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数据基础设施:思考数字时代的基础设施

第一份是其写给英国基础设施建设委员会主席的公开信,作为序言引出数据基础设施的重要性和迫切性。 ◆ ◆ ◆ 数据基础设施 数据是一种基础设施。它是透明度、问责制、公共服务、业务创新和公民社会的基础。 因此,是时候去强化我们的数据基础设施了。 ◆ ◆ ◆ 数据基础设施将成为21世纪的竞争优势 强化数据基础设施要去整个经济社会中的个体和组织进行技术和文化的转型。 数据基础设施存在的目的,就是让重要的数据可以尽可能地被人们获取和使用。 数据基础设施可以帮助我们辨别出那些对社会正常运转有重要意义的数据数据基础设施遴选出那些为重要服务、产品和研究提供支撑的数据。通过便捷化数据获取,并提供战略框架完善数据管理,数据基础设施能够帮助社会更优化地运转。

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华为的数据基础设施革命

一个关键词 ---- 数据基础设施,这是本次华为想要传达的核心内容。 从计算战略到数据基础设施战略,是华为看待行业角度的变化。 在演讲中侯金龙提到,有别于其他公司,华为的数据基础设施主打融合、智能化和开放。 HetuEngine拥有“一个入口、一个目录、一份数据、统一安全”四核心能力,通过屏蔽数据基础设施的复杂度,让伙伴像使用“数据库”一样使用“大数据”,复用现有的生态、工具和技能,提升开发效率2到10倍 、类脑智能数据缩减等基础技术方向共同攻坚,构筑更好的数据基础设施

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    Gartner:基础设施和运营领域10技术趋势

    近日,Gartner评估了基础设施和运营(I&O)领域的各种新技术,从中选出会在未来五年内成为主流、对I&O产生最大影响的十项技术。这些技术将从三个方面推动基础架构的变革: ? AIOps平台将大数据和机器学习相结合,支持多个主要的IT运营功能。IT运营生成的数据在数量、种类和速度上不断增长,而AIOps平台可灵活摄取和分析这些数据。 这些平台支持同时使用多个数据源、数据收集方法以及分析和演示技术。 预测:到2022年,超过50%的企业生成的数据将在数据中心或云外部创建和处理。 随着技术的成熟,完整的IBNS实施将把为企业领导者提供网络基础设施服务的时间缩短50%至90%,还会将停机次数和持续时间降低50%。 08 下一代存储器 成熟度:早期,1%-5%的市场采用率。

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    数据基础设施建设四宗罪

    2020年4月,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》公布,中央首次明确“数据成为继土地、劳动力、资本和技术之外的第五生产要素”——这代表着数据要素市场化配置已上升为国家政策 中国正在成为拥有数据这种新型生产资料的超级大国。 然而,承载数据这一关键生产要素的“数据基础设施”,是否能够让数据存得下、存得高效、存得安全可靠,并让其发挥更大价值,还身负如下“四宗罪”。 头一宗:存储/计算投资比例严重失衡,“数据基础设施”规模小 数字世界是现实世界的数字孪生,数据作为载体,分为数据采集、传输、计算和存储,在数据采集、传输、计算的建设过程中,不仅诞生了众多千亿市值的巨无霸公司 此外,据IDC数据统计,2020年SSD盘的有效容量单价已小于SAS HDD盘,大规模替换机械存储已经是大势所趋。 第三宗:数据灾备投资比例仅为美国1/3,“数据基础设施”安全隐患 无灾备不数据。 我国灾备建设水平远低于欧美,“数据基础设施”的安全隐患巨大,亟待引起足够重视。

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    当区块链遇上数据基础设施

    我们着眼于整个数据光谱,不管是封闭数据、共享数据、开放数据、大数据、小数据、政府数据、个人数据还是商业数据。我们将数据视为现代数字经济的基础设施,它使得新商业形态和社会服务诞生成为可能。 我们对为数据建设基础设施非常感兴趣。假定数据本身就是一种重要的基础设施,那么它必须满足这几项条件:总是可用、韧性、有冗余、随时随地可以访问。 正是因为这些,我们对分布式数据存储技术以及如何利用它们建立全球数据基础设施非常感兴趣。 尤其是在开放公众数据方面,因为其正是数据基础设施的重要组成部分。 我当然认可区块链技术在基于“共享写入、无条件信任“的数据管理方面做的非常好,并有真正的潜力来彻底改变我们的全球数据基础设施

