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浪潮管理软件对于大数据的思考:核心问题能否落地?

大数据一词很早就在IT行业中兴起,但是随着产业进程的不断推进,大数据变成了只听雷声未见雨下的浮云,没有成功的案例可参考也让大数据一直饱受诟病,特别是管理软件行业,大数据就是数据大已经成为了行业内的笑柄,无论是数据驱动企业,还是决策驱动数据,都要从用户的角度出发,切实的为企业服务,否则大数据只会变成想象。 国内管理软件市场一直是金蝶和用友的天下,浪潮在特定行业的地位,使得浪潮与金用两家格格不入。但是,最近浪潮管理软件表示相当活跃,除了收购欧洲CRM厂商完善产业布局外,还推出了数据整合平台、数据采集与存储平台为

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主流大数据存储解决方案评析

大数据存储不是一类单独的产品,它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说,大数据存储应该具有以下一些特性:海量数据存储能力,可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量;具有全局命名空间,所有应用可以看到统一的文件系统视图;支持标准接口,应用无需修改可直接运行,并提供API接口进行面向对象的管理;读写性能优异,聚合带宽高达数GB乃至数十GB;易于管理维护,无需中断业务即可轻松实现动态扩展;基于开放架构,可以运行于任何开放架构的硬件之上;具有多级数据冗余,支持硬件与软件冗余保护,数据具有高可靠性;采用多级存储备份,可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触,杨兰江认为,当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类,而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案:对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等,EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案;对于虚拟化以及具有很多小文件的应用,EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案;对于大数据分析一类的应用需求,EMC会综合考虑客户的具体需求,推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此,具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon,其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理,为大数据提供灵活的可扩展平台,进一步提高大数据存储的效率,降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分:EMC Isilon平台节点和加速器,可从单个文件系统进行大数据存储,从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档;EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具,可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能;EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示,企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一,简化管理,增强易用性。与传统NAS相比,无论未来存储容量、性能增加到何种程度,EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二,强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求,单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB~15PB。第三,更高的处理效率,更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%,而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源,提供自动存储分层,保证存储的高性能、经济性。第四,灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准,简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口,提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。

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金融+大数据解决方案:银行业

银行业是一个数据驱动的行业,数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展,银行信息化也进入了新的阶段:大数据时代。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势:一方面,在业务开展过程中积累了大量有价值的数据,通过运用大数据技术挖掘和分析之后,这些数据将产生巨大的商业价值;另一方面,银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件,有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”, 可以通过对金融数据的挖掘、分析,创造数据增值价值,提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。

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Teradata面向大中华区推出Think Big业务,融合开源提供大数据咨询服务

近日,大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布,旗下Think Big公司正式进军大中华区市场,面向客户提供开源数据分析的咨询服务,融合优秀的数据仓库方案,帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构,快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中,想要整合不同技术架构的优势,就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台,尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本,面临着很多技术与路线图规划等实际问题

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深度|大数据服务及未来:人工智能+大数据生态模式

2012年大数据是个流行词,没想到4年过后,在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据,我会怎样怎样……。”好吧,如果还停留在如果上,就不该随便上论坛演讲,讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟,更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有,那就什么都不用提了。毕竟,人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初,据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日,李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的

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【ChatGPT读文献】人工智能大数据在肿瘤研究的应用

文章《大数据与人工智能在癌症研究中的应用》全面概述了肿瘤学领域的当前状态和未来展望。以下是其关键要点和启示的总结: 1. **大数据与AI在肿瘤学中的整合:** 文章强调了大数据和人工智能在癌症研究中的变革性影响。它突出了AI用于多模态数据融合和分析的作用,促进了从复杂数据中提取信息的新时代。 2. **挑战与解决方案:** 论文讨论了癌症研究中数据整理和利用的挑战,并提供了战略性解决方案。它强调了高效数据整理、深入分析和利用的必要性。 3. **多组学分析及应用:** 作者详细介绍了AI方法在处理癌症大数据中的角色和应用,重点是多组学分析。这包括识别新的生物标志物、理解机制和开发疗法。 4. **智能服务平台:** 文章提出了一个基于机器学习的智能服务平台,旨在整合癌症大数据并使用AI算法进行个性化健康管理。 5. **成功案例:** 文章提供了大数据和AI在发现可修改的风险因素、生物标志物、药物发现和重新定位以及风险预测建模方面成功应用的例子。 6. **未来机遇和挑战:** 它概述了精准肿瘤学中当前的挑战和未来机遇,强调了提高患者结局和深入了解癌症的跨学科合作的必要性。 **启示:** - **精准肿瘤学的进步:** 大数据与AI的整合在精准肿瘤学方面标志着重大飞跃,从早期诊断到个性化治疗。 - **跨学科方法:** 文章强调了研究人员、临床医生和数据科学家之间合作的必要性,以有效利用癌症研究中的大数据。 - **创新方法论:** AI和大数据在肿瘤学研究中的成功应用为创新方法论铺平了道路,这些方法论可能会显著增强癌症的诊断、治疗和管理。 - **挑战即机遇:** 识别的挑战,如数据整理和模型解释,为肿瘤学领域的进一步创新和完善提供了机会。 总之,该文章全面展现了当前在利用大数据和AI进行癌症研究方面的进展和挑战,凸显了在更有效地理解和治疗癌症方面取得重大突破的潜力。

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