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大型数据中心解决方案

绿色网格全球联盟一直致力于制定标准, 衡量,流程和技术以提升数据中心的性 能 是绿色网格计划的的创始成员及董事 会成员单位 能 ● 美国环境保护局 (EPA) 正在确定数据中心的效率标准 (能源之星评级) ● 欧盟委员会能源研究所 d正在确定数据 ● 欧盟委员会能源研究所 d正在确定数据 中心效率的 “行为准则” ● 大型企业联合会也正在开始确定公共的 ● 大型企业联合会也正在开始确定公共的 碳承诺

  • 2021-06-29
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数字化转型建设的基本模型与能力构建

在新基建,数字经济的政策推动下,行业数字化转型建设如火如荼,本文提出了一种业务为主线的数字化转型建设的基本模型:数据应用业务链,并以数据应用业务链的业务的数据,数据的业务,业务的业务的三个环节探讨了数字化转型建设的能力构建及其基本过程并划分了可合作的能力属性,为数字化转型建设指明道路。

  • 2021-03-05
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智慧城市大数据平台建设方案

目前国家高度重视智慧城市规划、 建设,云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、 促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态,是信息化发展的重大变革和必然趋势,是智慧城市建设的基础。

  • 2021-03-16
  • 阅读668
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工业互联网相关体系

为指导当前和未来一段时间工业互联网标准化工作,解决标准缺 失、滞后、交叉重复等问题,落实国务院“关于深化’互联网+先进 制造业’发展工业互联网的指导意见”,由工业和信息化部指导,在 紧密结合《工业互联网标准体系框架(版本 1.0)》、全面总结工业互联网标准化需求基础上,工业互联网产业联盟(以下简称“联盟”)组织撰写《工业互联网标准体系(版本 2.0)》,修订了工业互联网标准体系框架及重点标准化方向,梳理了已有工业互联网标准及未来要制定的联盟标准,形成统一、综合、开放的工业互联网标准体系

  • 2021-03-15
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企业大数据规划解决方案

大数据渗透各行各业,不同的行业在数据量、数据来源与数据类型方面有着较显著差异,因此也决定了大数据在行业应用方面存在较大差异

  • 2021-03-15
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智能工厂整体建设规划运营解决方案

什么是智能工厂? 智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过 程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于- -体 ,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

  • 2021-02-25
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数字孪生城市研究报告

当前,以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球,物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、相互作用。数字世界为了服务物理世界而存在,物理世界因为数字世界变得高效有序,数字孪生技术应运而生,从制造业逐步 延伸拓展至城市空间,深刻影响着城市规划、建设与发展。数字孪生因感知控制技术而起,因综合技术集成创新而兴。数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变,在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下,建设新型智慧城市的一条新兴技术路径,是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式,也是一个吸引高端智力资源共同参与,从局部应用到全局优化,持续迭代更新的城市级创新平台。

  • 2021-03-13
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58同城大数据实践方案

首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层:数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层,还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层: 接入层,包括了Canal/Sqoop(主要解决数据库数据接入问题)、还有大量的数据采用Flume解决方案; 存储层,典型的系统HDFS(文件存储)、HBase(KV存储)、Kafka(消息缓存); 再往上就是调度层,这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术; 再往上是计算层,包含了典型的所有计算模型的计算引擎,包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能: 元信息管理,还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理,之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务,比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面,需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。

  • 2021-02-26
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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