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科院正式投入运行

随着最后一台设备的调试完成,位于雁栖经济开发区、由北京市和科院合作共建的重大项目——北京超级于近日对外提供超级服务。 就在6月19日,“北京超级HPC研讨会暨新一代超级机‘元’上线开通仪式”在该召开。 超级的投入使用可以称之为是一次科技成果转化落地的成功范例。 科院超级主任迟学斌在报告介绍到,北京超级的建立将为各类企业提供优质的超级服务,例如北京市公安局刑侦部门的指纹比对,对比筛查每批次的比对大约需要40万亿次的资源, 然而,如果跑在北京超级,对比效率可以提升数倍乃至数十倍。

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国电信主任赵慧玲:国电信灯塔大数据平台的三个定位

国电信主任赵慧玲在2016年国信息通信大数据大会上发表了以“国电信灯塔大数据”为主题的演讲。 数据猿报道,2016年4月20-21日,2016国信息大数据通信大数据大会在京召开。 本文由“135编辑器”提供技术支持以下是数据猿现场独家直播“国电信主任赵慧玲”的发言实录:赵慧玲:大家早上好! 非常高兴有机会更够给大家分享,我今天演讲的主题是《国电信在灯塔大数据技术创新和行业应用实践》。 这只是个示意,实际有很多法模型。识别上网行为的场景、用户消费行为,我们对人物的关联关系也进行了深入分析,包括这三步曲,由于时间不细讲了,我们对此进行了深入的研究。

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    【图文直播】国电信主任在《2016国信息通信大数据大会》的报告

    非常高兴有机会跟大家分享一下《国电信在灯塔大数据技术创新和行业应用实践》。 【赵慧玲】国电信主任灯塔大数据,当的混合数据存储是非常重要的 我们提供了超大容量的存储空间,支持海量数据的智能检索和分析,兼容各种类型的大数据应用。 这只是个示意,实际有很多法模型。 识别上网行为的场景、用户消费行为,我们对人物的关联关系也进行了深入分析,包括这三步曲,由于时间不细讲了,我们对此进行了深入的研究。 右侧,大家手机上的微信公众号搜索“灯塔大数据”,关注它,就可以看到国电信的灯塔大数据所有信息。 所以大家感兴趣,运营商大数据,特别是国电信的灯塔大数据,大家可以扫描国电信的“灯塔大数据”微信公众号,可以了解这方面的信息。

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    数据和传统IDC有何区别?

    而数据则是支撑服务的基础设施,也的确有给信息时代带来翻天覆地变化的本事,所以自从横空出世,一切信息技术都开始围着它转,有如神一样地存在着,下面看看什么是数据数据和传统 1什么是数据? 现在可能会有很多人对、数据还有大数据等这类技术和名次感到模糊不清,数据是一种基于架构的,、存储及网络资源松耦合,完全虚拟化各种IT设备、模块化程度较高、自动化程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据 2数据和传统IDC有何区别? 在设理念方面,数据(或者说新一代数据)更加强调与IT系统协同优化,在满足需求的前提下,实现整个数据的最高效率和最低成本;而传统数据通常片面强调机房的可靠、安全、高标准,但与IT系统相互割裂

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    大数据周周看 | eBay收购AI公司打造智能化购物平台,河南商丘将建大数据

    三、微软宣布收购物联网服务公司Soliar ,布局+大数据+智能本文由“135编辑器”提供技术支持日前,美国的跨国软件科技公司微软宣布已经完成了对意大利公司Soliar的收购工作,据悉,Soliar 是一家IoT物联网服务公司,其产品在、大数据以及智能领域都有所涉及。 四、河南商丘市拟建大数据,将实现超40万亿次的能力本文由“135编辑器”提供技术支持现如今,大数据、产业已经逐步成为是信息化的核,以及互联网行业经济发展的重要基础。 因此,我国各省市也在争相筹建“大数据”。 近日,河南省商丘市与国移动达成战略合作,将共同建立商丘市“大数据”, 据悉,该建成完成之后,将实现超过40万亿次的能力,其数据存储能力也将达到“p”量级。?

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    数据产业加快“找北”进程

    为了抢占发展先机,全国各大城市纷纷出台划,加快发展数据产业。但从目前产业布局看,有必要进行调整。或是随着市场机制的作用,现有的布局会被打破。 三、市场力量驱动数据布局回归理性从我国数据的布局看,存在着市场的非理性特征。 目前,从世界范围看这种趋势已经显现,国外的一些大公司为了降低运营成本,纷纷在全球的高纬地区建立数据。 比如美国的Google公司在布鲁塞尔建设的数据,每年只有7天需要人工降温,较之常年需要人工降温的数据,在运营成本方面有着巨大的优势。 四、经济周期“挤出效应”加速“找北”进程我国高能耗的数据之所以在能源紧张的发达地区分布,是因为产业才刚刚起步,还没有经历经济周期的洗礼。

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    传统数据数据有什么区别?

