5月31日，由西安市大数据资源管理局、西安高新区管委会主办的西安市首届大数据产业生态建设峰会成功举办，与会嘉宾共同探讨如何推动大数据产业高质量发展。围绕“产业生态共建，价值资源共享”的主题，政府、企业、高校互相交流和分享产业发展最新成果，共同签署合作协议和成立合作组织，打造西安大数据产业新生态，共享合作新成果，从而加快西安市数字产业化发展和推进产业数字化升级。据介绍，市大数据局将紧紧围绕加快构建西安市“6+5+6+1”现代产业体系，围绕政务服务改革、加速大数据与实体经济深度融合，赋能各领域数字化转型，推动大数据产业高质量发展。西安市将统筹利用全市信息化基础资源，建设一体化西安云计算中心。开展行业大数据创新应用，提升大数据产业核心能力，加大本地企业培育力度。

转自网络2020年的新冠肺炎疫情突如其来，赶上春节假期窗口，给各地政府管理、社会治理、民生服务、产业发展、企业生产经营等各方面都带来了巨大的挑战和困难。党中央集中统一领导下，我们对打赢疫情防控阻击战有着必胜的信心。 本次疫情的发生、传播及防控过程，让我们不禁回想起2003年的SARS疫情，对比两次疫情的防控体系能力，发现大数据本次疫情中起到了巨大的作用和价值。未来大数据将发挥更大的价值，大数据管理和应用将是国家治理体系和治理能力现代化建设的基础支撑能力。本文将围绕大数据此次疫情中的应用和价值，存的问题和短板，以及未来应用和发展趋势方面进行分析。 一、本次疫情过程中大数据的应用和价值 (1)电信大数据发挥广泛应用和重要价值 疫情发生后，工业和信息化部第一时间成立电信大数据支撑服务疫情防控领导小组，统筹协调部门之间、部省之间的联动共享。通过电信大数据用户位置轨迹数据多元场景分析，能够统计全国特别是湖北等重点地区的人员流动情况，分析预测确诊、疑似患者及密切接触人员等重点人群的流动情况，支撑服务疫情态势研判、疫情防控部署以及对流动人员的监测统计。正值春节返程高峰，同步对重点城市的人员流动分析，也有着重要价值。 (2)电力、自来水、燃气等大数据应用，助力社区精准排查 新冠肺炎疫情期间，国家电网浙江杭州供电公司研发了全国首个“电力大数据+社区网格化”算法，实现了收集、研判电力数据功能，对滨江157476户居民、超过1000万条电力数据，进行了收集和分析。为了精准判断细微的用电数据差别，算法中开发了居民短暂和长期外出、举家返回、隔离人员异动等3个场景6套算法模型。通过3轮150余万条次电力大数据巡航，精准判断出区域内人员日流动量和分布，还可以实时监测居家隔离人员、独居老人等特殊群体347户。这让社区人员得以根据电量波动判断业主状况，做好跟踪服务。 (3)医疗影像大数据人工智能效率大大提升 新冠肺炎疫情早期，由于确诊案例样本量少，医疗机构缺少高质量临床诊断数据，核酸检测作为病原学证据被公认为新冠肺炎诊断的主要参考标准。随着临床诊断数据的积累，新冠肺炎的影像学大数据特征逐渐清晰，CT影像诊断结果变得愈发重要。根据国家卫健委公布的诊疗方案第五版，临床诊断无需依赖核酸检测结果，CT影像临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准。一位新冠肺炎病人的CT影像大概300张左右，这给医生临床诊断带来巨大压力，医生对一个病例的CT影像肉眼分析耗时大约为5-15分钟。 达摩院联合阿里云等机构，基于5000多个病例的CT影像样本数据，学习训练样本的病灶纹理，针对新冠肺炎临床诊断研发了一套全新AI诊断技术，AI可以20秒内准确地对新冠疑似案例CT影像做出判读，分析结果准确率达到96%，大幅提升诊断效率，河南郑州小汤山已经引入该算法辅助临床诊断。 (4)大数据助力加快药物研制 全球健康药物研发中心(GHDDI)会同清华大学药学院上线人工智能药物研发平台和大数据分享平台，免费将药物研发资源开放给科研人员，共同加速新型冠状病毒药物研发。里面涵盖了既往冠状病毒相关研究中涉及的900多个小分子不同阶段的相关实验信息。结合“老药新用”的思路，可以帮助科学家高效筛选出经过临床一期实验的安全性已知的化合物，有效缩短针对此次疫情的药物研发时间。 (5)公安大数据技术与疫情防控 新冠肺炎疫情防控期间，重庆市公安局九龙坡区分局合成作战中心，紧盯重点人员数据筛查、确诊病例轨迹回溯、涉疫案件打击等关键环节，充分运用各类资源手段加强研判，真正让数据“跑”起来、让信息“活”起来，编织起了一张牢固的数字化疫情防控网。 黑龙江黑河市公安局研究部署运用公安大数据服务支撑疫情防控工作。实现各警种数据共享、资源汇集、手段集成，运用大数据筛查疫情风险，发挥“公安大数据疫情监测系统”的优势，会同相关部门运用相关系统，深入排查与确诊病例、疑似病例有过“同时空”的潜密切接触者，最大限度将受感染风险人员排查出来，及时救治患者，严防疫情扩散。 各省市公安大数据资源丰富，此次疫情防控中同样起到了重要作用。 (6)大数据模型为政府决策复工复产提供科学参考 深圳大学发布《新冠肺炎疫情防控时空分析研究报告》，依据大数据对全市复工与错峰管控，进行疫情传播状况的模拟。基于深圳公交系统出行数据、手机数据，考虑深圳市人口密度、人群流动、新冠情况等数据参数，以SEIR/SIR传染病模型为基础，模拟新型冠状病毒传播路径。