Ⅰ 紫晶存儲在行業內的競爭力是什麼
紫晶存儲成立於2010年，是國內領先的光存儲高科技企業，於2020年2月26日在上海證券交易所科創板上市。公司面向大數據時代推進數據智能冷熱分層存儲管理，沿著光存儲「介質-設備-軟體-解決方案」的發展路徑，形成全產業鏈的競爭優勢，成為大數據存儲解決方案和產品提供商。同時聚合了一批紮根光存儲行業近二十年的專業人員組成了骨幹技術研發團隊和經營管理團隊。技術研發團隊具有自主創新實力，洞察行業技術發展趨勢；經營管理團隊深刻理解行業發展，相互之間配合緊密、合作穩定。公司繼續向下一代光存儲技術自主創新邁進，賦能中國存儲，持續引領光存儲行業領先發展，具有顯著的競爭優勢。
Ⅱ 數字經濟時代，高性能數據分析存儲迎來新機遇
數字經濟時代，數據已成為新的核心生產要素，其重要戰略資源地位和核心科學決策作用已日漸凸顯。數據潛能的激發，有賴於數據的採集、存儲、計算、管理和應用，其中，作為數據採集後進行處理的第一道關口，數據存儲無疑是數字經濟最重要的「底盤」。
海量數據爆發，數據存儲成關鍵
當前，數據呈現指數級增長，數據規模已經從之前的GB、TB、PB，上升到EB級、甚至ZB級。據Hyperion預測，到2025年，全球數據空間將增長到163ZB，這是2011年HPC產生數據16.1ZB的10倍。爆炸式增長的數據，哺育了數字技術發展和應用，但是同時也對計算和存儲提出了更高的要求。
在高性能計算（HPDA）中，計算、存儲、網路三大部件缺一不可。以前，產業創新的焦點都在追求更高的算力。而隨著大數據、多樣性算力等相關技術的快速發展，高性能計算的重心開始從以計算為核心，向以數據為中心的計算演進；傳統HPC開始向高性能數據分析（HPDA）方向演進。據IDC統計，全球67%的高性能計算中心（HPC）已經在使用AI、大數據相關技術，HPC與AI、大數據加速融合，走向以數據密集型為典型特徵的高性能數據分析HPDA時代。
HPDA時代下，各行業數據量迎來了井噴式增長。地震勘探從二維向三維的演進中，數據量增加了10-20倍；電影渲染從2K升級到8K的革命中，數據量增長16倍；衛星測繪領域，探測精準度由20米縮小到2米，數據量同比增長近70倍。
數據規模激增之外，業務模型復雜以及分析效率較低等挑戰，也都在呼喚著更高效率的存儲。
存儲作為數據的承載者，逐步成為推動HPC產業發展的新動能。然而，傳統的HPC存儲在混合負載性能、成本、跨協議訪問等多方面存在壁壘，無法匹配HPDA場景的需求。如何打破存儲性能、成本、效率的限制，充分釋放數據潛能，成為制約HPC產業升級換代的掣肘。
高性能數據分析存儲，加速HPC產業發展
當前，作為數據應用和數據分析的支撐平台，以及 科技 強國的關鍵基礎設施，數據存儲已成為國之重器，在金融核心交易、新型油氣勘探、基因測序、自動駕駛、氣象預測、宇宙 探索 等領域發揮重要作用。數據的存儲與處理能力已經成為提升政府管理水平、提高企業經營效率、增強企業發展韌性的關鍵，數據存儲正成為加速數字化轉型的堅實底座。
新的產業變化以及數據存儲的重要地位，對高端存儲提出了新的挑戰，同時也在加速存儲技術的革新——從HPC部分場景向HPC/HPDA全場景擴展，存儲開始承擔起加速產業向「數據密集型」轉型的重任。根據國際權威分析師機構Hyperion Research 2020年針對HPC市場空間的數據顯示，數據存儲的增速第一，遠高於整體市場平均增速。
高性能數據分析（HPDA）存儲，能夠匹配各HPDA場景的高端存儲，可以讓基因測序、氣象海洋、超算中心、能源勘探、科研與工業創新、智能醫療、深度學習、人臉識別等數據密集型HPDA應用場景，在效率、品質、性價比等方面實現飛躍式提升。
值得注意的是，華為OceanStor Pacific系列下一代高性能數據分析（HPDA）存儲，可以高效應對超高密設計、混合負載設計以及多協議互通上的關鍵挑戰，推動HPC產業向數據密集型升級。目前已經成功應用於自動駕駛、基因測序、氣象預測、衛星遙感等眾多國內外高性能計算場景企業及機構。
存儲作為高性能數據分析的重要引擎，正全面釋放HPC的應用價值，驅動著HPC產業不斷進步，跨越「計算密集型」到「數據密集型」的鴻溝，持續推動人類 社會 繁榮 健康 發展。
Ⅲ 硬剛國外科技巨頭！華為再次令全世界矚目，這才是中企該有的樣子
去年此時，華為輪值董事長徐直軍曾說：「2020年我們力爭活下來，爭取明年還能發布年報」！如願以償， 近日華為輪值董事長胡厚昆再次發布年報，成績雖不漂亮但充滿希望，能夠在超級大國的三輪制裁下依然保持穩定增長 ，著實不易！
近幾年，華為的手機業務在麒麟晶元的加持下，發展得如日中天，一度超過蘋果直擊三星。若不是晶元禁令，可能已經是全球第一，然而現在卻無奈地不斷下滑。 盡管如此，華為在其它方面的實力依然強悍，存儲方面的成績更是令人刮目相看！
近日，權威機構Gartner發布了2020年第四季度全球ECB存儲市場的調查報告。報告顯示， 華為存儲收入8.68億美元，同比增長23.6%，超過美企巨頭NetApp，以14.3的市場份額奪得全球第二， 僅次於目前的全球第一廠商戴爾。
在國內市場，華為 已連續多年排名第一。 去年國內存儲市場整體同比增長28.3%，華為增長率排名第一，達到了42.6%。毫無疑問， 2020年國內市場華為依然排名第一，市場份額達到43.6%，相比2019年度份額提升4.4%。
在數字經濟時代，數據已經成為了新 的核心生產要素， 數據資源已經成為像石油資源一樣的寶貴和重要。 數據存儲正是上承數據處理、數據使能，下接數字能源、網路聯接的基石所在，唯有「存得下」，數據最終才能「用得好」。
數據存儲 可以說是數字時代下的「國之重器 」。 然而作為高性能計算基礎設施的「傳統三大件」之一，卻不像計算和網路一直在高速發展，我國存儲發展相對緩慢，並且一直以來被歐美日韓企業壟斷。 正是基於此，華為才切入了這個行業。
華為存儲 從2012年收購華賽開始，正式進軍存儲領域。 2015年華為第二代高端存儲獲DCIG年度最佳推薦產品，2016年華為存儲首次進入Gartner MQ領先者象限，這也標志著華為存儲從「追趕者」的角色蛻變成為「領先者」。
之後，華為的存儲技術實力繼續壯大。 2017年華為全球最快全快閃記憶體OceanStor Dorado獲得了全球最高規格的電子設備展會Interop評選出的最具競爭力產品 。 2020年 華為存儲進入了 Gartner主存儲魔力四象限的領導者象限。
高性能計算，現在已經成了國與國之間的 科技 競爭的兵家必爭之地。 華為主動承擔起了該項重任，進行了前瞻性的戰略布局， 在全球建了 12個研發中心，擁有6000多名研發員工，持有超過2500項專利，並加入了40多個國際產業組織。
因此，華為才能在存儲方面做出突出成績，超越了NetApp、IBM、日立等一眾老牌歐美日廠商。不僅如此， 作為國內存儲行業的龍頭老大，華為在和國外 科技 巨頭硬剛的同時，也在帶領新華三、浪潮等國內廠商不斷擴大中國存儲市場。
在國內存儲市場上， 華為領銜在 高端存儲上對抗歐美 科技 巨頭，浪潮、新華三等企業在中低端布局搶占市場，甚至出現了「全球市場規模略降2.1%、中國市場規模暴漲28.0%」的局面 ，而曾經的美企巨頭戴爾則只能排到國內第五名。
