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对数据的一次完美“征服”，从智能开始如今，数字经济正在以“革新者”的姿态，给我们所生活的这个世界带来巨大的变化，它不仅创造了新的经济形态，而且还改造了原有的经济形态。如果时光倒退十几年，可能没有人会预见到，这个世界会取决于“code”，“数据”变成了类似电力和石油同等重要的新生产资料。华为全球产业展望(giv)报告显示，全球数据量将从2018年32.5zb快速增长到2025年的180zb。 而在这个数字经济时代，ict基础设施正在成为新“动能”，例如，5g让数据流动得更快、云计算使数据的计算和存储更加便捷、ai让人们可以直接得到结果无需费心过程。可以肯定的是，在未来相当长的一段时间内，数字经济将持续不断为各行各业带来发展的契机。 抵达数据的“理想国”，需翻过“三座大山” 让数据“发光发热”、发挥出应有的价值，是一件非常美好的事情。但不得不承认的是，其前途无量，但其道路曲折。从微观层面上看，各行各业的数字化基础还普遍薄弱。主要面临着三大挑战 ： 挑战一：数据入库难。以医疗行业为例，自2009年国家相关机构多次出台文件推动电子病历的普及。然而，发展了10年后，由于录入效率等问题，电子病历升级之路还是非常缓慢和艰难。再如，一些企业常用的报表系统，每天花费在数据导入的时间可能会长达几个小时，效率低下导致了大量的数据失去时效性，就失去了后续数据分析的准确性。 挑战二：数据分析难，企业业务系统“烟囱式”建设 。数据的特点是数据源是分散的、多样的、非标准化的，海量的数据通常以半结构或无结构的形式存在。而企业业务系统的“各自为政”，让数据无法“流动”起来。笔者曾经采访过一所北京的高校it负责人，这家高校就有三千多个数据库，如何将这些数据融合起来，就是一个很大的问题。如果再放到到其他数据量更大的企业或组织、一个城市、一个国家.......任务就更加艰巨，不是建了一个数据中心就能解决的问题。 挑战三：数据使用难。面对数据的洪流，“大”并不是最难以克服的挑战，数据应该是像“水电”一样，不需要花费很多成本就能随需随取的，因为所谓“差之毫厘便失之千里”，查找和获取数据影响到之后的数据分析精确性。 魔幻与现实的数据“智能”之旅 其实，上述这些挑战并非无解。 如果说，数据是新的生产要素，那么，智能的基础设施就是新的生产力。在上个月，华为推出了两大“杀手级“产品——人工智能原生(ai-native)数据库gaussdb和业界性能第一的分布式存储fusionstorage 8.0，将数据带领到智能的美好时代。 为什么是“杀手级”？ 首先，致敬数学家高斯的gaussdb， 是华为首创的ai-native数据库，简单来说，就是把ai应用到了分布式数据库运行的全周期中，能够实现自运维、自调优、故障自诊断和自愈等，通过ai-native，可让企业的运维成本下降，运维效率提升。此外，它支持异构计算，x86、arm、gpu、npu 等不同架构和支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。2019年5月21日，gaussdb通过数据中心联盟(data center alliance，简称dca)“分布式分析型数据库基础能力(大规模)”的测评，成为首家通过512节点大规模集群测试的分布式数据库厂商。 其次，fusionstorage 8.0首次实现了一套存储同时支持块、文件、对象、hdfs协议，一套存储可支撑一个数据中心，解决了企业随时需要扩展存储空间的需求，还可解决企业“数据孤岛”的痛点，在核心性能上表现上，业界标准测试spc-1中，单节点性能高达 16.8 万每秒iops和1毫秒以内的时延。 重新定义数据基础设施 如果说，gaussdb分布式数据库和fusionstorage 8.0有效解决了数据“存储”和“调用”的两大痛点。那么，即将在本月揭开神秘面纱的华为智能数据pg娱乐电子游戏平台的解决方案将如何 重定义数据基础设施，进而将企业的整个数据之旅带向“智能”的巅峰？ 在数字经济时代，谁掌握了数据，谁用得好，谁就将在这个数字时代脱颖而出，无论是企业组织，还是国家文明。到了那时，我们所熟悉的世界，又会发生怎样完全不同的情景？相信你也很期待。 | |||||
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