测算出复工比例为60%时，疫情传播风险率相对较低。为政府安排复工复产提供决策支持! 大数据本次疫情中其他各个领域也发挥了重要作用，这得益于国家大数据战略实施以来，各地按照国务院《促进大数据发展行动纲要》纷纷制定大数据发展规划，取得了重要成果，经受住了疫情防控的检验，也为接下来发展大数据坚定了思路和信心。 二、本次疫情中大数据应用 过程中的问题和短板 此次疫情防控过程中，我们也看到了很多问题和短板。大数据应用方面，各个行业数据集交叉应用不足，包括交通、公安、通信等各个数据集没有形成有效贯通，支撑各个需求场景方面能力参差不齐。 (1)数据应用体系与国家治理体系还存较大差距 目前实施国家大数据战略过程中，基本按照横向省市一级完成区域数据汇集贯通，纵向按照部委行业管理数据汇集贯通，数据的管理和应用体系还未形成横向纵向矩阵应用结构。与国家治理体系顶层设计和分层对接方面，还未形成有效衔接。 (2)数据集交叉应用标准规范和机制缺失，导致目前数据集之间无法有效发挥最大价值 各领域数据集还没有形成顶层设计下的流通机制，数据集之间的数据应用标准和规范也就相对滞后。目前部分数据还存数据治理的问题，数据要素资产化和资产管理的体系还未形成，以上因素也是导致数据未发挥最大价值的主要原因。 (3)数据法律法规还未健全 从国内来看，国家层面目前还没有针对公共数据管理的法律法规;地方层面，一些地方出台了法律条例，贵州省出台了《贵州省大数据发展应用促进条例》、《贵州省政府数据共享开放条例》;天津市出台了《天津市促进大数据发展应用条例》。一些地方出台规章办法，浙江省出台了《浙江省公共数据和电子政务管理办法》(浙江省人民政府令〔2017〕第354号);上海市出台了《公共数据和一网通办管理办法》(上海市人民政府令〔2018〕第9号);2019年9月1日，昆明市出台了《昆明市政务信息资源共享管理办法》。此外，福建省、河北省也陆续出台了大数据或政务数据管理的地方性法规或政府规章，提供了丰富的可借鉴经验。当前大数据立法面临四大挑战：分别是个人数据保护、政府数据开放、数据流通与交易、数据跨境流动。 应加快推进我国的大数据立法，应该坚持安全与发展并重、促进与规范并举的原则，重点促进网络基础设施的发展;加强网络安全与隐私保护;开放数据资源，加强政府和公共部门的数据开放;针对数据的收集、存储和使用等全环节建立数据安全与保护的规则;明确大数据生态中各不同主体的责任。 (4)数据权限密级等安全体系还未健全 目前数据管理过程中还未有效建立数据权限和数据保密级别体系。“党管数据”的核心思想指导下，应尽快建立健全数据管理和监管体系。明确数据权限和数据密级，顶层设计体系架构中，与数据应用相结合，同时做到数据安全不泄露，不侵犯隐私，不违法等原则性问题，重点还要高度站位国家数据主权安全。 (5)数据应用覆盖和联动机制不成熟 2020年2月10日习近平总书记北京调研指导新型冠状病毒肺炎疫情防控工作时强调，社区是疫情联防联控的第一线，也是外防输入、内防扩散最有效的防线。目前大数据应用和智慧城市体系主要集中省市一级层面，大部分能够覆盖到市区一级，先进地区已经到县区一级，到乡镇街道一层基本很少了，到社区基本就各自为战，信息化手段基本缺失，主要靠人海战术、传统手段。主要问题是顶层设计缺失，联动机制缺失。大数据和信息化还未形成部门和街道以及社区居民的联动机制。 三、从本次疫情大数据应用 看未来发展趋势 (1)落实国家大数据战略，深化大数据管理和应用，发挥大数据科学量化的重要价值。 实现大数据生产要素化，进一步推进国家大数据战略，深化国家治理体系和大数据应用体系的结构性关系。大数据要素化，形成要素管理体系，为国家治理体系和治理能力现代化建设做好重要支撑。 (2)大数据支撑健全大数据国家层面管理机制和应用体系 习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第十二次会议强调，既要立足当前，科学精准打赢疫情防控阻击战，更要放眼长远，总结经验、吸取教训，针对这次疫情暴露出来的短板和不足，抓紧补短板、堵漏洞、强弱项，该坚持的坚持，该完善的完善，该建立的建立，该落实的落实，完善重大疫情防控体制机制，健全国家公共卫生应急管理体系。本次会议共提出15个体系，9种机制，4项制度，指明了具体方向，也为建设国家治理体系和治理能力现代化奠定了重要基础。从15个体系，9种机制来看，大数据将继续发挥重要作用。建立国家重大疫情智能决策指挥系统，应用大数据和人工智能，从疫情数据收集、数据模型分析、领导决策、社会资源调配、执行处理等完善流程，提高应付重大公共卫生事件的能力。 (3)进一步推动大数据数据标准规范，形成数据治理、数据质量管理能力，做好数据立法、数据安全和数据权限体系建设 此项工作是大数据发展的基础和重要制约条件，不解决这些问题，大数据会受到严重制约。 (4)统筹推进大数据要素资源，发挥大数据对政府管理、社会治理、民生服务、产业发展、企业生产经营的科学辅助决策作用 (5)发挥大数据对人工智能、区块链等技术支撑 人工智能、区块链基于数据要素的算法模型和应用，将大数据基础上发挥重要作用，继续推进大数据和人工智能、区块链结合应用，让数据更加可信、真实，数据质量更高，数据算法智能化程度更高。 (6)数据要素加速下沉，社区管理扁平化，自治与志愿者服务模式相结合的创新应用 推进社区数据主观数据和客观数据的上下行通道，建立数据和社区管理服务的联动机制，推进社区管理扁平化，尝试创新引入社区自治与志愿者服务相结合模式，实现智慧社区，使其成为人民美好生活智慧家园。 本次疫情防控，党中央集中统一领导下，习近平总书记亲自部署指挥下，全国上下一心，团结一致，必将取得抗击疫情的全面胜利。发展大数据任重而道远，我们同样也坚信，大数据必将发挥越来越重要价值! 作者：石义涛，中国大数据技术与应用联盟秘书长 本文转自：网络大数据 公众号； 版权声明：本号内容部分来自互联网，转载请注明原文链接和作者，如有侵权或出处有误请和我们联系。 商务合作：qq：1137312033 数据挖掘与大数据分析（ID : datasudi 关注大数据,数据挖掘,机器学习,深度学习等人工智能领域，以传播大数据、解读行业趋势、数据化运营为核心的新媒体平台。

        5月26日，2021中国国际大数据产业博览会（以下简称“2021数博会”）在贵阳开幕，并正式发布行业权威奖项“2021数博会领先科技成果奖”。华为云知识计算解决方案获得“黑科技”奖，华为云GaussDB(DWS)实时数仓实时数据分析技术获得“新技术”奖。        数博会是全球首个以大数据为主题的博览会，由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府共同主办，领先科技成果奖是数博会的重磅环节之一。本次斩获奖项的产品为华为云创新的人工智能和大数据服务，具备业界独创性和领先性。知识计算解决方案，助力企业知识化转型        2020年，华为云发布业界首个全生命周期知识计算解决方案，该方案以华为云一站式AI开发平台ModelArts为基础，包含知识获取、知识建模、知识管理，以及知识应用四大模块，覆盖知识在企业生产环节中的全生命周期。        基于华为云知识计算解决方案，企业可以打造自己的知识计算平台，整合分散在不同介质、不同形态的企业数据，形成带有建议性的知识，实现知识的主动推荐、辅助推理与决策，进而提高企业的经营效率，可广泛用于研发、生产、运营、销售、售后服务等企业核心流程。目前，在石油、汽车、医疗、化纤、煤焦化、钢铁、交通、金融等行业已有广泛实践。        在汽车行业，中国第一汽车集团有限公司应用华为云知识计算解决方案构建的一汽知识计算平台，基于业务场景，将知识便捷地、以数字化的方式呈现在使用者眼前，实现对员工的快速赋能。通过使用一汽知识计算平台，一汽红旗试点4S店的一次性修复率提升了4%，客户维修等待时间下降了23%，厂家支持介入率下降了30%，维修技师的培养时间缩短了30%。华为云GaussDB(DWS)实时数据分析技术        为了响应政企用户在IoT和运维监控等场景下对数据仓库时效性的需求，2020年华为云发布了GaussDB(DWS) 实时数仓新品，其具备快、易、简、省四大特点：       1）快：实时数仓时序数据单机入库性能支持每秒10万条数据、每秒60万条流数据持续计算入库，并可线性扩展。       2）易：支持基于SQL完成复杂流式计算语义定义，简化开发。以Druid监控的一个场景为例，仅用150行SQL代码实现了原有1900 行Druid脚本同样的功能。       3）简：实现了1 = N。在一个平台内，同时实现Flink/Spark Streaming（流数据处理）+Druid（流数据预聚合）+InfluxDB（时序数据处理），简化了开发和运维工作。       4）省：时序数据经过实时数仓的自适应压缩算法，最高可达40:1的压缩比，将多维度行列存储优化，数据冷热温自动分区，极大地减少存储空间，节省用户成本。        华为云GaussDB(DWS)实时数据分析技术，在已支撑1000+大客户核心业务运行的标准数仓架构上进行演进，具备企业级内核的关键能力（高性能，高扩展，高可用，融合分析，智能运维）。针对实时数据分析场景，在统一架构下增加时序引擎和CEP引擎，实现T+0的实时数据与历史数据关联分析能力。该架构首创性的把多引擎融合在一起协同工作，在OLAP引擎基础上进行扩展，通过插件的方式扩展CEP引擎和时序引擎，使得数据在集群内流动，一数多用，高效多维度分析。        在金融、5G、物联网、人工智能等领域，企业可借助华为GaussDB(DWS)实时数据分析技术，实现对时序数据和流数据的实时监控，实时分析，实时推荐等，助力企业在智能数据时代创造更多业务价值。当前华为云GaussDB(DWS)实时数仓已在华为流程IT运维大数据平台上线使用，解决了时序数据和流数据在业务使用中“装不进”“算不动”的挑战，真正做到实时入库持续计算。        截至目前，华为云已经在全国10多个行业超过600个项目进行了人工智能落地和实践，帮助城市、交通、制造、医疗、钢铁、纺织、能源、金融等行业智能升级。未来，华为云将持续通过技术创新，驱动产业智能升级。        想了解GuassDB(DWS)更多信息，欢迎微信搜索“GaussDB DWS”关注微信公众号，和您分享最新最全的PB级数仓黑科技，后台还可获取众多学习资料哦~转载来自：华为云数数仓GaussDB(DWS)微信公众号

