健康资讯 智能加数据中心高性能服务器
近年来，在“以数据为中心”的战略带动下，华为云利联云正在通过不断深化技术变革和产品创新，深化与上下游伙伴的合作关系，携手共进满足不同行业、不同场景的数据处理和计算需求。
“数据”、“算力”和“人工智能”已经成为企业数字化和智能化转型的三大核心要素。如果将人工智能比作“火箭”，数据就是“燃料”，算力则是“引擎”，三者相辅相成，缺一不可。
以数据为中心，智能加速
拥有CPU、GPU、FPGA全场景芯片的公司，通过全栈式AI能力融入，打造从训练到推理、云端到终端的全业务场景智能算力解决方案。
新一代至强、可扩展处理器，成为业界首款集成AI加速的CPU，它不仅增加了内核数量，新指令还能提升数据密集型计算性能。同时，为提升服务器应对数据密集型运算时内存性能，打破内存应用的性能瓶颈。
华为发布的新一代FusionServer Pro V6智能服务器：
一：服务器内存的扩容能力达到了惊人的18TB，可扩展处理器的强大性能支撑下。
二：如此大的内存空间足以支撑高密度的内存运算，比如SAP HANA内存数据计算，以及大规模的虚拟仿真分析等。
三：固态盘、3D Nand 固态盘等不同性能的存储产品，可以在平衡需求和成本的基础上满足日趋多元化的应用需求。在面对不断增长的数据存储管理需求时，可以根据数据的冷、温、热状态自由组合。
加速智能核算平台
物联网、5G、人工智能等新兴技术的深化应用正在将我们带入一个万物智联的时代，在这个时代每一秒都在产生海量的数据，并在云端、边缘端、数据中心完成智能计算。面对急速增长数据和智能计算需求，如果依然采用传统“堆”服务器的方式来拓展计算能力，不但部署、运维和管理成本会失控，更无法适应日趋蓬勃的行业智能化转型需求。
未来，我们将继续沿着‘智能+’的方向，从客户出发，与客户交融，将英特尔以数据为中心的技术和产品应用到各个行业中去，推动数字经济在中国发展。
随着数据的爆炸式增长以及行业智能化应用需求的暴发，企业必须通过革新传统基础设施，打造智能化的数据中心，以更专业的智能计算平台为行业智能化转型赋能。
引入智能加速引擎，打破传统CPU的算力瓶颈，让服务器适应智能时代的计算需求。同时充分发挥傲腾?持久内存的高速度、低延时、强I/O等性能优势，提升服务器应对大容量、高吞吐、低延时等数据计算场景的能力。特别对于数据库、人工智能、云计算等高密度智能化应用场景有着极大的性能改进与提升。
两超竞争,各選路径,選路分勝負
信息社会，数据、算力、算法是发展三要素，被誉为数字经济时代发展的三驾马车。数据是生产资料，海量优质数据是驱动算法持续演进的基础养料；算法是生产关系，是处理数据信息的规则与方式；算力是生产力，体验为数据处理与算法训练的速度与规模。
简而言之，得算力者得天下！
那如何获得算力呢？美国、中国正在探求不同的道路方向。
当前，美国科技企业依然沿着老路，依靠芯片的不断突破，形成聚集效应去获得更大的算力，这里面有两条路径：第一个路径就是沿着摩尔定律在单片上延伸，第二个路径就是通过3D集成。对美国而言，这条路还没有走到尽头，选择走下去可以说是路径依赖。
中国另辟的这条“蹊径”就是——算力网络。
算力网络,“东数西算”的整体逻辑是在西部地区建立数据中心，将西部产生的算力与东部的算力需求结合起来。但算力和需求之间如何高效联接呢？这就需要一张网络来承载算力生产与需求的匹配。这就是算力网络。
按照当前算力网络的长远规划，未来中国的所有网络资源、计算资源、存储资源，都将汇集到一个庞大算力池中，通过算力网络进行统一调度，最终实现业界始终在畅想的“算力像水、电一样随时取用”，中国构建成一台容量无限、一直在线、智能高效、即开即用的“超级计算机”。