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    韩国:大数据基础设施起步

    比如在数据搜集、处理的能力,以及人才培养、隐私立法等方面的问题限制了其大数据的步伐,韩国大数据最值得称道的地方,还是落在数据中心、带宽等硬基础设施以及智慧城市服务方面。 基础设施 韩国科学部曾表示,由于缺乏推动这一新兴领域发展的必要基础设施和先进经验,韩国的大数据技术落后于谷歌、亚马逊等世界顶尖科技企业2-5年。 9月16日,韩国国家科学技术咨询会议首次会议,她也强调“创造经济”的作用,并成立了未来战略、科技基础、创造经济等三分科委员会。 事实上在2011年,首尔就提出“智慧首尔2015”计划,目标是到2015年成为世界上最方便使用智能技术的城市,建立与市民沟通的智能行政服务,建成适应未来生活的基础设施和成为有创造力的智慧经济都市。 “首尔开放数据广场”目前包含33个数据库、880个数据集,为用户提供十类的公共数据信息,包括育儿服务、公共交通路线、巴士到站时间、停车位、各地区天气预报及餐厅推荐等涵盖生活方方面面的信息,并配有图表、

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    2022年基础设施行业10技术应用趋势

    同时,随着人工智能/机器学习和数据分析等技术的引入,AEC(建筑、工程设计和施工)等与基础设施建设相关的企业已经越来越依赖数字技术,这也将会带来更多的数字安全风险挑战。 随着行业的变化和数字化技术的持续推进,2022年基础设施和AEC行业将出现以下10战略技术趋势: 1. 数据分析 数据分析为工程和建筑行业提供了洞察力,为服务带来的商业收益机会也是巨大的。 2022年,除了解决交通规划和交通运营等紧迫问题外,数据分析还将帮助组织机构了解和应对气候变化,以及其他自然灾害的影响等方面发挥关键作用。 平台商业模式 考虑到基础设施行业的规模,近年来,我们看到了一些尝试为智慧城市和智能基础设施以及流程创新(例如异地和模块化建设)寻求平台商业模式的尝试。

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    什么是网络基础设施?网络基础设施与IT基础设施的异同?

    四、网络基础设施面临的主要挑战是什么? 在最佳运行的网络基础设施方面存在许多挑战。前三网络基础设施挑战是: 1.集中流量。 2.处理重复数据。 许多公司使用网络基础设施解决方案来集中流量,以便更好地了解和监控通过其网络的数据。这增强了他们的安全状况,并帮助网络运营团队解决性能问题。 2.处理重复数据 在某些情况下,重复数据可能占网络流量的50%-66%。删除重复数据至关重要,尤其是在网络安全解决方案的有效性方面。 许多安全提供商通常根据他们需要处理的数据量来收费。因此,将正确类型的数据发送到正确的工具至关重要。 将来自多个不同来源的数据全部发送到同一工具可能效率低下且成本高昂,特别是如果一个工具最适合一种类型的数据,而另一种工具最适合另一种类型的数据

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    基于超融合基础设施的SDDC的五优势

    在过去几年中,超融合基础设施(HCI)设备已经成为运行特定应用程序和完整数据中心的标准基础设施选择。 他们设计之初的使命就是支持高度灵活的软件定义数据中心(SDDC)架构,进一步解放了长期保持在企业数据中心的硬件。 然而,一些现代大型企业仍然存在大规模的数据中心,他们仍然以40年来固有的方式吸收和发掘数据。在这段时间里,IT行业已经发展起来,但那些传统的数据中心并没有发展起来。 这在一定程度上是可以理解的。 HCI上实现SDDC的五优势 1、数据中心技术的整合和现代化 在HCI上运行的SDDC使得IT部门能够逐步从旧的基于硬件的系统迁移到私有云或混合云环境,其中所有或部分应用程序可以作为数据中心托管的服务被用户使用 2、创建多租户平台 每个人或多或少都要访问Catch-22的数据,但几乎没有人需要访问它所有的数据