在企业数字化转型的产业链中，云计算、大数据、人工智能等关键领域环环相扣，而且近年来呈现出相互融合的趋势。企业不仅可以从专业的云计算、大数据服务商那里获得领先的单项服务，还能从企业的强强合作中获得更综合的赋能。近日，亚马逊云科技与神策数据向国内媒体分享了双方合作的最新进展。亚马逊云科技是全球最大的云基础设施服务商，神策数据是国内领先的大数据分析企业。双方突破了SaaS企业与云平台厂商的传统合作模式，为数字化转型中的企业带来1+1＞2的商业价值。“跑”在云上的用户行为分析现在，任何企业的营销决策都离不开精准的用户行为分析。我的目标客户是谁，他们在哪里，有哪些消费习惯，基于用户行为的数据洞察正是神策数据擅长的。神策数据是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商，创立6年来已经积累了1500 余家付费企业用户，目前已完成C+轮融资。神策的核心客户有两类：传统行业与互联网行业。目前，包括中国银联、海通证券、广发证券、麦当劳、小米、VIPKID、货拉拉、闪送、驴妈妈、Keep等知名企业都是神策的客户。神策数据副总裁王桐介绍，在大数据分析行业，神策具备强大的底层数据根基能力，并打通数据与业务之间的闭环。在行业内，神策创新地提出SDAF数据闭环模型，即Sense（感知）、Decision（决策）、Action（行动）、Feedback（反馈），并围绕SDAF数据闭环打造了“两云一平台” 核心产品：神策分析云、神策营销云和神策数据根基平台。“大数据行业仅提供一个纯IT的产品是远远不够的，神策的做法是把这么多年积累的服务客户的行业经验进行模板化，帮助企业更快实现数字化营销，以及数字化的用户全生命周期运营等目标。”王桐表示。神策的大数据产品提供两种部署方式：私有化部署和 SaaS。随着越来越多企业希望通过更快捷易用的方式获取用户行为分析能力，神策需要更加灵活可扩展的底层基础设施能力。于是，神策数据找到了亚马逊云科技。具体来说，亚马逊云科技为神策数据提供了三大方向的支持：首先，业务层面，亚马逊云科技设置全职接口人负责制，在跨境电商、零售品牌、金融、游戏等重点行业提供用于客户POC测试的高性能服务器资源。其次，技术层面，神策数据选择了Amazon EC2、Amazon EBS、Amazon VPC等服务，获得更灵活的基础资源支持和安全防护能力。Amazon EC2提供安全并且可调整大小的计算容量，为神策大数据平台提供基础的服务器环境支持；Amazon VPC可帮助客户创建安全隔离的网络架构并实现访问权限控制。第三，落地合作层面，双方在垂直行业深耕与市场拓展方面结成合作伙伴。目前，神策数据已经完成了亚马逊云科技的TP认证，双方还在跨境电商等重点行业进行联合客户开发、共同举办行业数字化运营研讨等。此外，神策数据还将其核心产品以SaaS服务的形式上架了亚马逊云科技Marketplace，通过这一全新的渠道服务更广泛的企业客户。Marketplace相当于IT基础服务的“应用商店”，自2020年初Marketplace China在中国上线以来，已上线操作系统、安全、网络基础设施、大数据以及业务分析等在内的超过上百种软件产品。生态赋能，帮助中国客户深耕本地可以看出，神策数据与亚马逊云科技的合作，不仅是SaaS企业与云平台厂商的优势互补，在产业链生态上也有更深层次的联合。一方面，神策数据为什么会选择亚马逊云科技？王桐表示，一是因为亚马逊云科技具备领先行业的成熟度和专业度，第二，亚马逊云科技丰富的底层基础组件为神策数据提供了灵活的选择。计算资源方面，截止今年2月，Amazon EC2提供的实例类型已接近400种，其业务相当于传统上一家提供400种服务器型号的中大型服务器厂商。存储能力方面，亚马逊云科技目前所有的存储服务都已经落地中国市场，包括对象存储、块存储、Linux文件存储、Windows文件存储、高性能文件存储、低成本归档存储以及云上备份存储。“神策数据与亚马逊云科技的合作既是强强联合，也是优势互补。大数据分析和云计算，两个都是企业刚需的东西。企业客户更关心的诉求是两边能不能更好的融合，不要让他去操两份心，一站式就都办了。这是双方合作带给企业的核心价值。”王桐向媒体表示。

尽管云计算已经前前后后发展十余年，但它的火热局面依旧没有被时间所消磨。根据Gartner统计，2015-2020年，全球云计算市场渗透率逐年上升，由4.3%上升至13.2%，至2021年，全球云计算渗透率将上升至15.3%。利好趋势存在，让众多云计算厂商都获得良好的业绩表现。例如5月20日腾讯发布的2021年Q1财报数据显示，腾讯金融科技及企业服务业务收入同比增长47%至390亿元。其中，企业服务收入同比增速较上季提升，主要由于项目部署恢复、企业软件及在线视频客户的需求增长，以及自去年第四季合并易车的企业服务收入所推动。腾讯云为此做出重要业绩贡献。除此之外，像金山云、Ucloud、阿里云等相关云计算厂商也都实现了营收的正向增长。整体欣欣向荣。