助力企業數字化轉型,浪潮存儲都做(zuò)了些什麽?
時間:2019-10-30 10:21:12來源:提米科技浏覽: 次
近期,浪潮和(hé)IDC聯合發布《2019年(nián)數據及存儲發展研究報告》,報告顯示過去(qù)幾年(nián)進入了新的(de)數字經濟的(de)時代。
這迎來三個重要的(de)拐點:第一(yī)個拐點是企業創建的(de)數據量首次大于個人創建的(de)數據量,手機容量已經快到一(yī)個TB,但是全球來看企業數據量已經大于消費者的(de)數據量。第二個拐點是2019年(nián)企業數字化轉型加速,中國數字化轉型IT支出将首次超過非數字化轉型IT支出,占比達到51%。第三個拐點是5G開始正式商用。随着5G、物聯網、和(hé)人工智能的(de)快速發展,到2023年(nián),40%左右的(de)存儲系統都将是分布式存儲架構。
浪潮存儲産品線總經理(lǐ)李輝介紹說,這三個拐點串聯在一(yī)起,相當于未來進入新的(de)數據時代,尤其是5G可(kě)以讓傳感器達到毫秒級采集數據,這個時代數據越來越重要。
“比如(rú)去(qù)醫院我們去(qù)挂号、繳費、檢查報告所有的(de)部分都有一(yī)個自(zì)助終端,用微信和(hé)支付寶非常方便,這些都是邊緣計算;在高(gāo)鐵或者高(gāo)速公路上,在邊上會放一(yī)個箱子(zǐ),那裏有幾台服務器網絡,這些邊緣計算會越來越迅速。最終把我們擁有的(de)數據發揮更大的(de)價值,這是新的(de)數據時代。”他說。
前一(yī)段時間,浪潮發布了首款邊緣計算服務器,在不久将來也會發布邊緣存儲産品,整個計算的(de)架構很大一(yī)部分在邊緣計算。浪潮現在做(zuò)的(de)就是把數據能夠更好的(de)存儲在雲上,這種新的(de)數據用傳感器産生、用人工智能的(de)計算産生數據,無論是本地(dì)私有雲還是公有雲,把數據從邊緣計算能夠接入,然後提供給各種各樣的(de)智能化應用,能夠有更好的(de)手段來管理(lǐ)各種各樣的(de)新數據。
他舉例說明,2017年(nián)一(yī)個馬拉松選手依靠大數據做(zuò)了一(yī)個挑戰,最終用時2小時5秒,跑步成績比之前提前了20秒。“如(rú)果更精準調度和(hé)組織數據,可(kě)以幫助我們更好的(de)挑戰極限。比如(rú)說在精細化的(de)程度上,比如(rú)電動SUV導引車,可(kě)以把時速控制在0.1公裏、時間精确在0.2秒,進行即時性的(de)實時分析,通過實時激光指引路線,以及整合個人訓練狀态,可(kě)以有效應對這些挑戰取得很好的(de)效果。”
所以說,新的(de)數據時代,我們如(rú)果想把存儲的(de)數據用好,有很多挑戰,浪潮就在幫助企業應對數據和(hé)應用的(de)挑戰。
首先,從存儲的(de)架構上更好的(de)打通,把邊緣計算和(hé)雲連接在一(yī)起,向上更好支撐雲、大數據和(hé)AI的(de)應用,向上利用最新的(de)存儲新技術來提升性能和(hé)效率。在存儲上把整個架構做(zuò)到極簡,做(zuò)到更好的(de)雲化。整個雙引擎的(de)背後是雲,存儲也會做(zuò)到雲化,以及容量和(hé)性能和(hé)管理(lǐ)上有更好的(de)能力支撐一(yī)個雲數據中心。
第二,在技術上通過分布式的(de)架構,用一(yī)套分布式的(de)架構小型化邊緣計算,可(kě)以放大在本地(dì)中心,也可(kě)以放在整個公有雲上。用同樣一(yī)套架構來滿足從邊緣到本地(dì)到公有雲的(de)建設。統一(yī)的(de)架構在這裏最大的(de)價值,是說管理(lǐ)更簡單、部署效率更高(gāo)、運維效率更高(gāo)。
第三,基于分布式存儲架構、擴展性和(hé)多協議服務能力,來支撐更多的(de)數據形态。其實,各種各樣的(de)傳感器、終端數據的(de)結構和(hé)類型非常複雜。在這樣一(yī)個新的(de)技術平台下,用文件、塊、對象各種各樣的(de)接入能力,把數據彙總到這樣一(yī)個存儲平台上。
最後,是存儲本身智能化的(de)能力。在産品上,從最初智能運維升級到智能預測,在信用卡裏面有反欺詐,其實存儲裏也會預測故障、性能、容量。
李輝拿在IDC獲獎的(de)客戶“清華大學(xué)”舉例。它的(de)高(gāo)性能計算是全球最領先的(de)生命科學(xué)領域的(de)精細化觀測,觀測小白鼠的(de)活體大腦的(de)微觀成像,觀測精度是800納米,所以需要存儲。2800萬象素的(de)相機一(yī)級成像,72個小時連續觀測小白鼠整個大腦的(de)反應和(hé)神經元,分布式存儲能夠更加智能的(de)管理(lǐ)。
“這裏我們部署了智能化管理(lǐ)的(de)功能,幫助看這些設備的(de)穩定性和(hé)健康程度,在過去(qù)通過智能化管理(lǐ)智能預測,幫助排除實驗隐患。為(wèi)什麽這麽在意穩定性?這是因為(wèi)72小時的(de)連續觀察是不能中斷的(de),任何一(yī)個丢幀就等于作廢了,一(yī)次實驗是幾十萬的(de)投入。所以存儲設備的(de)智能,對于我們來說是非常有價值的(de),”李輝說,“所以我們在解決方案上,把存儲的(de)故障預測、性能預測提供給最終用戶,幫助最終用戶真的(de)有安全可(kě)靠的(de)存儲環境,來支撐人工智能和(hé)大數據的(de)應用。”
總之,最重要的(de)核心是,在大數據和(hé)人工智能應用大潮下,浪潮存儲通過存儲架構、存儲平台和(hé)存儲産品,幫助企業有效地(dì)去(qù)管理(lǐ)PB級甚至EB級的(de)數據,展開人工智能計算。
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