对中国而言，算力网络的重大意义在于，算力网络能够绕开高端芯片的限制，以网络的方式来组织算力，按需调用，满足社会对于算力日益增长的需求。
美国的体制问题，决定了它无法在整个社会层面去打造一张算力网络，哪怕谷歌、微软这些最顶级的科技公司，其打造的算力网络的覆盖难度、应用差异都相对有限。而政府层面没有办法去促进这些科技巨头共同融合去打造一张算力网络。
美国政府做不成的事情，中国政府则可以做到，这正是中国的体制优势。从“东数西算”国家工程的规划上，我们就能看到中国的决心，而东数西算的下一步正是覆盖全国、融合大大小小不同属性算力中心的算力网络。
算力网络代表着科技举国体制的创新，同时这也是一条无人踏足过的道路,一个缺乏参照系的发展思路。用任正非的话是“踏入了无人区”。网页链接
最大的挑战之一，是将在不同时间段从多个地点收集到的海量数据整合到一个高分辨率的中央模型中。更为复杂的是，数据并非只有一种类型。我们的科学家开发出了极为复杂的算法，根据地质、3D地震、地球化学、流体、钻井和生产数据的分析结果，尽可能精确地构建出有关地下情况的图像。
12月5日，内蒙古高速集团组织召开《5G智慧高速公路运营大数据智能分析及决策关键技术研究》《内蒙古高等级公路交通气象灾害监测预警及防控关键技术研究与应用示范》两项自治区关键技术攻关项目启动会，项目团队就项目研究内容、任务分工与考核指标分解、研究进度安排、经费分配与使用要求等主要内容进行了详细汇报。自治区国资委规划处相关负责人、内蒙古高速集团刘智勇副总经理出席会议。
《5G智慧高速公路运营大数据智能分析及决策关键技术研究》是由内蒙古高速集团联合中交第二公路工程局有限公司、清华大学、内蒙古工业大学共同申报的项目，主要采用数据清洗、集成等5G信息技术对海量高速公路运行数据进行处理分析，为高速公路突发事件应急决策、日常养护智能管理及实时调度提供技术支撑，使我区的智慧交通决策更加自主化、智能化、高效化。
《内蒙古高等级公路交通气象灾害监测预警及防控关键技术研究与应用示范》致力于研发高等级公路交通气象专业预报模式和气象服务保障平台，实现高影响天气事中交通管控、安全诱导和冰雪路面科学养护处理，助力平安交通建设。两个科技项目高度契合了公路交通的重大实际需求，既有“央地百对企业协作行动”的通力协作创新，又有交通与气象两个行业领域的跨学科联合攻关，切实有效做到了产学研用的深度有机融合。
下一步，内蒙古高速集团将以党的二十大精神为引领，坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，进一步加大科技研发投入与科技攻关力度，扎实推进科技人才队伍建设，切实加强企业、高校、科研院所间的协同创新，不断提升国有企业自主科技创新能力，为推动自治区智慧交通与平安交通建设贡献科技的力量。
电子陶瓷龙头：三环集团
数据库龙头：海量数据
布林线中轨企稳，值得关注[灵光一闪][烟花]
2022-12-06，关注重点趋势标的：
1. 海量数据——数据中心，信创概念，机构操盘，逢低介入，第一目标30；
2. 易华录——国企改革+国资云概念，逢低介入；
3. 深桑达A——国企改革+国资云概念，机构操盘，逢低介入；
4. 国投中鲁——国企改革+消费复苏预期，逢低介入；
5. 南京医药——医药零售，
6. 鹭燕医药——医药零售，
7. 振东制药——中药概念
以上标的，只是当前从日K线图上看有走出的趋势，具体标的介入点，可根据量能情况，在支撑位附近关注，介入时关注60分钟级别K线图，少量试错，如果趋势走出来了，可果断跟进；