中國的「存儲新勢力」已然開始崛起。40年前，全球存儲市場日本韓國企業獨占鰲頭，歐美廠商也不值一提。而40年後， 日本最後一家存儲晶元廠商東芝也傳出將被收購，日韓存儲已經沒落，而歐美廠商雄起，未來只能是中企與之競爭。
在存儲道路上，華為一直 持續不斷的創新 與突破，在全球多個國家進行了專項的前沿技術創新實驗。 華為設置的「奧林帕斯獎」懸紅，聯手產學研，不斷突破數據存儲技術的世界性難題，使得華為站在了數據存儲的「最高峰」 。
不只是存儲，除了麒麟晶元，華為的鯤鵬晶元也將要扛下營收的重任，並且目的是要做「中國的英特爾」。去年， 即使在制裁打壓下，華為鯤鵬晶元依然在與美企 科技 巨頭爭奪市場，已經在替代英特爾和AMD，這才是中國企業該有的樣子！
國內其它的 科技 企業應該學學華為的精神， 不要只專注於短期的利益，應該把眼光放長遠些，敢於直面國外的 科技 巨頭，敢於向國外 科技 巨頭壟斷的行業發起挑戰。 只有不斷加強自主研發，各個 科技 行業才能不斷突破、不斷超越！
華為秉承著對技術的執著、對客戶負責以及對於構建「國之重器」的那份使命擔當 ，不斷推進華為存儲向前發展。 華為存儲已經成為全球各行業數據存儲與處理的優先選擇，已進入全球超過150個國家，廣泛服務於多個行業超過12000家客戶。
當然，核心技術的發展是代代累積的，一時半會想要整 體超越歐美廠商是不可能的。 不過，中國存儲廠商已經完全有了跟歐美巨頭正面較量的實力，只要繼續堅持自主研發，填平技術溝壑，百二秦關終屬楚，敢讓天塹變通途！
Ⅳ 戈登·摩爾的基本信息
摩爾1929年出生在美國加州的舊金山。曾獲得加州大學伯克利分校的化學學士學位，並且在加州理工學院（Caltech）獲得物理化學（physical chemistry)博士學位 。50年代中期他和集成電路的發明者羅伯特·諾伊斯（Robert Noyce）一起，在威廉·肖克利半導體公司工作。後來，諾伊斯和摩爾等8人集體辭職創辦了半導體工業史上有名的仙童半導體公司（Fairchild Semiconctor）。仙童成為Intel和AMD之父。
1968年，摩爾和諾伊斯一起退出仙童公司，創辦了Intel。Intel致力於開發當時計算機工業尚未開發的數據存儲領域，公司生產的第一個重要產品Intel 1103存儲晶元於70年代初上市。1972年，Intel銷售額就達2340萬美元。從1982年起的過去10年間，微電子技術共有22項重大突破，其中由Intel公司開發的就有16項之多。
在摩爾主導Intel的十幾年時間里（1974～1987年），以PC為代表的個人計算機工業萌芽並獲得了飛速的發展。摩爾以其敏銳的眼光，准確地預測到了PC的成功。他果斷地做出決定，Intel進行戰略轉移，專攻微型計算機的「心臟」部件--CPU。戈登·摩爾正是這場變革和進步的最大推動者和勝利者。在高科技的IT領域，奮斗過十年的人物就可以被人稱為老兵了。那麼閃耀了40多年光芒的摩爾又該被稱為什麼呢？戈登·摩爾不但是一個老兵，他更是一位信息產業的偶像。今天，雖然擔任Intel榮譽董事主席的摩爾已經淡出了日常的管理事務，但是他還是一周數日出現在Intel總部的大樓里
1998年，摩爾和美國AAA國際合作創辦了AAAInt-l。Intel公司以「智能」產業為主，「AAA」以「智慧」產業為主，合作後「AAAInt-l」以「智能+智慧」的「智創未來，鏈動世界」為經營理念，以「服務國際戰略，履行全球責任」為使命，全力滿足未來智能化社會從「互聯網---物聯網---智聯網」鏈動發展市場需求！
他是信息產業的偶像，他的定律不僅把英特爾帶到了產業的頂峰，也指引著40年來IT產業的發展。他，戈登·摩爾，在盛名之下，把自己謙和地封藏起來，在退出江湖多年之後，他的出場依然如超級巨星一樣，引來技術天才們的如雷掌聲。
沒有哪個工程師的出場能像戈登·摩爾（Gordon·Moore）那樣，猶如一個超級巨星。為了紀念IDF成功舉辦10周年，這位極少露面的摩爾定律之父，在英特爾信息技術峰會的第一天掀起了一個高潮，現場所有觀眾站起來用熱烈的掌聲向他致敬。
第二次見到摩爾，是他忽然出現在安靜的媒體室里，幾乎所有的記者都扔下手裡的筆記本電腦，抓起相機一擁而上。國外記者說，摩爾的每一次出場都是這樣，他會在你最意想不到的時刻出現在你面前。
摩爾很高，有一米八，年近八旬的他身著黑色西裝仍然挺拔。不管周圍人如何手忙腳亂，這位白發老者總是氣定神閑、悠然自得。
目前世界上最流行的是什麼，當然是電腦和網路，哪個行業最賺錢，當然是在風口浪尖上的IT行業，那麼這個行業的龍頭老大是誰，也許會有一些猶豫，不過看看自己的電腦，瞅瞅無處不在的廣告，這個答案就一目瞭然，當然就是全球最大的CPU製造商「英特爾」，它是計算機行業的領軍人物，生產著電腦的「心臟」——CPU，是真正的晶元巨人，任何一個計算機製造商，沒有誰敢拒絕英特爾的產品，沒有誰敢不使用著名的奔騰系列，雖然計算機戰場硝煙四起，但幾十年來，它永遠處於不敗之地，幾乎成為完美的化身。
而這個完美的化身是由三駕馬車所駕御的。羅伯特·諾伊斯，戈登·摩爾，安迪·格魯夫，每一個都是那麼赫赫有名，功勛蓋世，他們是完美的最佳組合，諾伊斯被尊稱為「聖人」，引領著企業發展方向，安迪被稱為「偏執狂」，用鐵腕管理著公司，摩爾則是出類拔萃的技術天才，計算機產業發展第一定律的發明人，尤其擅長技術趨勢的分析與謀略的策劃，是英特爾的哲學家、思想家，也是它的「心臟」。 1929年1月3日，戈登·摩爾出生在加州舊金山的佩斯卡迪諾。父親沒有上過多少學，17歲就開始養家，做一個小官員，母親只有中學畢業，但一家人日子過得也溫馨和樂。
11歲的時候，一次偶然的機會讓年幼的摩爾對化學產生了興趣。當時鄰居的孩子有一個獨特的聖誕禮物，那是一個化學裝置，裡面有許多真正的化學試劑，可以製成許多稀奇古怪的東西，甚至可以製造炸葯，摩爾簡直完全著了迷，整天跑到鄰居家裡去，研究這些小東西，他開始想成為一個化學家！
在學校里，摩爾不是最用功的那個人，但卻是最會學習的那個，他整天跑出去做運動，搞發明，但學習成績一直還不錯。高中畢業後他進入了著名的加州大學伯克利分校的化學專業，實現了自己的少年夢想。1950年，摩爾獲得了學士學位，接著他繼續深造，於1954年獲得物理化學博士學位。
畢業後，摩爾來到約翰·霍普金斯大學的應用物理實驗室工作。當時他的研究方向是觀察紅外線吸收性狀和火焰分光光度分析。但不久研究小組因兩個上司的離去而名存實亡。而摩爾開始思考自己的未來方向，他說：「我開始計算自己發表的文章，結果是每個單詞5美元，對基礎研究來說這相當不錯。但我不知道誰會讀這些文章，政府能否從中獲得相應的價值。」
幾年之後，在諾貝爾獎獲得者、晶體管的合作發明者威廉·肖克利的邀請下，1956年，摩爾回到加利福尼亞，作為一名化學專家加入了肖克利半導體公司，他想放棄以前那種太過於虛無縹緲的理論研究，做點事情，讓自己的研究得到應用。
事實證明，摩爾加入肖克利半導體公司是一個正確的決定，因為在這里，他遇到了自己一生最好的合作夥伴，成就了一番最偉大的事業。羅伯特·諾伊斯、布蘭克、拉斯特都是後來鼎鼎大名的人物。但也有缺憾存在，因為肖克利是天才的科學家，卻缺乏經營能力。他雄心勃勃，但對管理一竅不通。斯坦福大學教授特曼曾評論說：「肖克利在才華橫溢的年輕人眼裡是非常有吸引力的人物，但他們又很難跟他共事。」一年之中，實驗室沒有研製出任何像樣的產品。