    随着、5G移动通信、人工智能、物联网等行业的迅猛发展,带动了数据持续高速增长,对数据提出了新的更高层次的需求,传统数据正在经历转型与变革,在硬件、软件、管理、生态呈现等方面进行一系列的优化 数据配图4.jpg服务数据更注意同硬件设备的共同作用,相较传统数据来说更注重机房的可靠性、安全性,两者在运行效率、服务类型、资源分配、收费方式等方面都存在着很大的差异。 资源取用更加方便、灵活。 在服务类别上不难看出,数据的使用用户不需要担硬件设备的问题,也可以根据需要获得高可用、高扩展的能力。 在未来几年里,随着更多的企业投入到数据,基于的数据将变得更加普及。 数据配图3.jpg运用和绿色能源技术改造数据,提高数据能耗和节能水平,已成为国家产业政策的核内容。

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    大规模SDN数据组网的架构设

    作者简介:熊学涛,国移动通信有限公司研究院,项目经理。主要研究方向为SDN数据和SDN广域网。十多年数据、广域网工作经验,CCIE。 在满足带宽1:1收敛比的情况下,经单一Spine-Leaf架构最多能支持服务器的数量为5760台,不能满足几万台服务器的承载需求。(二)SDN控制器的管理规模和管理范围。 东西向流量汇聚核交换机和南北向汇聚核交换机的数量可以根据实际的POD规模、POD数量和网络收敛比要求灵活。 图2.存储POD网络规划图3.大规模SDN数据Underlay组网及路由规划多POD的大规模数据的Underlay组网,网络内网络设备数量众多,按每POD内500台网络设备数量,10个POD OSPF、ISIS等链路状态协议需要在网络内传递大量的LSA,路由信息生成过程是先完成LSA信息同步,再生成路由信息。在网络部分节点发生变动或者网络割接升级时,会引起大量LSA的传递。

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    DCFabric:面向数据的开源SDN控制器

    1、DCFabric:面向数据的开源SDN控制器ODL和ONOS等虽然在拓扑性能和应用开发便利度上有了很大进步,但是它们的灵活性、工作速度和效率仍有待提高。 因此,随着大数据浪潮的到来,我们迫切需要可面向数据的性能更完善、开发更便利、效率更突出的SDN控制器。 为了解决上述问题,我们设了一款面向数据开源SDN控制器——DCFabric,其从上至下依次可分为五层(见图1):第一层是控制器支持的Web应用层,第二层是北向接口层,第三层是包含SFabric Private Cloud, VPC)),为大型数据的大吞吐量数据交换提供有力的技术保障,促进产业的发展。 该项工作有利于促进我国SDN技术在自主创新方面的快速进步,以及产业和数据业务的发展。

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    数据与传统IDC的区别是什么?

    当下,即将成为信息社会的公共资源,而数据则是支撑服务的基础设施,也的确有给信息时代带来翻天覆地变化的本事。 所以自从横空出世,一切信息技术都开始围着它转,有如神一样地存在着,下面看看什么是数据和传统IDC有何区别?  什么是数据?   现在可能会有很多人对、数据还有大数据等这类技术和名次感到模糊不清,数据是一种基于架构的,、存储及网络资源松耦合,完全虚拟化各种IT设备、模块化程度较高、自动化程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据 数据和传统IDC有何区别?   在设理念方面,数据(或者说新一代数据)更加强调与IT系统协同优化,在满足需求的前提下,实现整个数据的最高效率和最低成本;而传统数据通常片面强调机房的可靠、安全、高标准,但与IT系统相互割裂

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    2017年和数据五大趋势

    在2017年,的投资将持续火爆,但是随着企业需求变化, 2017年市场将出现如下五大趋势。? 多重将成为新常态随着许多公司投资公有和私有服务,2017年将会有更多的企业同时向多个提供商承诺。例如,将有越来越少的企业将亚马逊网络服务作为唯一业务,而是使用双源公有服务来避免供应商锁定。 期望更多的公司使用公有和软件定义的基础设施来构建和运营自己的CDN。这些DIY CDN虽然不会提供全方位服务解决方案,但他们将为陈旧的传统架构提供更精简、更便宜的解决方案。 机器学习将成为企业的核今天的机器学习技术的独特之处在于它的大部分源自“开源”。这意味着许多不同的产品和服务都将机器学习构建到他们的平台。 越来越多的公司将元数据作为新的收入来源像Google或Facebook使用的那些系统,都是为了收集和存储大量的元数据而设的。随着公司分析数据的能力越来越强,数据变现将变得越来越重要。

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    时代数据如何布局?

