC-DC基于资源分解，界面统一互联合自上而下的优化软件栈，促使加速数据操作及轻松的数据管理。