以上仅仅是个人不成熟的标的选择，不构成投资建议，炒股有风险，入市需谨慎；
#股票##股票财经##股票交流#
近些年，时序数据库应用非常广泛，比如IT系统的监控指标、IoT的海量数据写入。那么，你知道如何根据业务场景选择合适的时序数据库吗？你想消除技术选型的困惑吗？[灵光一闪]#华为云社区#万字干货送上，一文搞懂当下主流时序数据核心存储及处理技术：【万字干货】OpenMetric与时序数据库存储模型分析（上）-云社区-华为云
Apache Doris 是一款基于 MPP 技术的SQL分析型数据库系统，能够在海量数据的 OLAP 场景下提供毫秒级的查询响应性能。Doris 的实现架构脱胎自 Apache Impala 和 Google Mesa 系统，并进行了大量的改造和优化，最终形成了今天大家看到的这款架构优雅、性能卓越、功能丰富、简单易用的 OLAP 数据库系统。
在架构方面，Doris 只有两个主进程模块：FE和BE。
一个是 Frontend（FE），可以理解为 Doris 的管控节点，主要负责用户请求的接入、查询计划的解析、元数据的存储和集群管理相关工作。
另一个是 Backend（BE），主要负责数据存储、查询计划的执行。这两类进程都是可以横向扩展的。除此之外，Doris 不依赖任何第三方系统（如 HDFS、Zookeeper等等）。这种高度集成的架构设计极大的简化了一款分布式系统的运维成本。
Doris已经在京东、美团、搜狐、小米等公司的生产环境中正式使用。《Apache Doris 轻松入门和快速实践》技术专栏帮助初学者快速掌握Apache Doris分析型OLAP数据库开源产品。
视觉中国发布异动公告，近期A股市场对AIGC相关概念关注度较高，公司旗下元视觉平台有发行AI生成的数字艺术品。公司相关AI生成内容的业务是依托公司既有的海量数据和商业应用场景，以及AI技术的相关积累，通过大数据分析学习，由公司旗下社区的摄影师、设计师和AI协同完成。公司相关业务尚处于初期阶段，预计短期内不会对公司财务情况产生较大影响。
（四）Velocity 速度快
该特性可以认为是大数据最为基础的一个特性。没有快速的处理能力，数据的体量再大、种类再多，价值再高也无济于事。以电子地图的导航功能为例，其导航功能的实现主要依靠对海量地理数据和信息的处理。尤其是使用者对导航功能实时性的要求，需要计算机技术高速的处理速度和应对无法预料的突发状况的灵活处理能力。大数据技术能获得如此强大的计算能力，主要得益于云计算的发展。
到底什么是云计算？要回答这个问题，首先要了解“计算”的含义。计算首先是指数字的运算。而在计算机领域中，特指数字“0”和“1”的二进制运算，在此基础上逐渐发展出计算机的软、硬件及网络。如今，现代化的环境离不开计算机以及相关技术的支撑。因此，从一般意义上讲，“计算”主要是指基于计算机技术，对来自生活、学习及工作等各方面任务的处理。传统意义上的基于计算机的任务处理主要发生在客户端独立的主机或服务器。例如，普通的文件存储主要是将文件存储在个人的电脑主机/服务器的硬盘或移动硬盘上。但是“云计算”对各种任务的处理并不基于独立的主机或服务器，因其计算能力有限，无法有效支撑对大数据的处理。