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    声明性数据基础设施数据驱动企业提供动力

    数据是所有这些的核心。在本博客中,我们将重点讨论Kubernetes和相关的容器原生存储技术,如何使数据工程师(即DataOps团队)能够构建可伸缩的、敏捷的数据基础设施,从而实现这些目标。 随着在kubernetes管理的数据基础设施中出现的数据操作器,我们进入了一个称为DataOps的自管理数据基础设施的新世界。 声明数据基础设施 DataOps依赖于一个数据基础设施,该基础设施可以抽象出特定于平台的特性,并允许产品团队在利用共享资源的同时专注于他们拥有的数据。 下一代:声明式数据平面 通过统一的体验和声明式接口来管理存储/数据服务,数据工程师可以以标准的方式与数据基础设施进行交互。 声明式数据基础设施已经存在 管理数据基础设施的声明式(GitOps)方法已经存在。我们最近听到一家大型企业的高管说,除非技术堆栈是声明式的,否则它是不可操作的。

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    麦肯锡:这十趋势足以颠覆现有的IT基础设施

    说起硬件与各种IT基础设施,人们总是会想到那些在数据中心或地下室中的各种大型设备,看起来不可能有什么亮点。但是实际上不论服务器、存储设施还是各种软件,它们都是创新性与颠覆性技术的中心。 无论是IT基础设施的供应商还是客户都必须在制定未来战略时思考这些问题。著名咨询公司麦肯锡(McKinsey&Company)为我们带来了其对于未来十可能会重新定义IT基础设施趋势的预测。 随着本地数据中心的减少,到2020年这四家厂商将可能占有全球一半的IT基础设施市场,如果情况属实,那么届时只有那些具有大量资本运作能力的公司能与他们抗衡。 4 网络安全仍然是一问题。 网络安全依然是公司高层管理人员和董事会首先要解决的问题。 7 硬件基础设施市场向亚州转移。 亚州的制造商一直试图在以美国供应商主导的IT基础设施市场取得进展。比如:华为计划将在数据中心设备上投入约10亿美元,以巩固其在服务器市场中的地位。

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    新一代数据基础设施数据智能平台(附下载)

    一、数字化转型背景下, 企业数据平台面临多重挑战 1 数据平台是支撑企业数字化转型的核心基础设施 数据平台是企业进行数据分析和数据应用,从而实现数字化转型的核心基础设施。 企业在生产和运营中存在越来越多的实时决策场景,如何快速查找、分析和获得数据洞察是当前数据平台面临的一挑战,需要从平台的架构设计、计算和存储引擎,以及业务流程优化上满足数据分析的实时性需求。 智能化。 表1 数据安全重点法律法规 二、构建新一代数据基础设施数据智能平台 1 数据智能平台的定义 要定义新一代的数据基础设施,我们首先需要阐明在之前的发展阶段中 、AI增强、敏捷开发与应用、实时数据处理与分析四核心能力(如图3所示)。 图3 数据智能平台的四核心能力 (1) 云原生 云原生是指在应用的设计阶段就为了云的运行环境而设计,包含微服务、容器化、DevOps、持续交付等特征。

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    数据中心基础设施变更中的风险管理

    背景 ①变更 基础设施变更为“在互联网数据中心(IDC)范围内,对为IT系统提供正常运行环境的基础设施进行的可能造成数据中心可靠性影响或潜在影响的操作”。 电试作为一次重大变更,为了保证变更中数据中心的安全,数据中心经理作为一线直接管理者,需要主动承担风险管理的责任,本文从腾讯数据中心电试变更实例出发,介绍过程中遇到的情况,分享数据中心管理者如何实现变更风险控制目标 4、现场处置 基础设施变更的过程中,随着情况的升级,需要数经审时度势,做出最正确的处置。在此次电试的过程,第一时间做了如下决断: 及时回退保障业务。 总结 基础设施变更最大的风险在于:无法预知会出现的所有情况。无论事前如何准备,复杂的现场情况也可能会导致突发情况,此时风险的控制至关重要。 复盘该数据中心电试电试过程,也有如下体会: ①充分准备 基础设施变更之前,需要进行充分的风险判断与准备。对于显见的风险,需要进行针对性的准备。

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    Gartner:影响2019年基础设施和运营的十趋势

