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新基建下数据中心运维体验设计研究

数据中心作为新基建下的算力基础设施,为云计算业务提供基础技术保障,运维体验的好坏直接影响到用户的工作效率与感受。当前运维体验在设计原则、设计方法等方面缺少体系化的理论指导,对设计师具有一定挑战。本文通过分析数据中心运维对象及特征,提出面向数据中心运维的“操控感”体验设计理念,并设计了基于“操控感”的运维体验模型,从“行为层”、“认知层”、“感知层”三个方面探索运维体验的用户特征、设计原则、设计要素。最后,通过数据中心运维实践设计,验证了基于“操控感”的运维体验模型的可行性和有效性,能切实满足业务与用户的多维需求。

  • 2022-01-20
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SDN与NFV技术在云数据中心的规模应用探讨

以云数据中心为切入点,首先对SDN领域中的叠加网络、SDN控制器、VxLAN 3种重要技术特点进行了研究,接下来对NFV领域中的通用服务器性能、服务链两类关键问题展开具体分析。最后,阐述了前期开展的SDN/NFV技术试验工作进展及相关结论,并对VDC应用产品进行了展望。

  • 2022-01-20
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阿里:从云上开发角度思考个人信息保护

云计算是一种新兴的信息技术,其在显示与存储上具有巨大的优势,但与此同时也给个人信息的安全性构成一定的威胁.本文通过对云计算的基本概念进行阐述

  • 2022-01-20
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JuiceFS云原生时代的分布式文件系统-DataFunSummit

云原生环境为什么需要文件系统,包括两方面,首先是文件存储的架构变迁,然后讲讲云原生文件存储的需求是什么?

  • 2022-01-20
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可靠性试验---旅行充电器、車充

本公司一切旅充、車充產品以及出貨評估,特別是某一款產品作過更改 或物料,工藝有變異時,應依本文操作,且本文中的一些參數僅作參考, 對于具體產品應參照其工程圖紙或客戶規格。

  • 2022-01-20
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阿里巴巴研发效能提升及业务创新实践

阿里巴巴研发效能提升及业务创新实践,以流动效率为核心,提升团队的持续交付能;以用户价值为核心,规划和探索有效的产品,以长期质量为核心,沉淀优质软件资产和工程能力

  • 2022-01-19
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面向大数据处理应用的广域存算协同调度系统

以我国研发的高性能计算虚拟数据空间系统为基础,针对大数据处理应用如何统筹利用广域存储和计算资源的问题,设计并实现了一套面向大数据处理应用的广域存算协同调度系统。该系统可依据应用的计算特征和数据布局,通过存算协同、负载均衡、数据局部性感知等策略,在广域环境中协同调度应用数据和计算任务,统筹利用广域计算和存储资源,有效提升大数据处理应用的运行性能。在国家高性能计算环境中实际测试的结果表明,提出的调度方法可有效地支撑大数据处理应用,跨域目标协同识别、分子对接等典型应用的运行效率可提升3~4倍。

  • 2022-01-18
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人机物融合系统:概念、挑战与研究机遇

首先,回顾人机物融合系统的背景,介绍并澄清一些重要概念。其次,从系统工程角度探讨并提出建立人机物融合系统的科学基础所面临的重要挑战,包括:(1)复杂的异质性;(2)合适抽象的缺失;(3)大量异质黑盒子系统的动态集成;(4)复杂的功能、性能和服务质量方面的需求;(5)满足需求的人机物融合系统的设计、实现和运维。为应对以上挑战,建议从4个方面开展研究:(1)人机物融合系统的抽象与计算理论;(2)人机物融合系统体系架构的建模理论与方法;(3)模型性质的规约与验证;(4)人机物融合系统的软件定义方法与技术。最后,作为本信息物理融合系统专题的编辑按语,简要介绍专题收录的4篇文章。

  • 2022-01-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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