为克服单机有限的计算能力，“集群”的概念被提出，即集合多台服务器共同完成同一个工作(不同的服务器运行相同的代码，做同一件任务)，从而达到更高的效率。“集群”的方式不仅分担了压力，而且当其中一台或多台服务器发生故障，其它的服务器同样可以承担并完成任务。然而，“集群”的方式依然存在缺陷。虽然发挥了“集体的力量”，但是，对单个服务器的资源依然不能进行充分利用。“分布式”的概念为此又提供了一种可能性，即将各个单个的服务器资源“打散”，统一集中起来，进行按需分配。在分布式系统中，可以将一个业务拆分成多个子业务，部署在不同的服务器上并行处理(这时不同的服务器运行的是不同的代码，但却是为了共同的高效地完成一个任务)。其中，互联网为服务器群之间的连接和通信提供了有效支撑。因此，通过互联网进行连接的，基于分布式计算为用户提供服务的服务器群组便是“云计算”概念中所指的“云”。“云盘”或“网盘”便是普通用户最经常使用的基于云计算的服务。而之所以用“云”来形容服务器群组主要是因为云彩“虚无缥缈”的特性从一定程度上体现了云服务的方便性。
云计算主要以三种方式服务用户，基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。在云服务没有普及之前，各个企业或机构主要是依靠搭建专门的机房来支撑其信息化的运行。不仅要消耗大量的财力和物力，还要维持相应的技术人员，投入颇高。
● IaaS的服务方式是为用户提供包括计算机、存储空间、网络连接、负载均衡及防火墙等资源在内的云计算的基础设施；
● PaaS是为用户提供平台的服务方式，在云计算的三种服务方式中起到一个承上启下的作用。其中，平台指的是部署在基础设施之上的应用，通常包括操作系统、编程语言的运行环境、数据库及Web服务器等内容。用户可以在平台之上继续部署自己的应用，但不能管理和控制底层的基础设施；
● SaaS的服务方式是直接为用户提供应用软件。用户不需要自己开发和部署软件，而是可以租用基于Web的软件来管理企业或机构的活动，例如，数据处理和财务管理等。因此，SaaS是最能体现云服务方便性的服务方式。用户几乎感觉不到，也不需要感知技术层面的任何内容，只需要集中于基于功能实现的管理活动，这也是“云计算”的核心特点所在。
目前，能够提供这些云计算服务的主要集中在包括百度、阿里巴巴及腾讯等在内的大型技术和数据企业。@海鳗云 #旅游大数据#
今天通信行业表现出色，这与数字化带动下“服务器+数据库”需求强劲分不开。
未来国产CPU替代空间广阔，整体行业规模或超400亿美元。
“海量数据+存储需求”拉动下，2025年中国x86服务器出货量将超500万台，行业内相关公司有望受益。
Flink CDC 如何加速海量数据的实时集成？
DataFunTalk优质科技领域创作者Flink CDC 如何加速海量数据的实时集成？
三、数字孪生工厂项目研发应用
通过3D场景建模，信息化工厂内设备传感器采集设备运行数据的方式，全方位展现智能工厂设备运行状态及统计数据。通过建立完全仿真的工厂设备模型，多引擎快速构建，海量数据接入，集成三维地理信息及三维空间统计，基于实体高效建模，一体化管理，高性能空间分析和可视化等关键技术，实时显示智能工程设备运行数据，通过多视角模式以及漫游方式等手段，多角度展示服装加工智能工厂内各设备运行数据，通过虚拟环境展示工厂实时运行情况，可以助力工厂流程不断优化，使得决策更加高效。
整合多设备实时数据，实时监控设备运行状态。多接口方式数据接入，大数据统计分析，实现设备安全检查，通过可视化数据分析，为实际业务提供决策依据，评估当前事务发展状态、诊断过去发生问题，并对未来趋势进行预测，从而为管理者的决策提供全面、精准的决策依据。
图3，数字孪生应用的原理
图：项目实际展示图
图4，数字孪生应用的模型
图：项目实际展示图
图5，数字孪生应用的场景
图：项目实际展示图