於是，公司里意氣相通的8個人決定「叛逃」，帶頭人是諾伊斯，他是摩爾最好的朋友。他們向肖克利遞交了辭職書。肖克利怒不可遏地罵他們是「八叛逆」。但青年人還是義無反顧離開了他們的「伯樂」。不過，後來就連肖克利本人也改口把他們稱為「八個天才的叛逆」。在矽谷許多傳說中，「八叛逆」的照片與矽谷第一位創業者惠普的車庫照片，具有同樣的歷史價值。 1957年9月，「八叛逆」手拿《華爾街日報》，按紐約股票欄目挨家挨戶尋找合作夥伴，他們找了35家公司，但被拒絕了35次。最後，他們找到了一家地處美國紐約的攝影器材公司，這家公司名稱為Fairchild，音譯「費爾柴爾德」，意思就是「仙童」。已經60多歲的費爾柴爾德先生已經沒有多少心情和動力了，他只提供了3600美元的種子基金，要求他們開發和生產商業半導體器件，並享有兩年的購買特權。於是，「八叛逆」創辦的企業被正式命名為仙童半導體公司。、
「仙童」們商議要製造一種雙擴散基型晶體管，以便用硅來取代傳統的鍺材料，這是他們在肖克利實驗室尚未完成卻又不受肖克利重視的項目。費爾柴爾德攝影器材公司答應提供財力，總額為150萬美元。諾依斯給夥伴們分了工，由摩爾負責研究新的擴散工藝，而他自己則與拉斯特一起專攻平面照相技術。
1958年1月，IBM公司給了他們第一張訂單，訂購100個硅晶體管，用於該公司電腦的存儲器。到1958年底，「八叛逆」的小小公司已經擁有50萬銷售額和100名員工，依靠技術創新優勢，一舉成為矽谷成長最快的公司，別人稱它是「淘氣孩子們創造的奇跡」。
60年代的仙童半導體公司進入了它的黃金時期。到1967年，公司營業額已接近2億美元，在當時可以說是天文數字。人們說：「進入仙童公司，就等於跨進了矽谷半導體工業的大門。」
1965年的一個無意的瞬間，摩爾發現出一個對後來計算機行業極為重大的定律，它發表在當年第35期《電子》雜志上，雖然只有3頁紙的篇幅，但卻是迄今為止半導體歷史上最具意義的論文。在文章里，摩爾天才地預言說道，集成電路上能被集成的晶體管數目，將會以每18個月翻一番的速度穩定增長，並在今後數十年內保持著這種勢頭。摩爾所做的這個預言，因後來集成電路的發展而得以證明，並在較長時期保持了它的有效性，被人譽為「摩爾定律」，成為新興電子電腦產業的「第一定律」。
但在當時，摩爾和其他人都沒有想到它的作用。因為這時的仙童已經在孕育著危機，隨著分公司的壯大，母公司總經理不斷把利潤轉移到東海岸，去支持費爾柴爾德總公司的盈利水平。目睹這種現狀，仙童的大批人才精英，紛紛出走自行創業。
1968年，「八叛逆」中的最後兩位諾伊斯和摩爾，帶著當時還不出名的葛羅夫脫離仙童公司自立門戶，在加州維爾山的一幢舊樓中，英特爾成立了，新公司最初起的名字叫「摩爾——諾伊斯電子公司」。但是英文里Moore Noyce聽起來與more noise（吵吵嚷嚷）非常相似，所以又改成了「英特爾」。「英特爾」（Intel）本來源自於英文單詞「智慧」（Intelligence的頭部。同時又與英文的「集成電子」（Integrated Electronics）很相似，於是，這個簡單卻響亮的名字就這樣誕生了！雖然是個小公司，沒有資金，沒有地方。但他們卻雄心萬丈，要闖一番偉大事業。
創業之初，三人一致認為，半導體最具潛力的市場是存儲器晶元，這一市場完全依賴於高科技。1969年，英特爾推出自己的第一批產品——雙極處理64位存儲器晶元，代號為3101。第二年，又推出第一個大容量（256位）金屬氧化物半導體存儲器1101。1972年，又乘勝推出第一個容量為1KB的動態隨機存儲器1103，這種價廉物美的產品深受歡迎，供不應求，它的誕生正式宣告了磁芯存儲器的滅亡，並最終成全了個人電腦革命。達到 在英特爾公司，摩爾定律開始得到徹底的發揮和實踐。從70年代起，英特爾就構築了其賴以成功的商業模式——不斷改進晶元的設計，以技術創新滿足計算機製造商及軟硬體產品公司更新換代、提高性能的需要。摩爾提出，計算機的性能每18個月翻一番，只有不斷創新，才能贏得高額利潤並將獲得的資金再投入到下一輪的技術開發中去，才會在競爭激烈的市場上生存下來。而摩爾的口頭禪就是「改變是我們終身的熱愛」。
在摩爾定律的指導下，英特爾公司好戲連台，1971年對外公布了世界第一個微處理器4004，宣告了「一個集成電子新紀元已經來臨」。1974年，又推出了微處理器8080。「8080」被專家們稱贊為有史以來最成功的微處理器之一，也正是從8088開始，個人電腦開始在全世界范圍內發展起來。
1974年在諾伊斯卸任之後，時任副總裁的摩爾正式登上了總裁和首席執行官的寶座，開始了英特爾騰飛的路程。作為技術出身的企業家，摩爾從不認為自己是公司的總裁，高高在上，並且他十分注重技術的轉化，消除英特爾研究實驗室和製造部門之間的瓶頸，加快了新產品從實驗室向工廠、向市場的轉化。
由於經營策略的正確，技術上的創新，這時的英特爾已經逐步確立了自己的巨人地位，環顧四周，無一人是對手，不由得洋洋得意，但他們沒有想到，在遙遠的東方，一股新生的勢力正在成長。
1976年3月，日本最大的5家電氣公司的科研力量聯合起來，組建起超大規模集成電路研究所，不到4年時間，他們取得了巨大成就！1980年3月，惠普公司總經理安德森在華盛頓的一次會議上發表了一份日美兩國晶元質量的比較報告，美國最好的產品的次品率，竟要比日本最差的產品高出5倍。這份報告引起矽谷的震驚。
然而真正的較量是1981年。這年12月，英特爾公司推出8087晶元，日本松下公司毫不示弱地拿出3200晶元。當時64K動態隨機存儲晶元是電腦界一致看好的重頭戲，它包含65536個元件，不僅能讀，而且能夠像黑板一樣擦寫。但日本的64K晶元是半路里殺出來的一匹黑馬，以它低成本和高可靠性，迅速佔有美國，使英特爾的單個晶元價格在一年內就從28美元慘跌至6美元，英特爾這個新生的巨人被狠狠地教訓了，矽谷為之嘩然，美國為之嘩然。
摩爾痛定思痛，決心放棄存儲晶元市場，轉向了微處理器（控制晶元）市場，因為以其敏銳的眼光，摩爾已經准確地預測到了個人電腦以後的成功。他果斷地做出決定，Intel進行戰略轉移，專攻微型計算機的「心臟」部件—CPU，正是這一決策，最終確立了英特爾今日在全球微處理器市場上的霸主地位。
從1985年起，英特爾開始同康柏聯合研製以80386微處理器為基礎的新型計算機，並於1987年成功地推出運算速度比IBM個人計算機快三倍的台式386計算機。1991年，英特爾又與IBM公司達成一項為期10年的微處理器協議，研製能用一塊晶元代替許多計算機芯址，並且容量更大、速度更快的處理器。
技術上的創新使英特爾不斷領先於同行，始終占據著微處理器市場的極大市場份額，利潤連年上升，但摩爾並沒有滿足於現狀，他相信自己的摩爾定律，清楚市場的淘汰是多麼快速，依然以極大的頻率「自己淘汰自己」。1993年3月，英特爾又推出微處理器的第五代CPU產品——Pentium（奔騰）。
在摩爾主導Intel的十幾年時間里，以PC為代表的個人計算機工業萌芽並獲得了飛速的發展。隨著PC在全球范圍獲得的巨大成功，提供PC核心部件的Intel從一個存儲器製造商長成為一個更加輝煌的Intel。戈登·摩爾正是這場偉大變革的最大推動者和勝利者。
1989年，摩爾從主席職位上光榮退休。
成功秘訣
深厚的專業知識為基礎。
技術為支點，研發為杠桿。
不斷「淘汰自己」的勇氣。
Ⅳ 從數據存儲看人類文明
地球誕生46億年，為什麼只有人類成就了文明。