    在2014年11月,国务院常务会议上确定促进创新发展措施,培育壮大新业态和新产业,确定要积极支持与物联网、移动互联网等融合发展,催生基于的在线研发设、教育医疗、智能制造等新业态。 从应用模式来看,混合将是未来发展的趋势,这决定了的底层基础设施数据在全国范围内将按照“几+N”形式布局,并且要求其“灵活可扩展”。 数据将按照“几+N”形式布局与应用的模式相对应,应用的“公有”部分将主要由几个大型甚至超大型数据承担,由服务商提供运营服务,而体现企业核竞争力的数据及业务将在企业“私有”之上运行 数据布局最终将呈现“几+N”的形式。目前,数据的布局还存在着市场的非理性特征。 “几个”大型数据未来布局将会在土地、能源、成本等的约束下,向资源富集,空气、水、环境等较好,低温冷能丰富的高纬度地区集聚转移。“N个”企业私有数据将在企业附近就近布局。

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    巴西 | 腾讯首个南美洲数据,正式开服!!!

    腾讯在南美洲首个数据正式开服!坐标:巴西圣保罗至此,腾讯在全球范围内运营的可用区达到68个,共覆盖27个地理区域。 巴西是一个充满活力的市场,腾讯希望借助全球化的数据资源、一体化的技术能力以及优质的网络服务,为南美洲和世界各地的客户和消费者提供一致和可靠的数字化体验,帮助越来越多的企业将业务快速扩展到更广阔的市场 ……在此基础上,腾讯将为巴西和其他南美客户提供高质量的弹性、存储、大数据、AI、安全等服务,并面向文旅、游戏、音视频等行业输出定制化解决方案。 通过这一新的基础设施,我们和其他各行各业的企业都能享受到腾讯稳定、可靠的数字化解决方案。我们也会以此优化玩家体验,为客户提供更好的服务。 最后,一起回顾下今年腾讯的国际化足迹:4月,印尼首个数据正式开服,同时划在印尼开放第二个数据

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    如何搭建现代化的大数据

    和大数据遍地开花的今天,很多个人及企业级客户对自己的数据存放环境并没有一个很直观的认识,包括电商从业者(主机,空间),私有、公有及混合企业用户等。 数据内部结构繁多、组成复杂,经多年行业积累,客户在选择数据时主要关注数据等级、选址标准、建筑与结构、电力、暖通、消防、监控和网络这几个方面。 数据内部整体结构数据分级标准在国内标准《电子机机房设规范》(GB50174-92)主要从机房选址、建筑结构、机房环境、安全管理及对供电电源质量要求等方面对机房分级,可分为A(容错型)、B 机房标识小知识机房标准随着的不断发展,企业对数据的级别要求越来越高,高等级机房越来越成为当今的趋势。所以本篇我们会着重介绍A级机房以及Tier 3、Tier 4级别机房的标准。? 选址标准和建筑结构,作为企业对数据外部环境和建筑物考虑的一个重要因素,涉及到很多方面,并且随着数据发展的成熟以及客户需求的不断提高,高等级数据已是大势所趋。

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    数据DevSecOps运维模式的安全性(第4篇)

    DevOps T-shirt worn at a computer conference (图片来源于Wikipedia, 由Raysonho上传)本文想从技术的角度谈谈我对数据DevSecOps 一、去化每个数据都有一些化的共享服务,比如防火墙、DNS、核路由、负载均衡器、分布式存储等等。 在这之后,将IT基础架构从化结构分解成众多的较小的故障域结构,成了我们在设和改进数据的关键考虑因素之一。我们基础架构分布于几十个地区(Regions)。 总之,数据DevSecOps运维模式的安全性是一个持续改进的过程,我们要充分考虑去化、备份与容灾、持续改进访问控制,并引入破坏性测试,提高系统在故障后快速恢复到运行状态的能力。 本文旨在简单阐述一下作为一个IT系统架构师,我对当下数据DevSecOps运维模式的Sec(安全)的理解,以及自己工作的一些探索。

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    王录华:谈数据DevSecOps运维模式的安全性

    DevOps T-shirt worn at a computer conference (图片来源于Wikipedia, 由Raysonho上传)本文想从技术的角度谈谈我对数据DevSecOps 一、去化每个数据都有一些化的共享服务,比如防火墙、DNS、核路由、负载均衡器、分布式存储等等。 在这之后,将IT基础架构从化结构分解成众多的较小的故障域结构,成了我们在设和改进数据的关键考虑因素之一。我们基础架构分布于几十个地区(Regions)。 总之,数据DevSecOps运维模式的安全性是一个持续改进的过程,我们要充分考虑去化、备份与容灾、持续改进访问控制,并引入破坏性测试,提高系统在故障后快速恢复到运行状态的能力。 本文旨在简单阐述一下作为一个IT系统架构师,我对当下数据DevSecOps运维模式的Sec(安全)的理解,以及自己工作的一些探索。

