2020(i-China,18th)年度品牌

云计算华为云获奖理由:凝聚了华为在ICT领域三十多年的技术、能力和经验积累,华为云在推动云、AI、5G协同创新领域独树一帜,实力使然。以卓越性能赋能应用、使能数据、做智能世界的"黑土地",华为云要把中国的生态带给全球,把全球的生态带给中国。实力是由使命造就的,每一点成功都有其因,需要超越名利的实实在在的工匠精神,没有无缘无故的长期成功。     

云原生技术推动数字化转型

随着云原生时代的到来,IT行业将全面积极拥抱云原生技术,赋能其他行业的数字化转型。云原生(Cloud Native)技术带动的产业发展势头迅猛,俨然已成为提升云计算技术使用效能,推动企业深度上云、用云,实现数字化转型的关键支撑,是打造数字经济发展新动能的重要技术保障。     

面向泛在操作系统的结构化存储

人机物融合泛在计算的新场景和新模式,需要新型的操作系统,即泛在操作系统.存储管理作为泛在操作系统的一项核心功能,设计轻量化、高性能和动态可适配的存储系统是推进泛在操作系统发展的必要举措.然而,对于“端(终端设备)–边(边缘端)–云(云端)”泛在场景中普遍存在的结构化数据,传统存储解决方案存在I/O放大严重、系统体量过大和软件栈冗余等问题,难以满足泛在应用的需求.为此,本文从系统全栈的角度进行原创性探索,提出原生表存储系统.本文首先回顾了计算机系统的发展历史;之后分析泛在计算时代的新需求,总结出泛在操作系统的基本形态,并介绍最新研究成果;然后剖析了现有结构化存储方案在“端–边–云”场景下面临的挑战;进一步提出面向泛在操作系统的原生表存储系统,并从端侧和边/云侧两个场景深入分析其架构优势.最后,总结全文并展望未来发展趋势.     

云原生信息安全风险及其防范研究

云计算技术的迅猛发展改变了信息技术和网络应用的形态,推动了信息产业和数字经济的发展,在促进数字化转型和经济发展中发挥了重要作用。近年来,随着云计算技术的不断成熟与应用,云原生应用迅速增长。云原生应用能够有效降低部署和运维成本、提升应用交付效率、降低系统故障风险、提高系统可用性。但在云计算技术快速发展的同时,云原生应用也面临着日益严峻的信息安全风险,威胁着云原生应用安全与稳定运行。对此,本文对云原生信息安全风险及其防范方法进行研究,提出针对性的解决方案,希望文中观点对提高云原生应用安全稳定性有所帮助。     

面向5G网络云原生应用资源调度的博弈优化策略

随着5G网络和云原生技术的发展,面向服务的5G云原生核心网应运而生,传统应用正朝着云原生化方向发展.目前云原生服务提供商和云原生应用商数量众多且关系复杂,使得应用在云原生化过程中的资源调度面临新挑战.提出一种5G网络云原生应用资源调度优化策略,将云原生应用商和云原生服务提供商构建为多主多从的Stackelberg博弈模...     

4．5万名华为工程师在全球最大桌面云里办公

华为近日宣布,4．5万名华为工程师采用华为桌面云解决方案体验“云办公”,华为桌面云成为全球最大的桌面云项目。     

华为赛门铁克发布云战略

5月22日,华为赛门铁克发布了云战略,通过为客户提供领先的端到端云基础架构解决方案,满足客户对泛在的、多业务承载的云服务的需求。同时“4＋1朵云”满足了客户对云建设的差异化需求。     

华为赛门铁克发布云战略

2010年5月22日,华为赛门铁克在北京发布了云战略,通过为客户提供领先的端到端云基础架构解决方案,满足客户对泛在的、多业务承载的云服务的需求。同时＂4＋1朵云＂满足了客户对云建设的差异化需求。     