可能有人會告訴你，是上帝創造了人類，但是現代科學發現，35億年前地球就有生命繁衍了，神話中的描述都是不靠譜的。那麼，是什麼成就了人類文明呢？
很多學者認為是信息，毫無疑問信息是極其重要的。信息促進了人腦思維的產生，讓知識結構化，成為地球有史以來最聰明的物種。但是所有動物都有搜集信息的能力，甚至還有風滾草這種能感知環境而主動遷徙的植物存在，為什麼人類和他們卻有迥然不同的命運呢？
數據存儲，或者說是信息存儲，讓人類能夠在短短數萬年間就超越了所有的猛獸，成為食物鏈最頂尖的存在。狼群一直是協同捕獵，它們會預先謀劃好狩獵路線，接力追逐讓獵物精疲力竭，而在這個過程中它們也會通過嚎叫傳遞信息來達成合作。人類也是如此，不過和天生行動迅捷，長有尖牙厲爪的天生捕食者相比，人類獵手更需要經驗，剛剛長大成人的人類難以像狼那樣的猛獸一樣自然而然成為優異的捕食者。
為了彌補這一致命的短板，人類學會了一項全新的技能——壁畫，用特定的石頭在洞穴牆壁上劃刻，留下醒目的痕跡，讓人類擁有了能從小接受捕獵技巧的機會，牙尖爪利的劍齒虎還是皮糙肉厚的巨型地懶，每一個人類幼崽從小就在洞穴里學習如何避開它們的攻擊並順勢將石矛刺進它的胸膛，待到身強力壯之時，面對圖畫的正主時，不會在慌張，而是迅速成為了一個個經驗老到的致命獵手。
肖維岩洞壁畫，已知最古老的岩洞壁畫，這里的岩石壁畫追溯到30000-32000年前，而就在這往後，擁有固定地盤的動物、諸如劍齒虎、北美馬之類的生物日漸減少，並很快徹底絕滅。然後人類不得不去狩獵那些常年遷徙的大型動物，洞穴的岩畫石刻無疑是帶不走的，人類若是想不出新的辦法，就將回到之前的境地。
出土自河南舞陽賈湖遺址中的賈湖刻符告訴我們人類是怎麼解決這一困境的，用獸骨代替了岩壁。9000年前的人類不知是出於什麼樣的原因，將進食剩下的獸骨留存下來，並用火烤制之後，在上面記錄並存儲信息，讓存儲的信息可以隨人類的捕獵路線一路遷徙。
隨著人類文明的進一步發展，從狩獵文明階段進入了農耕文明階段，在很長一段時期中，人們只用龜甲、竹簡、羊皮這種同樣是自然產出的事物替代了獸骨來存儲信息。與此同時，在這一時期，人類的文字也發展演化確定下來。
進入農耕時期以後，人類已經事實上超脫了食物鏈，再也沒有任何猛獸能威脅人的地位了，人類也締造了輝煌的文明，需要被記錄成文字的文化日益繁多，而以往的竹簡載體太過繁重，以至於東方朔關於自己的簡歷都足足寫了三千多片，足足一車的竹簡被人抬給漢武帝。繁重不便的存儲方式給文明的延續平添了很多阻力。
所幸，鐫刻在史書上的著名太監——蔡倫，改良了造紙術，讓紙張-這一如今司空見慣的事物承擔起存儲人類文明的重任，為人類文明延續增添助力。後來紙張和同為四大發明之一的指南針一同催發了新世紀的地理大發現，推動人類文明進入工業文明階段。
到了工業文明時期， 汽車 、飛機和輪船的發明讓天塹變通途，也讓人口流動更加頻繁。人們經常和親朋好友相隔千里，無數人的思念之愁催生出了電話這一偉大的發明。聲音，世界上最常用於傳遞信息的一種形式，有了被存儲傳遞的可能。
無論是發明大王愛迪生發明的留聲機和唱片，還是發明錄音機和磁帶的奈史密斯都讓人類的聲音能夠突破時空的阻隔，響徹於每個時代。斗轉星移，20世紀末期，計算機和互聯網帶來了真正的信息革命，人類正式邁入信息文明階段。計算機相關行業成為市場新貴，互聯網巨頭逐個崛起，甚至還有處理器性能每18個月翻一倍這樣神奇的摩爾定律......
正是這些足稱神奇的現象和行業構成了我們如今的生活，讓我們可以足不出戶便知天下事；遠在地球另一端的親人可以隨時通話、視頻；出門一款手機足以處理大部分事項；建築和裝修考慮不同的風格可以在電腦中模擬出來；3D大片描繪出一個個讓人心神嚮往的奇幻世界。
這樣繁華的文明是建立在一個個成本不菲的巨型伺服器之上的，而這樣的伺服器已經日益趨於極限，哪怕是各大互聯網巨頭，B站伺服器宕機、騰訊伺服器奔潰、阿里雲伺服器數據泄露，更別提三天兩頭奔潰的微博和12306網站了。
過去十年人類創造的數據和之前人類創造的數據總量相當，數據增長的勢頭日趨繁盛，但一直信奉的摩爾定律也已經破滅，晶元已經研究到3nm的層次，而1nm一下則是量子力學的領域，人類連這個領域的理論還沒有研究明白，更何提商業應用呢。
為了人類文明的進一步發展，增加數據存儲能力勢在必行。既然，硬體設施性能提升有限，有沒有辦法能從配置設施上進一步優化呢？
想要了解這個問題，首先就要了解現行的互聯網基礎協議是什麼。現行的互聯網基礎協議名為超文本傳輸協議（http協議），也即我們看到網址開頭的「http：」。其最大的特徵就是中心化，意味著互聯網公司對於數據擁有絕對的控制權，用戶對於自己的數據沒有任何權利。而互聯網公司服務質量也嚴重伺服器性能的限制，尤其是互聯網基礎設施越加發達的今天，家庭網速越來越快，但是互聯網體驗並沒有提升那麼多，為什麼？
這就是之前說的原因——中心化存儲、中心化伺服器趨近極限。舉個例子，現在普遍辦理的家庭寬頻，網速一般在12M/s左右，一個百萬用戶體量的公司，為了能容納這么多用戶的訪問，購置了能滿足50萬用戶同時流暢訪問的電信服務，但是該公司千萬用戶以後，平常的訪問人數就超過了以往高峰期的訪問人數，開始限制人數。若是趕上節假日或者活動，要是有兩百萬用戶同時訪問，那麼你的帶寬再高，也只能達到6M/s，要是5百萬用戶，就只能勉強2M/s，若是像如今互聯網巨頭動輒十數億的用戶體量，就需要建設規模越大的伺服器集群，而當今寸土寸金的地價和焦耳定律的存在，讓巨型中心化伺服器的批地和散熱都需要付出巨額的成本，同時中心化的數據存儲導致抗意外能力十分脆弱，就比如08年威斯康辛數據中心遭遇火災，存儲在此的海量數據全都付之一炬。
IPFS採用分布式存儲，也就是沒有中心伺服器，用戶存儲的數據將被分割加密後由來自全球各地的存儲服務商存儲，而存儲商將不會知道存儲的信息究竟是什麼，這將消除所有的個人信息泄露和侵犯隱私的情況。同時，用戶感受到的互聯網服務也不會在受限於中心伺服器的性能限制，意味著用戶將能完全享受到自己所購買的互聯網帶寬服務；對於互聯網公司來說，省下了一大筆建制巨型伺服器和購置互聯網帶寬的成本，能有效地減少公司運營成本，也將扭轉現今流量為王的扭曲現狀，回到內容質量為王的生態上。
現今，人類已經位於邁入下一個時代——數字文明的門口，而已經完成自己使命的HTTP協議，也已經到了退役的時候，IPFS將接過它的重擔，為人類文明的傳承發光發熱。而元宇宙和全真互聯網就在不遠處翹首以盼著人類文明。IPFS也必將為人類塑造一個更美好的時代。
Ⅵ 開展微型數據存儲技術創新研發搶占未來大數據存儲技術高地的建議
我國數據存儲核心技術長期落後，大數據中心按照傳統的 科技 房地產的思路將面臨資源約束。為了防止我國存儲技術「卡脖子」，節省未來海量數據存儲佔地空間，系統化整合資源解決當前中國大數據存儲技術產品的容量問題，建議國家立項 開展微型數據存儲技術創新研發 。
我國數據儲存的現狀和面臨的問題
計算機數據存儲技術是信息技術應用的核心。一切計算機應用數據都需要由物理設備來存儲，以便計算機系統進行讀寫等處理，數據應用與數據存儲恰似樹干與樹根的密切關系。伴隨著信息技術應用的持續高速發展，可以預見未來的數據量必將呈現爆炸式增長，隨之而來的海量數據存儲瓶頸問題必然日趨嚴重，加劇著數據存儲領域長期面臨的容量、安全、性能、擴充、維護、災備、監管等諸多挑戰。其中，容量困境，首當其沖。