可话说回来，云计算虽然发展形势大好，但蛋糕终究有限。别人多吃一点，自然自己拿到的也会少一点，因此在云计算市场，各家厂商的竞争一直十分激烈。不过，以往的竞争，只能算是初级竞争，毕竟在消费互联网主导的时代，上云最多的都是互联网公司，云计算能提供的价值也主要在数据存储与弹性计算。来到当下，随着企业们纷纷认知到数字化转型的重要性，传统企业与政务企业也开始看重价值增量，共同推动产业互联网时代到来之际，也释放了巨量基于当下时代特点的上云需求。需求改变，供应端也要随之改变，于是在云计算下半场，云厂商们纷纷从底层的IaaS竞争上升到顶层服务和生态建设全面比拼，竞争已经升级。那么，在这么多的云厂商中，谁能在下半场展现出惊人实力，最有可能称雄市场呢？答案就在下文中。01基础设施建设能淘汰80%固然要谈论的是云计算下半场竞争，关注重点是所谓的“价值落地”，但依旧不能忽略在基础设施IaaS+PaaS的竞争。先说IaaS，官方将其定位为基础设施即服务，是整个云计算最底层的存在，在当下看上去并不起眼。可是不要忘记，当下的2.0竞争，是在之前提供类似“水电”基础服务上，进行的“增值服务”，如果连“水电供给”稳定、安全的基础需求都不能保证，所谓的“增值服务”也只会是空中楼阁。而随着越来越多的上云需求释放，仅仅依靠之前的IaaS基础设施规模与技术能力，恐怕无法保证这一基础要求，因此提升IaaS层次的服务器规模和安全技术能力，依旧极为关键的重点。再说PaaS平台，作为承接IaaS以及SaaS的中间层，也是云厂商们巩固基础竞争力的关键点。因为PaaS能够迅速开发及迁移应用程序和服务，有望帮助用户企业大幅缩短进入市场的时间，迅速匹配市场需求，实现产品快速迭代，PaaS还可用来测试和准备应用程序，以便部署到云环境，然后将应用程序迁移到生产环境。所以即便是当下有更轻量、更具象的SaaS产品存在，但相比于提供半成品，让企业可以自我加工的PaaS，依旧受到大众的密切关注。说到这里，有关IaaS+PaaS方面竞争的关键性，已经不言而喻，值得所有云厂商深度布局。但回归现实，当真能可以参与这方面竞争的厂商，却寥寥无几。要知道，IaaS+PaaS是重资产建设，不是每个云厂商都能玩得起的，动辄数十亿、百亿的建设投入、长达三年、五年的人员投入，以及后期高昂的运维与迭代成本，可以让资金能力不足的中小厂商瞬间出局。例如腾讯云在2020年放出消息称，未来5年要将5000亿重点投入到云计算、人工智能、区块链、服务器、大型数据中心等重点领域。阿里云在2020年放出3年投入2000亿的消息，用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设。根据市面消息，腾讯云的投入多集中在数据库与技术层面，目前已在多个地区成功开服数据中心，而且同步进军了东南亚市场、甚至中东地区都有辐射。其中，天津数据中心4号楼目前通过“LEED数据中心运营与维护”铂金级认证，是北亚及中国区首个获此级别认证，也是目前全球最大的数据中心。而阿里云旗下的大数据平台Maxcompute、云数据库PolarDB、分布式数据库Oceanbase，以及新发布的宜搭低代码平台，同样在业界获得了一定认可。因此综合以上分析，可以判定在云计算下半场竞争中，寡头效应会越加明显，问鼎概率高的依然是头部厂商。02 SaaS生态或是短期胜负手在IaaS+PaaS的基础设施层次，头部云厂商无法在短时间内分出高低，那就再向上探索，来到应用层看看能否一决雌雄。上文也曾说到，随着产业互联网逐步逼近，“价值落地”成为决定竞争的胜负手，那么如何进行价值落地呢？答案就是“SaaS生态”。具体来说，目前的云厂商们，主要提供还是云计算底层和中间层服务，价值表现并不具象，即便在应用层SaaS有所布局，但也因为精力有限，只能满足几种特殊的商业场景。可是在企业进行数字化转型过程中，释放的需求除了细微、垂直，还很复杂，这让任何一个单一的云厂商都无法完成。而且参考现实发展，可以看到多数B端企业是不会，也不能直接使用公有云的。因为企业需要的是一个整体系统，只有把SaaS和公有云打包，才能真正服务B端企业。因此，云厂商们需要通过采取合作的方式，在应用层进行布局，通过组成SaaS生态的模式，深化到各行各业的场景之中，完成“价值落地”的目标。而这也导致在云计算下半场，云厂商SaaS生态的强弱，决定了各家竞争力的强弱。或许这样的说法，看上去有点骇人听闻，但绝非「ToB行业头条」无的放矢。在2021年5月17日，IDC发布的《全球半年度公共云服务跟踪报告》中，就有研究表示，微软之所以能在全球云计算市场有16.6%的份额，进而可以威胁到全球最大云厂商AWS，其关键就得益于SaaS和SISaaS两大产品组合不断扩大。所以在重视“价值落地”的云计算下半场，云厂商组建SaaS生态，借助众多SaaS合作伙伴的力量，确实能有效提升自身的市场竞争力，甚至可能创造“一锤定音”的效果。目前各家云厂商也纷纷认知到此模式的重要，并开始布局，组建基于自己为主的SaaS生态，但是由于各家业务属性问题，SaaS生态的强弱确是比较明显。像华为云、火山引擎、百度智能云，因为自身对于此方面的重视较晚，在SaaS层寻找合作伙伴的早期主动意愿相对于腾讯云、阿里云来说较弱，此方面的成果自然也就相对弱一些。