新一代智能煤矿人工智能赋能技术研究综述

煤炭工业与人工智能（AI）深度融合是现代化矿井实现智能少人、降本提效的重要路径,而煤炭行业全流程、全业务应用场景的AI赋能是实现煤矿智能化的具体技术措施。在当前煤矿智能化发展背景下,提出了初级智能煤矿向新一代智能煤矿演进的基本范式,对比分析了初级智能煤矿与新一代智能煤矿的组成、功能与技术内涵,揭示了新一代智能煤矿AI赋能技术的重要性及其应用实施的2个关键：煤矿工业机理AI模型与煤矿工业互联网平台。总结了关于煤矿地质、采煤、掘进、安全监控等复杂作业环节的工业机理AI模型研究现状,阐明了工业机理AI分析在智能煤矿建设中的快速发展态势。设计了新一代智能煤矿多级云边协同工业互联网平台架构,利用集团数据中心、矿井数据中心、生产系统集控中心等工业信息软硬件设施,结合海量数据云计算和少量数据边缘计算特点,提出了集团云、矿井云与环节边、场景边的多级云边协同机制。指出了未来进一步研究方向,应不断加强煤矿工业机理AI模型的开发与软件化研究,逐步形成煤矿全流程AI赋能的知识软件体系,并充分运用煤矿工业互联网平台的数字资源与信息设施,逐步实现煤矿工业互联网平台的AI技术承载。     

华为赛门铁克在SNW大会上展示其最新的存储系统

日前,在北京举行的中国2009SNW（Storage Networking World,存储网络世界）大会上,国内领先的存储与安全解决方案提供商华为赛门铁克科技有限公司（以下简称为“华为赛门铁克”）发表了题为“落地的云：云存储实现与应用”的主题演讲,体现了“可信赖、低TCO、可靠”的存储理念,并公布了其最新的SSD存储系统．同时展示了其在云存储实现及应用、容灾备份技术与应用方面的最新解决方案。华为赛门铁克希望能够提供可信赖的存储产品和解决方案,     

Kubernetes集群上深度学习负载优化

人工智能技术的快速发展和在云原生上部署应用高效等优点让越来越多的开发者和互联网企业将人工智能应用部署在Kubernetes集群上,但Kubernetes并不是主要针对深度学习而设计,对深度学习这个特定领域需要做定制优化.本文针对具有一定规模的Kubernetes集群上部署深度学习负载的场景,设计和实现了一系列优化方案,主要从深度学习所要求的数据处理、graphics processing unit (GPU)计算、分布式训练等几个方面进行优化,本文提出的优化方案覆盖了数据处理、计算等方面,这些技术极大简化人工智能负载在规模化云原生平台上的部署难度和提高运行效率,同时从实践上来看也验证了以上技术对人工智能应用有着显著的提升作用.     

面向数据处理与管理的云平台系统架构设计

随着云原生技术在云计算领域的广泛应用,应用云原生技术更好地支撑业务能力成为了开发者们关注的重点。大数据环境下,基于海量数据和信息,针对数据处理与信息管理业务,对云平台系统进行了研究工作,梳理了系统的功能组成,部署形式,从体系架构、功能结构、技术设计等方面设计了一种面向数据处理与信息管理的云平台,给出了框架、方法和技术,实现系统资源的统一管理、监控、共享和调度,实现应用的统一部署和高可用性。从整体角度分析设计了技术体系架构。通过应用容器云技术,该平台能够自动部署集群、快速扩容计算空间,用于应对大型数据处理面临的计算量巨大、优化困难等问题。该系统架构自动化程度更高、可用性更强,应用运行结果更具稳定性,能有效满足信息在存储、大规模计算、深度数据挖掘等方面的需求,从而达到通过云平台技术强力支撑数据处理与信息管理业务以及提升数据处理能力的目的。     

云原生数据库综述

云基础设施的虚拟化、高可用、可弹性调度等特点,为云数据库提供了开箱即用、可靠可用、按需计费等优势.云数据库按照架构可以划分为云托管数据库(cloud-hosted database)以及云原生数据库(cloud-native database).云托管数据库将数据库系统直接部署到云上虚拟机环境中,具备低成本、易运维、高可靠的优势.在此基础上,云原生数据库充分利用云基础设施弹性伸缩的特点,采用计算存储分离的架构,实现了计算资源和存储资源的独立伸缩,进一步提升数据库性价比.然而计算存储分离的架构为数据库系统设计带来了新的挑战.深入分析云原生数据库系统的架构和技术.首先将云原生OLTP和云原生OLAP的数据库架构按照资源分离模式的差异分别进行归类分析,并对比各类架构的优势与局限.其次,基于计算存储分离的架构,按照各个功能模块深入探讨云原生数据库的关键技术:主要包括云原生OLTP关键技术(数据组织、副本一致性、主备同步、故障恢复以及混合负载处理)和云原生OLAP关键技术(存储管理、查询处理、无服务器感知计算、数据保护以及机器学习优化).最后,总结现有云原生数据库的技术挑战并展望未来研究方向.     

