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存储服务、网络应用引擎与云计算-移动信息化的核心平台

存储区域网络(SAN,Storage attached Network)在业界已经有几十年的历史,它经典、成熟而又在不断地发展。简单来说,SAN是一种高速存储网络,它负责提供服务器和存储系统之间的串行SCSI数据传输。从SAN的系统构成来看,它主要分为存储端,网络和服务器端三个部分。

  • 2021-09-06
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云计算维护工具

“云是数据中心的新IT形态”,云与传统数据中心的建设目标是一致的,都是为企业提供IT服务。运维人员的职责都是保障IT服务的质量,围绕服务等级协议SLA展开各种运维活动。然而在运维技术、管理模式、财务流程、服务分级、业务要求、运维职责划分等方面两者又有所不同。

  • 2021-09-06
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云计算+边缘计算

边缘计算是指在数据源头的附近,采用开放平台,就近直接提供最近端的服务。而云计算,则是指通过网络,把众多数据计算处理程序分解,通过服务器组成的系统,把这些分解的小程序再处理分析来得到结果。

  • 2021-09-06
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基于云计算下的大数据介绍及应用

大数据是随着云计算的兴起逐渐走进人们视野当中的,云计算为大数据提供平台,大数据又是云计算的主要对象,两者相辅相成。本文将从云计算和大数据的基本概念、基于云计算的大数据分析流程、基于云计算的大数据分析技术等多个方面对其进行深入的研究,以期更好地探讨其日后的发展方向。

  • 2021-09-06
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2021年中国物联网云平台发展研究报告

物联网云平台是联动感知层和应用层的中枢系统,以感知数据为养分,通过各类IoT平台加工,向下游应用赋能,呈现出从上游终端到下游用户数据价值逐步升迁的逻辑,是功能与价值凝聚的PaaS软件。2020年中国物联网设备连接量达74亿个,预计2025年将突破150亿个。物联网设备连接量的持续增长为物联网云平台的发展输送养分,物联网云平台已经到了从数据 “量变”走向数据“质变”的关键阶段。《汇聚数据价值:2021年中国物联网云平台发展研究》基于上述背景,明确了物联网云平台的概念,重点分析了平台发展现状、应用场景及价值、核心竞争要素、商业模式、主要玩家及图谱,并对典型厂商进行案例分析,同时对行业趋势进行预测,点明厂商未来发展方向。

  • 2021-09-01
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详解数据中台的底层架构逻辑

数据中台到底是什么,几年过去了,也一直众说纷纭。 笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具,而应该是一套架构、一套数据流转模式。 数据中台需要采集数据作为原材料进行数据加工、数据建模,然后分门别类地储存,再根据实际的业 务场景,打造各类数据服务(含数据应用平台)从而实现对业务的赋能加速。

  • 2021-09-01
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数据开发,如何平衡效率与质量

数据开发的效率,是如何尽快的将产品设计、业务过程,转换为数据模型;数据开发的质量,则是如何尽快的将数据加工过程中的问题,识别出来。向业务交付的内容,是开发的内容;而如果开发的时候,忽略质量的问题,虽然交付的时候不会有感知,但往往会在排查问题阶段,把这些时间加倍的补偿回来。

  • 2021-09-01
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成功的大数据治理项目须坚持“六个导向”和“三个相结合原则”及“四个坚持和五个避免”

如何将海量数据应用于决策、制造、营销和产品创新研发?如何利用大数据优化产品、流程和服务?如何利用大数据更科学的制定企业战略、实现科学决策?一切都离不开大数据治理,特别在数字经济中,数据治理比以往任何时候都显得尤为重要。”

  • 2021-08-31
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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