當前痛點。 為了滿足數據存儲容量日益增長的需求，大數據存儲中心建設必不可少。放眼當下全國各地的大數據存儲中心建設，由於數據存儲基礎核心技術缺位，流行的模式是不可持續的「 科技 房地產」，即單純拓展佔地面積蓋樓建設數據中心，進而耗費寶貴自然資源。目前我國城市監控視頻圖像數據受限於數據中心存儲容量空間，一般只能保留一個月左右，相關的數據應用嚴重受制。
應用基石。 底層數據存儲是信息產業發展的基石，數據存儲技術產品是信息應用系統的架構基礎，也是我國的關鍵行業技術短板。有效的數據存儲技術產品涉及到所有信息技術應用場景：人工智慧，信息安全，智慧城市，大數據，雲計算，區塊鏈，城市大腦，雪亮工程，城市管理視頻監控，醫學影像識別，等等。
嚴峻局面。 追溯信息技術百年來的發展軌跡，中國在數據存儲基礎技術領域的貢獻幾乎為零。國內數據存儲行業主要擅長於市場側的商業應用創新，數據存儲底層管理的核心技術研發嚴重依賴國外的開源開放。缺乏基礎研發梯隊，沒有關鍵理論 探索 ；沿襲陳舊的發展思路，習於外購器件設備；底層技術積累短缺，核心創新能力薄弱；嚴峻的局面至今沒有重大改變。
危情險勢。 中國在核心存儲產品、底層支撐技術、商業應用理念上長期跟跑，遭受外部勢力釜底抽薪式的「存儲底層關鍵核心技術精準打擊」的隱患和風險極大。面對復雜多變的國際環境，一旦遭遇卡脖子，如外購存儲產品斷貨或核心技術交流封鎖，舉國上下所有涉及信息技術應用的行業領域都必然窒息。從而直接降低相關產業迭代發展速度，掣肘 社會 前進步伐，削弱國家治理能力，進而危及影響到國家的政治和 社會 穩定。
時不我待。 我們需要立即行動起來，通過立項開展微型數據存儲技術創新研發，凝聚國內外數據存儲領域資源力量，構建數據存儲專業核心技術團隊；從研發軟體定義的存儲（數據去重）技術產品入手，填補國內技術產品領域空白；啟動研發微型化（原子級）數據存儲設備，搶占未來數據存儲領域的制高點。這項舉措也是解除我國數據存儲技術產品創新研發「卡脖子」危機的最佳途徑。
開展微型數據存儲技術創新研發的思路
我國應抓住當前數據應用驅動信息技術升級換代的大數據發展 歷史 契機，凝聚國內外資源力量，構建中國數據存儲專業核心技術團隊。近期：研發部署模塊化數據去重技術產品，壓縮海量數據存儲空間需求，填補國內底層數據存儲管理技術空白。遠期：啟動研發微型數據存儲設備，搶占未來數據存儲技術領域的制高點。
從開展微型數據存儲技術創新研發入手，聚焦國際存儲技術領域的戰略性前沿技術趨勢；聯手科研院所、高等院校、生產企業、大型用戶的資源，建設國家級核心技術團隊；積極引進/培養數據存儲技術人才，研發自主可控系列產品。
1.近期跟蹤行業動態
對標國際頂級數據存儲技術產品，砥礪學習底層模塊級數據存儲去重技術，壓縮海量數據存儲空間需求，實現自主可控國產數據存儲技術管理軟體產品的商務應用。基本原理是首先識別出重復的數據模塊，然後優化存儲多個重復數據模塊中的單一模塊，以及同其它重復模塊的鏈接關系。進而減少企業級客戶存儲數據所需的物理空間佔有量，降低采購部署數據存儲設備的增量。
2.遠期重點突出推進
探索 下一代數據存儲技術，整合跨學科資源啟動開展研發微型存儲器，力圖將現有基於磁碟/光碟/磁帶的計算機數據存儲器，轉化為未來基於原子/電子運動狀態的微型化數字信息採集與存取機制。其原理是將現在耗費數百萬個原子的材料介質所表徵的一位「0」或「1」二進制計算機數據，試圖由單個原子狀態變化來表徵。於是，可以將現有數據存儲設備體積縮小數十萬乃至百萬倍，最終將佔地約足球場面積的大數據存儲倉庫縮小為攜帶型器件。
3.研發工作開展建議
開展微型數據存儲技術創新研發應該建設成為國內領先、國際一流的數據存儲技術研究機構、產業孵化溫室、以及人才培養基地。
延攬數據存儲技術專家領銜擔綱咨詢顧問。全球招聘在世界頂級數據存儲公司工作多年的業界精英加盟指導。
構建中國數據存儲技術研發團隊。採用引進師資/開設培訓課程等有效方式，積累培育國內數據存儲技術力量。
結盟矽谷存儲技術研究院。依託美國矽谷地區的數據存儲實體公司，共享數據存儲底層技術知識。
注冊成立企業運營機構。開發軟體定義存儲（數據去重）技術產品，服務數據用戶市場，遵循商務運作規律。
融資涵蓋多種基金渠道。申報獲取國家重大專項基礎項目研發資金，吸引專業投資基金加盟。首期投資約需10億元人民幣（參考國際相關工程估值：美國IBM公司同類項目投資約600億美元/10年）。
推動微型數據存儲技術創新研發的建議
我國在開展新型基礎設施建設的同時，應當抓住當前數據計算應用驅動信息技術升級換代的大數據發展 歷史 契機，建立數據存儲技術的自主知識產權體系，填補國內空白，保障數字中國建設長遠規劃實施，推進國產數據存儲產品崛起，為相關產業發展鋪路。
2.建議遠期緊跟世界主流研發創新步伐，聚焦研發原子級微型化數據存儲技術產品（2020-2040年），在2040年前研發出原子級大數據存儲技術，並逐步實現產業化。
3.建議將微型化數據存儲技術創新作為國家戰略。搭建政產學研用共建共治共享的中國數據存儲技術聯合創新平台，建設國家級重點實驗室。依託科研院所/高等院校/相關企業，奠定從微型數據存儲理論、硬體設計、軟體開發、結構設計、系統集成等一整套原子級微型數據存儲技術研發工作的基礎。
4.建議國家相關部委給予配套資金支持。加快推進原子級大數據存儲技術研發和產業化轉化。支持申報重大 科技 項目和專項扶持資金。
5.建議形成能夠長期從事數據存儲技術創新的人才隊伍。借鑒全球數據存儲技術創新研發經驗，引進海內外數據存儲技術領域頂尖科學家和工程師。在高等院校與科研院所開設數據存儲技術專業課程，搭建完善的國內人才培養體系。
6.建議立項過程不宜採用常規項目申報、審批流程，亟需特事特辦予以批准。主要是有鑒於本項目相關的科研生產領域中，國內現有技術力量薄弱分散，評估體系資源匱乏。
7.建議項目推進應當低調快速務實：不重造勢，不揚虛名，不謀近利。主要是基於當前復雜敏感的國際政治經濟形勢，預計本項目勢將關聯國家核心產業戰略布局，影響未來數十年中國數字經濟命脈與發展。
作 者：中央 財經 大學中國互聯網經濟研究院研究員 歐陽日輝
通訊員：李 翀
戰略性新興產業專題報道 辦事，「刷臉」就行
張家口敢闖敢試、先行先試，積極 探索 氫能產業創新發展的有益路徑
「東數西算」正式啟動，樞紐網路如何建設？
「十四五」浪潮下如何構建城市數據中心網路？
「我為群眾辦實事」北京市發展改革委發布第三批政策工具應用指南
大美密雲 助推新興產業發展
東方測控：打造智能製造示範工廠，引領礦山行業新未來
Ⅶ 數據體系的搭建
數據體系的搭建
1數據及體系的基本構成
2數據基礎搭建
2.1數據存儲
2.2數據搜集
2.2.1內部搜集
2.2.2外部採集
3數據的應用
3.1數據標准化
3.2數據報表
3.3數據應用系統
3.4專項數據分析
3.5數據自動化
分析師是對人和實物基本規律的詮釋。
數據化運營是趨勢。
分析問題千萬不要從分析大數據開始，而是要對人、世界、產品或者商業行為最基本的認識著手。
實體與制度是所有組織的兩大基礎。
探索數據推動產品迭代的路。
1 數據及體系的基本構成
搜集數據、清理與存儲數據→數據應用（報表、數據分析、數據應用系統、數據自動化）
2 數據基礎搭建
搜集數據與存儲數據，這是數據的基礎設施。
2.1數據存儲
2.1.1 存儲（ 內容實體）