数字孪生 就像数字世界中的两颗豌豆，与现实中的一模一样。 他和“孪生兄弟”一模一样。 他与你完美同步，甚至会比你更快地看待未来世界，提前告诉你未来会发生什么，如何应对。 目前，该技术已应用于桥梁、隧道、地铁等复杂工程建设领域，并逐步延伸至工业产品生产领域。
图6，数字孪生应用的概念
在数字孪生工厂中，利用动态场景监控、生产过程联动、过程异常报警等功能，可以有效控制工厂产量、设备变化等情况。在工业互联网平台上，数字孪生工厂实现了安全环保、设备健康、供应链协同、生产控制和应急管理的一体化，使传统工业企业成功转型为智能化。
图7，数字孪生应用的世界
制造业。，借助数字孪生、5G无人机巡检等网络技术，企业生产管理成本降低20%，过程安全预测效率提高80%。以数字孪生为代表的应用技术帮助企业提升了60%以上的生产管理效率。
图8，数字孪生应用的场景
由此可见，数字孪生对于网络世界来说，就像是一套类似于我们人类世界的元宇宙系统，并且数字孪生的存在能够帮助消费者进行更加高效的消费，通过对消费者进行算法计算，满足消费者的需求。
工厂管理者需要监控设备、生产线和运营流程，从而实现维护，减少时间与生产成本。目前，已经有不少行业进行了一定程度的数字化转型，也借此实现了运营历史可视化，进一步提升了决策能力。
但除了回顾历史数据，即审视已经发生的事件之外，管理者还需要对未来可能出现的情况做出评估，对潜在情境与相应后果做出展望，确保最终决策更具说服力。
图9，数字孪生应用的开发
这类场景之前就存在于制造业，利用软件进行不同类型的场景重现。通过模拟各类零件、元件与产品的设计与使用方式，制造商可以验证不同设备在不同负载、流程或环境下的实际表现。此外，制造商还经常利用设备上的信息构建流程模拟，用以验证设备的实际效能与生产线的运行情况。时至今日，丰富的历史数据与设备实时指标采集已经让数字孪生成为可能。
从数字孪生说起
数字孪生是一种从物理系统收集数据、再对结果进行记录与操作的技术，其目标就是建立起与真实系统高度契合的数字化副本。有了数字孪生，我们才能深度研究对象、机器、原型设计或流程的功能表现。在实践层面，数字孪生就是根据实物资产建立的数学模型，由相关资产的历史与实时数据组合而成。
借助数字孪生技术，我们终于能够摆脱现实的束缚，在虚拟环境下开展一系列纯数字形式的研究。管理者与分析师可以借此评估潜在情境，模拟设备、生产线与流程可能面临的种种状况。
虽然数字孪生与强调场景模拟，但它跟设计模拟、或者说理论模拟之间还是有着不少差别。下面，我们就以具有有限元分析的计算机辅助设计（CAD）软件为例，聊聊二者在模拟意义上的区别。
数字孪生使用的是目标设备或流程实时收集的真实数据，而理论模拟则只能使用关于材料、环境及制造商的通用数据。
顾名思义，设计模拟就是在设计阶段依靠各类标称数据对潜在的零件、设备或流程解决方案进行规划。与此不同，数字孪生则更强调为已经成型的设备或流程建立数字化表示，再配合传感器实时收集到的数据不断完善这样一套数学模型。
因此，数字孪生会在整个生命周期之内持续跟踪对象，而不再局限于其中某个特定阶段。这就保证了更新数据能够与现实世界随时交互、同步变化。以此为基础，我们才能测试并剖析哪些变更切实有效，结合流程运营产生的实际数据尝试提高准确性、并随时间推移跟踪各类不符合预期的异常情况。
这类数字副本带来的是一套复杂且可靠的综合视图，能够在不造成失真的前提下复制需要重现的内容。从这个意义上讲，数字孪生堪称工业生产与流程分析的新希望。它能够模拟未来情境、开展预测分析，保证在潜在问题发生之前抢先调整操作规划。