腾讯云与阿里云虽然都重视SaaS生态建设，但是在于兼容性和连接性方面，腾讯云目前投入的似乎更多一些。资料显示，腾讯云为了提升Saas厂商之间的互联互通和相互集成，它通过鹊桥iPaaS大幅降低了SaaS产品之间的集成门槛和难度；通过玉符IDaaS解决统一身份认证的难题；通过神笔aPaaS降低应用开发的门槛，让企业可根据场景定制应用。不仅如此，腾讯云还推出了企业应用连接器，可实现横跨不同SaaS产品的统一账户登录及数据连通，使SaaS供应商更有效地开发及交付产品，同时协助企业客户更好地协调多项SaaS解决方案。近期在腾讯财报中，腾讯还表示将继续加强效率办公SaaS产品及安全软件，以及与SaaS供应商及独立软件供应商的合作伙伴关系和对它们的投资，以支持客户的数字化需求。进一步增强在SaaS生态上的优势。

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未来4年随着5G、AI、IoT等发展，数据量将激增4倍，到35年呈50倍增长，数据已成为世界各国关键的战略资源，跨境数据流通成为多边贸易重要议题，中国也从数据大国迈向数据强国，数据已作为继土地、资本、技术、劳动力的第5种生产要素，其重要性越来越凸显。各企业若想要在数字化转型过程中乘风破浪，搭上通往“数字经济“的快艇，选择具有竞争力的数字底座至关重要。近日， Frost&Sullivan弗若斯特沙利文发布了《2020年中国数据管理解决方案市场报告》，从产品创新能力、成长能力、基础能力三个维度对主流大数据厂商进行全面评估，报告显示华为云位居“领导者”位置，在中国大数据厂商中全面领先。报告解读本次报告从创新能力、成长能力、基础能力三方面对产品进行全面评估，其中横坐标代表创新指数，重点关注湖仓一体能力、海量数据事务支持能力，以及数据虚拟化能力；纵坐标代表成长指数，关注包含可扩展性、生态对接等能力；圆环中的色深代表产品的基础指数，关注支持的部署形态、数据类型等能力。从Frost Radar(弗若斯特雷达)中不难看出，活跃在中国市场的大数据厂商均已进入报告，产品表现上华为云最为抢眼，在上述三方面的表现都处于中国领先位置。华为云FusionInsight智能数据湖为政企客户提供湖仓一体的解决方案，包含MRS云原生数据湖、GaussDB(DWS)云数据仓库、DGC数据湖治理中心、GES图引擎、DLI数据湖探索等云服务，用于离线分析、实时分析、数仓集市、交互查询、实时检索、多模分析、数据接入治理、图计算等海量数据分析场景。本次报告中，华为云FusionInsight智能数据湖解决方案能位居“领导者”位置，有哪些过人之处呢？下面将从创新能力、成长能力及基础能力三方面进行解读：创新能力-湖仓一体打通数据壁垒，跨湖跨仓协同分析高效用数华为云FusionInsight解决方案中的MRS云原生数据湖产品，通过创新的HetuEngine数据虚拟化引擎，可以帮助客户构建逻辑数据湖，提供跨湖、跨仓、跨云的协同分析，实现湖仓一体，减少80%数据搬迁。同时，MRS云原生数据湖还可构建实时数据湖，提供Hudi  ACID数据实时增量入湖、ClickHouse毫秒级OLAP分析、Flink批流合一等实时处理能力，支撑全自助实时分析处理等场景，使得数据时效从T+1到T+0。成长能力-一个可持续演进的数字底座至关重要华为云FusionInsight MRS云原生数据湖作为企业级平台，支持2万+超大规模集群，通过集群联邦可达10万节点，助力客户一个平台持续演进。通过创新的超级调度器Superior，任务调度性能相比传统方案提升20+倍。华为云FusionInsight MRS云原生数据湖不仅在规模上满足企业持续高速发展的需求，同时还提供滚动升级能力，使得升级过程业务不中断，保障业务连续性。基础能力-数据不出湖，分析性能提升50%+华为云FusionInsight MRS云原生数据湖可构建离线数据湖，实现湖内建仓，数据不出湖，缩短数据分析链路，让分析性能提升50%+；离线数据湖拥有交互式、BI、AI等多个计算引擎，一个平台实现海量数据多场景分析；采用OBS实现存算分离，计算与存储按需扩容，其企业级EC能力替代了传统3副本方案，统一数据存储有效提升存储周期2倍+，使得云原生数据湖架构更灵活。同时，华为云FusionInsight智能数据湖解决方案，不仅包含有MRS云原生数据湖，可以使政企客户一个架构构建离线、实时、逻辑3种数据湖，还提供GaussDB(DWS)云数据仓库、DGC数据湖治理中心、GES图引擎、DLI数据湖探索等云服务，助力政企客户实现一企一湖、一城一湖，业务洞见更准，价值兑现更快！。GaussDB(DWS)云数据仓库：是一款具备分析及混合负载能力的云数据仓库，具有高性能、高扩展、高可用等特点，广泛应用于汽车、制造、零售、互联网、金融、政府、电信等行业核心分析决策系统。DGC数据湖治理中心：一站式数据开发集成管理平台，包含数据架构、标准规范、数据开发、数据质量等功能，统一数据标准，加速数据资产沉淀。GES图引擎：是中国首个商用的、拥有自主知识产权的原生图产品，具备多项自主专利。针对以关系为基础的图结构数据，应用于社交APP、关系分析、物流配送、知识图谱等场景。