統一的數據底層（保證數據的唯一性），所有的最細粒度的數據均存儲在這里。
當然，當數據底層過於龐大，也可以考慮將底層數據分為公共層與專用層進行管理。
2.1.2 存儲的方式（規范化、標准化）
存儲數據的方式要標准化。
Eg：指標名稱（英文）、指標名稱（中文）、格式類型（如int）、數據計算邏輯、數據來源。
2.2數據搜集
內部搜集、外部採集。
2.2.1 內部搜集
系統埋點採集。
2.2.2 外部採集
爬取數據、購買數據、交換數據。
3 數據的應用
數據的使命是解釋世界，目的是指導決策。
數據應用很容易陷入一種誤區，即數據指標越多越好，對象的維度越多越好。我們需要回到分析本身。因此，在數據產品設計之初，需要對數據的使用背景、實際需求做好全面調查。
數據的應用主要包括：數據報表、數據應用系統、專項數據分析、數據自動化。
3.1數據標准化
在數據應用層面，同樣需要數據的標准化。數據標准化是為了應對在數據變化、人員流動的情況下對數據的有效管理，確保數據對外口徑的統一。但歸根結底是為了數據的准確度。
這里的標准化包含兩個層面。
一個是數據指標的標准化。比如：統一的數據解釋（指標名稱（英文）、指標名稱（中文）、格式類型（如int）、數據計算邏輯、數據來源）。
二是數據分析體系的標准化。一個數據部門，不能永遠在處理眼前的問題。為了促使分析部門功能的迭代進化，需要將常規的分析內容實現模塊化、自動化，例如報表、應用系統。這樣做，是為了釋放分析師我的雙手。但，分析師在面向未來工作，需要給定一個框架。這便是分析體系的標准化。
具體來說，分析體系標准化要解決的問題包括：
1、分析部門最完整的分析工作；
2、分析部門各種工作執行、交接與維護（比如開發報表完成後，將日常維護工作移交給其它同事，本人則繼續進行其它的開發工作。專項分析報告完成後，後續的數據更新也沒有必要完全由原分析師繼續跟進，後期只需要做審核工作。）
專業分工是現代生產制度的標志。這樣的標准化，便是為了釋放分析師的雙手，讓分析師做好探索性的工作，而不是陷在常規工作里。
3.2數據報表
開發常用的數據報表。
前期開發完畢後，保存開發過程文件（使用場景、開發目的），後期使用與維護難度小。
3.3數據應用系統
數據應用系統是數據部門面向企業內部用戶的數據產品。時效性與便利性是它最大的優點。
數據應用系統僅僅只是報表的線上化，在分析深度上並沒有貢獻。
但系統提供的讓用戶自助進行數據組合分析卻為用戶提供了更加開放的可能性。當無法提供確定的分析報表時，將數據組合的權利交給用戶進行也是一種不錯的選擇。這更像是集體智慧的產品設計之道。
3.3.1 系統的開發、使用與維護
從需求分析，到數據產品方案設計，再到產品指標定義，之後進行開發，開發上線後進行調研優化，最後系統成型。
系統開發完畢後，為便於後期維護，數據產品的開發的過程文件需要整理、保存、歸檔。將過程中的資料歸檔整理，移交給維護人員，必要的用戶資料上線至系統，以便用戶查閱。
這里的過程文件，需要包括：
1、數據產品的落地場景（為什麼要上線）
2、數據產品的系統構成（宏觀層面，上線了什麼，比如系統-表-欄位的組成框架）
3、數據產品的指標解釋（微觀層面，上線指標的詳細解釋，比如：邏輯計算規則、底層表的來源）
4、數據產品的操作手冊（新人上手怎麼使用）
應用系統的使用與維護，涉及到使用過程中的用戶疑問與系統修改。解決這兩大問題的關鍵，在於前期的過程資料。
具體來說，操作手冊指導新人入手，數據產品的系統構成、數據產品的指標解釋分別從宏觀、微觀兩個層面指導用戶深入了解系統的內容，減少系統的專業模糊感，從而減少用戶疑問，統一用戶的使用口徑。數據產品的落地場景，則解釋系統存在的意義，以便後期修改系統能找到修改的理由。
3.3.2 技法
數據應用系統生態中，存在很多計算欄位的數據是多埠（PC、APP）、多系統展現的，是否能在計算欄位上賦予API介面的功能，以便將數據直接遷移，而不是重新調用底層表進行計算。這種API的實現的前提，一是讓人隨時能夠查到有這個欄位的存在，這需要完整的欄位手冊、統一的欄位命名規則。二是當原始的欄位被刪除，這種計算規則可以被欄位遷移到其它表上去，而其它表的引用也需要自動隨之遷移引用的位置。為避免重新計算造成的邏輯不同、難以避免的操作誤差。可以考慮將所有的計算欄位存放於一個單獨的地方，然後再由表來引用，當沒有任何錶引用的時候，則刪除該計算欄位。類似於程序語言里的變數。
3.4專項數據分析
專項數據分析存在的意義：是分析復雜的現實問題。包括業務分析與決策分析。
現實環境的多變性與復雜性是分析師存在的最大背景。挖掘現實的客觀規律與提出有效的解決措施是分析師存在的最大價值。但往往客觀規律存在很強的隱秘性，因此，傳統上打破這種隱秘性往往依靠分析師的經驗，但這對分析師的成長帶來了嚴重的時間成本與經驗成本。即使是資深的分析師，依然很難從數據與業務邏輯中挖掘出有效的價值。
歸根結底，人的思考本身是有局限性的。但，這並不能掩蓋他們的高價值。
由此，帶來了一個新的問題。專項數據分析的成本很高，而且這個成本是多維度的。
3.5數據自動化
數據人做數據，最高水準就是數據不再需要數據人。
數據自動化，是面向未來的數據應用方法。在當前，採用機器學習與深度學習可以解決某種「模式」的事情。即可以解決某些「模式」的自動化的事情。
3.5.1 模式識別——價值挖掘
我們把環境與客體統稱為「模式」。這種「模式」是無法具體描述的，亦或者是無法人為的窮舉的，為了識別這種「模式」，我們採用機器學習的方式去處理。
因此，在「專項數據分析」中，存在的「難以挖掘出有效的價值」的問題，理論上利用機器學習是可以解決的。
3.5.2 模塊的自動化
在功能自動化的早期，我們可以考慮將某種模塊實現自動化。例如產品定價的自動化（千人千價）、銷售業績的自動化調整與考核、人力資源上的人員流失分析的自動化等等。
Ⅷ WakeData惟客數據的使命和願景是什麼
使命：喚醒數據，讓客戶經營更簡單。願景：成為領先的數字科技公司，助力中 國企業在數字化時代引領世界。
Ⅸ 華為FusionData：源於數據，高於數據
自首台計算機ENIAC誕生起，人們便對數據收集、整理、分析和使用產生了高度依賴。
這種依賴隨著數據應用的不斷擴展，逐步發展到數據驅動與轉化階段。
那些有志於在數字化轉型中先拔頭籌的企業深知，數據驅動與轉化意味著龐大的數據資源必將通過計算、交互產生智慧與財富。
而另一方面，企業也看到前所未有的挑戰近在咫尺：數據應用呈現出大規模、多元異構、跨行業、實時聯動等形態，此場景的背後則是數據接入難、分析難、消費難的「三難」窘境。
根據華為全球產業展望(GIV)報告顯示，全球數據量將從2018年32.5ZB快速增長到2025年的180ZB。
與之形成對比，企業生產活動產生的數據中只有不到 2% 被保存，而其中得到分析利用的不足 10% ，顯然，數據價值的充分釋放距理想狀態相去甚遠。
正視數據「三難」
在如何科學而有效的利用數據潛在價值這一問題上，不乏用戶端的聲音— 來自金融行業的某企業CIO曾這樣評價：若要從根本上解決企業面臨的數據三難，應當具備「兩重視」、「+智能」的應用思維。
所謂「兩重視」，即重視數據「主權」與數據「提純」，前者旨在強調企業對數據湖中的數據資源實現主導，並全方位掌握數據的流向與接入，其重要性不言而喻—讓數據百分之百地滿足自身業務所需；而後者旨在強調數據的精確應用，讓有效數據對接明確需求，高效精準的使能業務成長。