转战华为

要让云业务在较短的时间内追赶上谷歌,这是华为的野心。而华为这次将宝押在了原IBM大中华区云计算总经理朱近之身上。有业内人士将朱近之的到来视为华为发力云计算的标志。虽然此前华为就曾宣布要在云平台和电信业的云应用两个层面展开竞争,并有超越思科、追赶谷歌的雄     

容器变现将助力企业数字化转型

历经20多年的发展,容器技术从最初的技术萌芽、迸发到商用探索再到如今的商用拓展,在实现自身价值的道路上越走越远,每一次突破都给行业发展带来了意想不到的变化.近年来,在云原生的加持下,容器技术更是得到了突飞猛进的发展.相比于传统虚拟机技术,容器技术轻量、高效,解决了应用交付和运维的诸多痛点,正在推动传统应用转型为云原生应...     

华为云发布国内首个AI市场,加速企业AI应用落地

华为云在华为中国生态伙伴大会上正式发布华为云AI市场,标志着国内首个AI市场诞生。同时华为云还宣布投入专项激励,在AI市场上帮助开发者、合作伙伴加速企业的AI应用落地。     

基于数字孪生技术的惯导大数据分析与应用

从惯导大数据特征及应用问题出发,将数字孪生技术与惯导大数据分析、应用相结合,提出了基于数字孪生技术的惯导大数据分析与应用总体技术方案,详细介绍了惯导数字孪生五维模型及惯导数字孪生平台工具建设方案,给出了惯导多源异构模型集成方法,并对惯导大数据全生命周期赋能应用进行了系统总结。该方案为数字孪生、大数据赋能惯性技术的研究和应用提供一定的参考。     

DCOS应用:登录爬虫——微服务架构典型

随着Docker技术的日渐火热,本就火爆的云计算行业进入了一个加速阶段.云计算最大的特点是弹性和灵活,帮助企业应对复杂的业务需求.由于云计算的IT构架和上一代的IT构架有很大不同,云原生应用(Cloud Native Application)概念应运而生.云原生应用的优点体现在具有良好的可扩展性、伸缩性和容错性;不过想要享用云原生应用的种种良好特性并不是轻松的事,企业开发人员在开发业务应用的时候,还要考虑未来应用的可扩展性和容错性,不免增加了开发的复杂度.     

云原生数据湖服务平台的设计与实现

云原生数据湖已经成为数据管理和分析领域的研究热点,相关技术和应用也得到了广泛的关注和探索。数据湖部署存在着成本高、组件之间兼容性差等问题,存算不分离制约着数据湖平台延展性,缺乏完备的数据入湖体系容易引起数据湖沼泽的形成,导致用户无法从中提取数据价值。该文设计并实现了云原生数据湖服务平台,平台以Kubernetes为底层构建云原生环境,结合容器技术将数据湖组件镜像化,同时设计数据湖存算分离方案来提高数据湖平台的可扩展性和可移植性,并配合监控、组装生产线将镜像容器化,实现数据湖上云操作。并建立用户入湖作业与云原生计算引擎之间的桥梁,对入湖信息进行预处理,提供多类型作业以满足多元化入湖场景,以统一catalog的方式将数据写入数据湖中。实际运行结果表明,该平台既提高了数据湖平台的灵活性和可靠性,又确保了元数据和数据资产的规范性存储。     

高校数据中心云原生平台安全风险研究

随着高校信息系统逐步向微服务架构发展,基于Docker容器技术和Kubernetes容器编排技术构建的云原生平台在高校数据中心规模扩展迅速.云原生平台架构复杂,相比传统虚拟化模式存在着更多的安全风险.本文结合高校数据中心云原生部署现状,按照云原生的系统架构从容器安全、容器编排系统安全、服务网格安全、微服务安全四个方面深...