DLI数据湖探索：提供一站式Serverless的融合处理分析服务。企业使用标准SQL、Spark、Flink就可轻松完成多数据源的联合计算分析，挖掘和探索数据价值。通过以上 “硬核”能力加持，华为云FusionInsight位居 “领导者”位置和国内领先的大数据厂商，可谓实至名归。      华为云 FusionInsight 智能数据湖深入各行业客户需求，已经规模商用湖仓一体创新技术方案，以数据驱动各行业业务增长。据了解，华为云 FusionInsight 客户覆盖全球 60 多个国家 3000 多家客户，覆盖政府、金融、运营商、电力、传媒、医疗、教育、交通、油气、物流、零售、制造等行业。      在政务领域，在政务数字化参与部委、各省市智慧城市、数字城市建设。在某市，华为云 FusionInsight 联合伙伴建成“一云二网三平台”，针对民生、产业、政府的“痛点”和“难点”，从构建城市数据资源库为开端，以大数据分析支撑政府智慧决策，在 “数聚惠民”、“数聚兴业”、“数聚善政”三大方面，支撑 “一号、一窗、一网” 政务服务，让简政放权、百姓办业务“最多跑一次”成为现实。      在金融领域，华为云 FusionInsight在工商银行、建设银行、招商银行等银行、证券、保险行业广泛应用。其中工商银行与华为开展联创工作，引入了华为云 FusionInsight 智能数据湖解决方案，搭建了自主可控的大数据云平台，解决了大数据全场景生态化应用的存储、算力和算法挑战，支撑了企业级数据湖、数据仓库、集团信息库的建设，通过HetuEngine提升了全行13000+分析师的即时BI体验，智能服务演进由事后快速演进到事前、事中的阶段。      在运营商领域，已覆盖国内三大运营商以及海外运营商客户。其中广东移动基于华为云 FusionInsight，联合政企客户共同打造智慧电网、智慧港口、高清视频等系列标杆应用，打通数据全生命周期链路，实现对内业务支撑、对外应用赋能，全面支撑了各类政务、民生等大数据应用服务。      面向大企业客户，覆盖能源、交通、制造等行业客户大数据平台建设。其中深圳地铁采用华为城轨云解决方案，利用云计算、大数据、5G、人工智能等技术核心，建立了统一、开放、智能的城轨数字平台，利用华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖能力构建深圳地铁大数据分析平台，在智慧车站、智慧运维方面，对新技术与地铁场景进行创新融合，推进了车站业务全日自动运行、线上线下一体化客服、设备主动检测、健康管理等应用，探索数字化、高效化的新业务模式，为城市提供更优质的公共交通服务。      华为云FusionInsight持续投入10年+，坚持与世界同行，在开源社区先后开放CarbonData和openLooKeng等组件，携手800+合作伙伴，服务于全球60+国家和地区3000+政企客户，已广泛应用于政府、金融、运营商、大企业等行业。更多精彩文章：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-66105-1-1.html

2021年以来，从政策到市场刚需，再看到科技行业的变革与创新。可以预见，新的信息时代已经到来。每一次科技革命都会带来全新的产业变革，衍生具大的商业机会。传统企业都在拥抱新兴科技，希望从中分得一杯羹，为企业的升级转型谋出路，期望创造出新的业务增长点。数字化时代的新机遇，小芯机加速企业升级转型数字化建设已广泛应用于各行各业，其中云计算、云办公、大数据应用、5G应用、人工智能、物联网等技术的深度融合，已经深远影响着企业的发展，激发出新的商业模式，成为推动企业加速数字化建设的重要引擎。在5G时代，诸多的场景应用又将催生新的服务产品、商业模式和投资机会，企业更加趋势于智能办公，企业搭建信息化管理系统，实现电脑办公和协同移动办公，数据可以统一储存管理，具有安全稳定、开放自由等优势。5G不仅创造出万亿的巨大市场规模，更是带动了整个行业数字化建设的快速发展，也为小芯机的发展提供了难得的机遇。以小芯机为例，小芯机作为集微型主机、云计算、信息管理系统于一体的产品，通过打通桌面端硬件，为企业数字化转型提供技术支撑，帮助企业用户快速构建安全、稳定、可靠的云端电脑。数字化时代，小芯机可以为企业带来哪些好处？1、优化企业管理流程，提供企业办公效率小芯机基于云计算和数字化技术，提供无主机、云共享组合产品租赁服务，按需定制云端桌面管理系统，桌面快速部署，数据及应用储存在云端，具有集中管理，信息安全，弹性扩展，节约成本等多种优势，为企业升级减负。2、PC端、移动端实现云端传输同步小芯机采用硬盘上云，使用户可以在任何地方通过手机、iPad等移动设备或电脑，远程连接电脑桌面，享受跨平台的极速访问，浏览公司文件，实现数据互通，便捷办公。3、提高信息储存价值和管理效率企业的数据和信息资源是企业最重要的资产之一，通过小芯机可以在云端进行信息的储存、查询、提取和有效的利用。4、科学的大数据分析小芯机芯享云安全部署提供IT精准管理功能，员工计算机行为轨迹管理，IT数据保护管理。