其次便是「+智能」！顧名思義，通過基於多樣算力的AI技術，將雜亂而無序的海量關聯數據實現智能聚合、分析，形成精準化、有序化、結構化的數據，數據應用的場景價值才會由此得以全面釋放。
FusionData，華為新近發布的智能數據解決方案，顯然並有意從上述應用需求中切入，力求點亮客戶在數據應用道路上的新銳腳步—強有力的邁向智能數據的大產能時代。
華為Cloud & AI產品與服務總裁侯金龍
正如華為Cloud & AI產品與服務總裁侯金龍於FusionData發布會現場所言：「數據成為新生產資料，智能成為新生產力，企業需要構建領先的數據基礎設施，從而打通數據供應全流程，使能數據與業務全連接，提升業務敏捷性！
侯金龍的語義背後或許還存在另一提示—各種經濟時代的區別，不在於生產什麼，而在於用什麼生產資料，怎樣生產。
FusionData即是數據大產能時代最需要的生產工具，而它的使命即是基於數據資料，完成對數字化轉型的數據使能！
與之相呼應，FusionData的特質也確有「一切源於數據，高於數據」深刻意味。
源於數據 —FusionData從數據服務需求的根本—（數據匯聚）出發，通過聚合數據源，提供『采-存-算-管-用』全生命周期管理能力，讓數據存得下、流得動、算得快、用得好，助力客戶將數據資源轉變為數據資產。
高於數據 —FusionData將數據的應用提升到萬物互聯的智能世界之上。而FusionData的終極目標則要實現一家企業一個數據湖，一座城市一個數據湖，滿足居民的生產與生活、企業的運營和發展、城市政府的管理和服務等各項需求，加速全 社會 的智能化進程。
華為IT產品線副總裁、智能數據與存儲領域總裁周躍峰
在FusionData發布會現場，華為IT產品線副總裁、智能數據與存儲領域總裁周躍峰，用數據服務的線性圖形將FusionData的「完美實力」展現於業界。
筆者的直觀感受是：有高度、夠清晰、全方位地觸達到數據服務的各項能力環節。FusionData重定義著數據基礎設施，其聲量可謂振聾發聵，而其精彩內容包括：底層多樣性算力平台、數據接入、存儲、處理以及使能項。
其中，結合FusionData的特質，令華為引以為傲的三項重點—聚焦於數據接入、數據處理和數據使能三個層面，力圖通過「連接」、「處理」、「使能」三個關鍵詞讓用戶明白，任何復雜、異構、海量的數據難題都能在華為FusionData的全生命周期的管理能力下一一化解，同時還有意外「驚喜」。
FusionData的實力與驚喜
下文便通過三個關鍵詞在細節上對FusionData做出一番簡要總結，一窺其實力與驚喜之處。
「連接」:多樣與高效
要做到企業用戶理想中的數據智能全連接並非易事，因為只要讓數據連接就意味著要與多源異構數據深度關聯，後者直接引發的結果即是割裂的數據孤島，而數據孤島還是非統一，且形態各異。
事實上，傳統的數據融合接入方式處理的對象多聚焦在來源相同、結構類似、維度單一的數據單元。而面對兩多一異(多源、多維、異構）的數據源，華為選擇了智能數據連接部件ROMA完成對多數據源接入、消息和API的統一管理，同時智能通道選擇等技術實現智能全連接，加速數據流動，讓應用與數據連接更高效。
形象地說，FusionData的全智能「連接力」做到了讓數據湖在「海納百川」中「渾然一體」，且「四通八達」。
所謂「海納百川」即是在接入能力上，FusionData做到了支持1100多種應用和異構數據源接入，通過開放式數據接入框架可靈活接入第三方數據源。最大限度地容納數據多樣性，找到各類數據的平衡點，讓各類數據相互融合的同時將其本色充分保留，並完美地體現在分析應用管道中。
做到「渾然一體」旨在強調界面式的一觸即達，即基於統一的管理平台實現分布式消息和API服務的跨網跨域跨雲集成，讓數據自由流動的同時提升數據應用的效率。
不忘提及的一項重點是針對跨網跨域跨雲集成，華為在雲、管、端的基礎設施平台上具備了其它業界友商並不完全具備的核心優勢，這一點，華為已拔得頭籌。
實現「四通八達」，則是來自智能通道的選擇，即支持數據多通道傳輸，並且可根據數據特點智能選擇傳送通道，大幅提升數據接入效率。
「處理」-重定義數據智能化
盡管FusionData是作為智能數據整體解決方案亮相於業界，但其光芒仍然被其兩個重要組件-業界首創的 AI Native 分布式資料庫 GaussDB 和分布式存儲產品 FusionStorage 8.0所佔據。
兩大角色性格分明：GaussDB將 AI 技術引入資料庫，大幅提升資料庫自動化管理和優化能力；FusionStorage 8.0則實現一套存儲系統同時支持塊、文件、對象、HDFS、資料庫協議，適用於全業務場景混合負載，滿足雲上雲下數據流動並保障一致性體驗。
兩者再搭配FusionInsight，通過多類型數據融合存儲、融合分析引擎完成了從單一處理到智能融合處理，加速了數據價值的轉化。綜合而言，三者結合極大提升數據處理平台的速度，即處理數據的效率；寬度，數據應用的范圍得以擴展；能力，處理數據的質量直接提升。
作為FusionData的一大靈魂角色，GaussDB在此值得為其濃墨重彩一番，這主要得益於其極為搶眼的創新表現力：其作為首個將AI技術融入分布式資料庫的全生命周期中的 AI-Native資料庫，一並實現了自運維、自管理、自調優、故障自診斷和自愈，形成了自家獨特的資料庫內生管理力；其次，作為首款支持ARM架構的企業級資料庫，更能充分發揮X86、GPU、NPU的綜合算力優勢，在算力出口上不存在桎梏，也無配額，而是實現計算資源配置價值的最大化釋放。
值得強調的一點是，GaussDB搭載的融合分析引擎，能夠做到支持資料庫、大數據、AI多引擎融合分析和多樣性算力統一調度，實現極簡分析。
使能-數據先感知再驅動
使能數據，即通過智能技術加速數據的提純，並快速轉化其潛在價值。這一過程，用戶需要考慮在海量、異構數據中如何讓信息能夠精準地觸達應用所需，而不至於埋沒在數據洪流中。簡而言之，選擇有效數據，淘汰無效數據，但此項工作並不輕松—基於數據平台工具對數據進行感知、過濾再實現篩選。
FusionData中，智能元數據感知功能便通過AI技術，自動感知和採集多個系統的元數據，對數據進行智能化分級分類，生成全局統一的數據視圖，零數據歸納、篩選達到秒級響應。其遵循數據提純的精準、合理即有效性原則，避免了用戶對海量數據提純的勞力費神。
而接下來的數據加工流程中，FusionData提供了OneQuery Tuobo工具，讓數據訪問介面實現統一，實現多數據源、多類型數據的統一訪問，簡化數據加工流程，數據獲取速度提升10倍以上。
FusionData的生態家園
不容否認，數據應用的本質是信任與共享。FusionData生態發展同樣如此。
詮釋「信任」，華為智能數據解決方案FusionData已經應用於全球60多個國家及地區，服務於1500多個客戶，擁有500多家商業合作夥伴，並廣泛應用於金融、運營商、政府、大企業等行業。這一連串的數字表明，FusionData已成為業界用戶與夥伴極為信任的數據服務方案品牌。
詮釋「共享」，華為生態圈的各個參與者共享著數據創新所帶來的回報，其不僅體現在業務層面，更體現在攜手共贏之處—華為正在聯合客戶和合作夥伴，從行業應用、平台工具、標准組織和社區三個層面完善產業生態，讓FusionData在真正的數據應用共同體的道路上走得更寬，更遠。