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    江苏:全国首个公路数据在淮安建成

    据了解,在公路建设高速发展的今天,公路信息化建设也日益加强,各类业务系统数量和存储的数据越来越多,作为一种新兴的网络服务方式,使得数据正不可逆转地走向时代。 自2011年10月起,淮安市公路处就开始开展技术应用研究。科研技术人员大胆创新,采用技术对原有公路数据进行整合,保护并利用现有资源。 通过将传统的以桌面为核的任务处理方式转变为以网络为核的任务处理方式,利用非本地或远程服务器(集群)的分布式机为互联网用户提供IT基础设施服务(能力、存储、软硬件等服务),使得用户可以将资源切换到需要的应用上 此外,还利用虚拟化技术实现服务器、网络和存储资源的虚拟化管理和调度,大大提高了公路数据资源利用率、单位空间能力,并有效降低维护成本,为实现数据高可靠性、防止发生业务断和数据丢失等问题提供了强有力的手段 数据还是一个绿色数据,可以降低数据电力能耗20-45%,同时增加IT设备容量达75%,成功迈出了公路数据绿色低碳化的第一步。

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    2017年和数据产业的回顾与总结

    随着企业将越来越多的工作负载迁移到端,提供商需要越来越多的数据空间和能力来支持这些工作负载。如果回溯到2016年,很多大型企业的数据工作负载正划向端迁移。 而2017年则是企业的业务向端迁移的一年,这种迁移在整个数据行业引起了很大的反响,为技术供应商和数据提供商带来了巨大的变化。 由于提供商将开发自己的硬件设和供应链功能,IT硬件供应商因为这种核价值主张在市场发展苦苦挣扎。 随着企业将越来越多的工作负载迁移到端,提供商需要越来越多的数据空间和能力来支持这些工作负载,像Digital Realty Trust和CyrusOne这样的数据运营商已经从这个趋势受益匪浅 为了获得更多的业务,数据提供商不得不大幅度增加容量,并推动数据资产的整合浪潮,这使得美国具有超大规模的独立数据运营商日趋减少,欧洲和亚太地区的公司也是如此。

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    预测:及数据未来发展的5个趋势

    如今,大数据时代已经降临,端的作用日益凸显。人们几乎可以摆脱传统的硬件储存方式,只要有能上网,人们便可轻易从数据进行储存、调取各种所需资料,如图片、文档、大容量视频以及企业信息等。 那么在未来几年,和数据有什么样的发展趋势呢? 2、软件定义一切随着硬件越来越小,功能越来越成熟,成本越来越低,软件定义一切囊括了在基础设施可编程性标准提升下不断增长的市场势头、由内在自动化驱动的数据互通性、DevOps和快速的基础设施提供等 混合、公共、私人甚至社区都可以控制。未来的平台支持混合部署,可轻易实现数据在私有与公有之间相互转移。 此外,平台及数据可以将所有企业内容(包括文档、报表、账单、网页、图片、传真,甚至多媒体音频、视频、等等各信息载体和模式)集进行管理和控制,结合其强大的元数据搜索引擎,为各企业提供商务智能和大数据分析

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    时代,数据架构三层到大二层的演变

    无论是互联网还是传统行业,都会有自己或大或小的数据,甚至如阿里和亚马逊这种专门以出租资源的公司,更是在全世界各地建立了不等的数据。 尽管到到如今的时代,将数据自身的资源虚拟化以达到更高的利用率,有一点肯定,物理资源决定了虚拟资源的天花板。物理网络的特性,例如带宽,MTU,延时等,最终直接或者间接决定了虚拟虚拟网络的特性。 升级或者改动网络架构带来的风险和成本是巨大的,因此在架设数据初始,网络架构的选择和设尤其需要谨慎。那么,从过去的传统数据,到如今的时代数据间经历了怎样的变迁呢? 03 的发展对数据的影响随着互联网的发展带来的数据大爆发以及虚拟化技术的发展,资源被池化,对数据也提出了新的挑战:动态迁移和高性能。 跨数据流量:跨数据的流量,例如数据之间的灾备,私有和公有之间的通讯。在思科的分析报告,预2020年,东西流量能达到总带宽的77%,跨数据9%,南北流量仅占总带宽的14%。?

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      云 API

      云 API 是腾讯云开放生态的基石。通过云 API,只需执行对应 API 命令行工具即可快速操作云产品;在熟练的情况下,使用一些频繁使用的功能,使用云 API 可以极大的提高效率;除此之外,通过API可以组合功能,实现更高级的功能,易于自动化, 易于远程调用, 兼容性强,对系统要求低。

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