    基础设施和运营(I&O)正越来越多地涉及现代企业的前所未有的领域。比起数据中心、托管和云等技术元素,I&O领导者们更多地着眼于如何让组织的基础架构和运营,能够支持和实现业务战略。 从I&O的角度来看,IT领导者必须要看到:使用人工智能来支持不断增长的基础设施有什么价值,为什么增加新员工并不总是可行的? 4 趋势4:数据中心的死亡 Gartner预测,到2025年,80%的企业将关闭其传统数据中心。事实上,10%的组织已经这样做了。 虽然这并不意味着所有的基础架构一定都将转移到云端,但IT领导者确实需要根据业务原因(例如,客户需要、GDPR通用数据保护条例)而不是技术原因,来考虑当前和未来工作负载存放的位置。 Winser说:“组织需要在本地和云端部署更灵活的基础设施,其关键时间范围为2021年至2025年。”

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    干货 | 打造数据金库,护航数据安全——构建以数据金库为核心的数据安全基础设施

    反观我国,在数据安全领域正面临着基础设施数据资源和技术产品全面受制于人的挑战。 当前,正在开发数据要素加工交易中心。这一规模、全流程自动化的数据元件加工生产流水线,能够实现数据要素从数据归集到数据元件加工交易的全生命周期利用和管控。 从下图可以看到,该系统包括一个数据要素操作系统和五个支撑系统,并配有五工具箱和五业务平台,以数据金库和算力中心提供存储和算力支持。 其次,构建兼顾安全与效率的双层基础设施运行体系,以满足原始数据不出域、数据可用不可见的数据安全治理与要素化流通需求。 最后,构筑“一库两网,三级节点”的数据安全基础设施网络。

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    Terraform: 基础设施即代码

    Terraform: 基础设施即代码 问题 现如今有很多 IT 系统的基础设施直接使用了云厂商提供的服务,假设我们需要构建以下基础设施: VPC 网络 虚拟主机 负载均衡器 数据库 文件存储 ... 这也太费劲了吧,尤其是当基础设施越来越多、越来越复杂、以及跨多个云环境的时候,这些基础设施的配置和管理便会碰到一个巨大的挑战。 Terraform 为了解决上述问题,Terrafrom 应运而生。 instance_type = "rds.mysql.s1.small" instance_storage = "10" ... } 然后执行几个简单的 terraform 命令便可以轻松创建一个阿里云的数据库实例 terraform 这就是 Infrastructure as code 基础设施即代码。也就是通过代码而不是手动流程来管理和配置基础设施。 正如其官方文档所述,与手动管理基础设施相比,使用 Terraform 有以下几个优势: Terraform 可以轻松管理多个云平台上的基础设施

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    【智能】人工智能最佳利用的数据基础设施需求

    笔者邀请您,先思考: 1 软件定义基础设施(SDI)和人工智能定义基础设施(ADI)的异同? 2 您想用人工智能做什么事情? ? 数据基础设施和人工智能 数据基础架构是数据处理和分析的一个重要方面。 没有适当的数据基础设施,企业和组织就无法从数据中创造价值。 通过数据基础设施,我们指的是处理,存储,传输和保护数据所需的整个后端计算支持系统。 虽然许多公司使用软件定义的基础设施(SDI)来支持动态IT环境,但SDI有其积压。 因此,SDI不是“智能的”,现在这种趋势正在转向人工智能定义的基础设施(ADI)。 这些数据基础设施有助于支持各种与AI相关的技术和应用,包括: 对现有框架的支持:数据基础架构应该包含TensorFlow,Caffe,Theano和Torch等AI框架,以加强和支持当前的框架。

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    2021爱分析・数据智能平台实践报告-重构数据智能时代的数据基础设施

    数字化转型背景下,企业数据平台面临多重挑战1.1 数据平台是支撑企业数字化转型的核心基础设施数据平台是企业进行数据分析和数据应用,从而实现数字化转型的核心基础设施。 构建新一代数据基础设施数据智能平台2.1 数据智能平台的定义要定义新一代的数据基础设施,我们首先需要阐明在之前的发展阶段中,不同阶段的数据基础设施产生的原因、应用场景和面对新阶段的需求时的局限性。 图 2: 数据基础设施的演进历程因此,爱分析认为,新一代的数据基础设施数据智能平台,可以被定义为企业数字化运营深入阶段的统一数据能力平台,能够对数据资产按统一标准进行管理以方便数据可用,并满足企业对数据应用的敏捷开发 、现有数据基础设施等情况对平台的架构和功能做针对性的设计和规划。 即:建设一个大脑,提升两种能力,聚焦三领域,突出四个重点,实现五愿景。

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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