如果向華為生態圈的夥伴們問及對FusionData的深刻印象，答案一定是：源於數據，高於數據。
Ⅹ 數據挖掘中數據存儲的重要性
隨著互聯網的蓬勃興起，物聯網，雲計算，大數據，人工智慧在大眾視野出現的越來越頻繁了。
雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
人工智慧打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。
而物聯網是互聯網的應用拓展，類似以前的「互聯網+」，也就是結合互聯網的業務和應用，核心是以用戶體驗為核心的應用創新。
我們主要講一下其中的「大數據」。
大數據的定義
在 2001 年左右，Gartner 就大數據提出了如下定義（目前仍是關於大數據的權威解釋）：大數據指高速 (Velocity) 涌現的大量 (Volume) 的多樣化 (Variety) 數據。這一定義表明大數據具有 3V 特性。
簡而言之，大數據指越來越龐大、越來越復雜的數據集，特別是來自全新數據源的數據集，其規模之大令傳統數據處理軟體束手無策，卻能幫助我們解決以往非常棘手的業務難題。
大數據的價值和真實性
在過去幾年裡，大數據的定義又新增加了兩個 "V"：價值 (Value) 和 真實性 (Veracity)。
首先，數據固然蘊含著價值，但是如果不通過適當方法將其價值挖掘出來，數據就毫無用處。其次，只有真實、可靠的數據才有意義。
如今，大數據已成為一種資本，全球各個大型技術公司無不基於大數據工作原理，在各種大數據用例中通過持續分析數據提高運營效率，促進新產品研發，他們所創造的大部分價值無不來自於他們掌握的數據。
目前，眾多前沿技術突破令數據存儲和計算成本呈指數級下降。相比過去，企業能夠以更低的經濟投入更輕松地存儲更多數據，而憑借經濟、易於訪問的海量大數據，您可以輕松做出更准確、更精準的業務決策。
然而，從大數據工作原理角度來講，大數據價值挖掘是一個完整的探索過程而不僅僅是數據分析，它需要富有洞察力的分析師、業務用戶和管理人員在大數據用例中有針對性地提出有效問題、識別數據模式、提出合理假設並准確開展行為預測。
大數據的歷史
雖然大數據這個概念是最近才提出的，但大型數據集的起源卻可追溯至 1960 - 70 年代。當時數據世界正處於萌芽階段，全球第一批數據中心和首個關系資料庫便是在那個時代出現的。
2005 年左右，人們開始意識到用戶在使用 Facebook、YouTube 以及其他在線服務時生成了海量數據。同一年，專為存儲和分析大型數據集而開發的開源框架 Hadoop 問世，NoSQL 也在同一時期開始慢慢普及開來。
Hadoop 及後來 Spark 等開源框架的問世對於大數據的發展具有重要意義，正是它們降低了數據存儲成本，讓大數據更易於使用。在隨後幾年裡，大數據數量進一步呈爆炸式增長。時至今日，全世界的「用戶」— 不僅有人，還有機器 — 仍在持續生成海量數據。
隨著物聯網 (IoT) 的興起，如今越來越多的設備接入了互聯網，它們大量收集客戶的使用模式和產品性能數據，而機器學習的出現也進一步加速了數據量的增長。
然而，盡管已經出現了很長一段時間，人們對大數據的利用才剛剛開始。今天，雲計算進一步釋放了大數據的潛力，通過提供真正的彈性 / 可擴展性，它讓開發人員能夠輕松啟動 Ad Hoc 集群來測試數據子集。
大數據和數據分析的優勢：
1.大數據意味著更多信息，可為您提供更全面的洞察。
2.更全面的洞察意味著更高的可靠性，有助於您開發全新解決方案。
其次，大數據還具有大量、高速、多樣化、密度低四大特性。
大量性：大數據與傳統數據最大的差異在於資料量，資料量遠大於傳統數據，例如抖音數據流、網路點擊流，面對的是海量低密度的數據，大數據的數據量通常高達數十PB。也因為資料量大，無法以傳統的方式儲存處理，因此衍生出大數據這一新興科學。
高速性：大數據與傳統數據最大的不同點，就是生成速度快。由於網際網路興起與資訊設備普及，以用戶突破20億人的臉書為例，如果每個用戶每天發一條消息，就會有20億筆資料。每一個人隨時隨地都可以創造數據，數據生成的速度已非過去可比擬。
多樣性：多樣化是指可用的數據類型眾多，隨著大數據的興起，文本、音頻和視頻等數據類型不斷涌現，它們需要經過額外的預處理操作才能真正提供洞察和支持性元數據。由於形式多元復雜，大數據儲存也需要不同於傳統數據的儲存技術。
密度低：數據價值密度相對較低，隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
大數據的挑戰
1.安全挑戰
盡管大數據由於應用范圍廣泛，已成為各領域的發展趨勢，但數據的公布有時會伴隨使用者隱私的曝光，比如FaceBook資料外泄、Google+個人外泄風波等因數據外泄而引發隱私問題的事件層出不窮。用戶的哪些數據是可以獲取、哪些是不允許讀取，始終存在侵犯用戶隱私的法律風險。
2..技術創新
大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，對開源技術和相關生態系統的影響力仍然較弱，總體上難以滿足各行各業大數據應用需求。
3.成本過高
運營商需要處理的數據量巨大，基本都是以PB為單位，處理這些數據需要巨大的投入。
4.實時性
具有實時性的數據才有價值，存儲的數據數據時間越長，數據的價值就越低。在如今這個快節奏的社會，每一天的市場都瞬息萬變，品牌商通過大數據分析用戶的需求，如果得到的用戶數據太過陳舊，參考這些數據來規劃產品的方向，可能會對企業的發展造成毀滅性的打擊。
無論哪個行業，想要在當今的形勢下取得成功，都必須能夠不斷地從數據中挖掘業務價值，因此數據的保護離不開存儲器，當下市面上用於大數據的存儲器主要有固態硬碟，混合硬碟，傳統硬碟。
固態硬碟(SSD)，由控制單元和存儲單元，組成。固態硬碟的介面規格、定義、功能和用途與普通硬碟相同，形狀和尺寸也與普通硬碟相同。廣泛應用於軍事、車輛、工業控制、視頻監控、網路監控、網路終端、電力、醫療、航空、導航設備等領域。
優點：讀寫速度快；震動；低功耗。無噪音；工作溫度范圍廣；缺點：容量小；壽命有限；價格高。
混合硬碟是一種由傳統硬碟和快閃記憶體模塊組成的大容量存儲設備。快閃記憶體處理存儲器中最常寫入或恢復的數據。許多公司都在提供不同的技術，他們希望這些技術能在高端系統中流行起來，特別是筆記本電腦和掌上電腦。
與傳統硬碟相比，混合硬碟具有許多優勢：更快的數據存儲和恢復應用程序，如文字處理器；縮短系統啟動時間；降低功耗；減少熱量產生；延長硬碟壽命；筆記本電腦和筆記本電腦電池壽命；降低噪音水平：
傳統硬碟指的是機械硬碟（HDD），電腦最基本的內存，我們常說電腦硬碟C盤，D盤是磁碟分區，屬於硬碟。目前普通硬碟的容量有80G、128g、160g、256g、320g、500g、750g、1TB、2TB等，按容量可分為3.5英寸、2.5英寸、1.8英寸、5400rpm/7200rpm/10000rpm等。
通過物聯網產生、收集海量的數據存儲於雲平台，再通過大數據分析，甚至更高形式的人工智慧為人類的生產活動，生活所需提供更好的服務，這一切所產生的數據承載者——存儲器，在第四次工業革命進化的方向中，存儲行業也將是一顆亮眼的星。