实现企业各类数据的互联互通，一键生成数据报表，充分挖掘企业数据价值，为管理决策提供可靠依据。5、降低企业运维成本小芯机作为一款迷你主机电脑，不仅体积小、重量轻，安装方便，终端采购成本低，不易损坏，耗电量低，升级不报废，终端免维护，显著降低企业办公设备购置和运维成本。随着人工智能、大数据、物联网等信息技术加速应用，各领域企业纷纷上云。企业在不断创新思维，运用各种IT工具，重新定义管理模式，加速企业数字化建设，借助5G技术和云计算向新的实体领域实现延伸，帮助企业实现商业改造。我们相信，未来的云计算市场将会呈现出更加广阔的增长前景。在这样的趋势下，小芯机这种具有核心技术优势的企业，随着产品的升级和技术的不断优化，借助行业的高速发展，迎来巨大的发展机遇，将为这个行业打造成下一个科技巨头。

如果说蒸汽机和电力开启了人类历史上的两次工业革命，那么发展到今天，脱胎于互联网，但又被称作"革命性计算模型"的云计算，正在让我们的生活步入另一个阶段。随着社会的不断进步和发展，如今，“上云”已经逐渐成为企业寻求自身发展和突破的趋势和关键了。云计算也凭借着自身在业务方面的敏捷性、可拓展性、效率性以及成本节约优势，受到了越来越多企业的青睐，已然成为各行业、企业智能化、数字化转型升级的关键之所在。1什么是云计算？对于了解IT互联网的小伙伴们来说，想必对于5G、大数据、云计算以及人工智能都不会陌生吧。5G主要拼的是网络传输速度、大数据是通过某些特定的方式或工具实现海量数据的分析，而人工智能则主要是通过不断的模拟、训练让计算机更加的懂你。那么云计算究竟是什么？又可以用它做什么呢？1、云计算，是结合人类社会顶端智囊与最尖端IT科技而诞生的最新互联网技术之一；2、它已成为当前互联网的基础设施：计算能力、存储能力、网络能力、安全能力；3、作为新一代互联网计算资源的基石，云计算支撑着互联网几乎所有的上层数据处理系统；4、无论是大数据还是人工智能，以及各类应用场景，都需要依托云计算提供的基础设施来运行；5、在IT行业领域外，还有政府、金融、工业、交通、物流、医疗健康等这些传统行业，云计算技术都已在广泛使用。云计算有哪些特点呢？大规模、分布式：“云”一般具有相当的规模，一些知名的云供应商如Google云计算、Amazon、IBM、微软、阿里、华为等也都拥能拥有上百万级的服务器规模。而依靠这些分布式的服务器所构建起来的“云”能够为使用者提供前所未有的计算能力。虚拟化：云计算都会采用虚拟化技术，用户并不需要关注具体的硬件实体，只需要选择一家云服务提供商，注册一个账号，登陆到它们的云控制台，去购买和配置你需要的服务（比如 云服务器，云存储，CDN等等），再为你的应用做一些简单的配置之后，你就可以让你的应用对外服务了，这比传统的在企业的数据中心去部署一套应用要简单方便得多。而且你可以随时随地通过你的PC或移动设备来控制你的资源，这就好像是云服务商为每一个用户都提供了一个IDC(Internet Data Center)一样。高可用性和扩展性：那些知名的云计算供应商一般都会采用数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性。基于云服务的应用可以持续对外提供服务（7*24小时），另外“云”的规模可以动态伸缩，来满足应用和用户规模增长的需要。按需服务，更加经济：用户可以根据自己的需要来购买服务，甚至可以按使用量来进行精确计费。这能大大节省IT成本，而资源的整体利用率也将得到明显的改善。安全：网络安全已经成为所有企业或个人创业者必须面对的问题，企业的IT团队或个人很难应对那些来自网络的恶意攻击，而使用云服务则可以借助更专业的安全团队来有效降低安全风险。2云计算的发展趋势虽然说云计算是新兴行业，但至今也有了10多年的发展历程了，经历了从1.0-2.0的升级迭代，发展速度还是很迅猛的。尤其现在，AI不断落地、5G逐渐商用、软件系统泛在等新趋势，逐渐将云计算推向3.0。甚至以云网端融合技术为中心的社会重塑，将会影响整个社会模式的演变。2018年8月，工信部印发《推动企业上云实施指南（2018-2020 年）》提出了企业上云的工作目标，到2020年，全国新增上云企业100万家。同时，据国务院发展研究中心国际技术经济研究所发布《中国云计算产业发展白皮书》统计显示：2018年我国云计算整体市场规模达962.8亿元，增速39.2%。预测到2023年我国云计算产业规模将超过3000亿元。其中，中国政府和企业上云率将超过60%，全站自主可控计算平台将成为政府和大型企业的主流IT基础设施。有了国家政策的大力支持，我们可以预见，在未来十年甚至二十年里，云计算都将会是行业的“宠儿”，越来越多的行业、企业都会选择业务上云、将应用部署到云端等，也将会迎来云计算行业的“发展黄金期”。云计算行业，未来可期！3云计算人才供不应求面对高速发展的广阔市场，掌握云计算技术的人才已供不应求。作为云计算工程师，一般会选择入职华为云，腾讯云、百度云这类专门做云计算服务的公司，或者入职银行、金融以及其他传统行业企业，为这些企业建立和管理私有云。3-5年之后，就可以向云计算架构师、云计算开发工程师方向发展，此时无论是技术能力还是工资水平都会更上一层楼。当然，口说无凭，数据为证。据职友集最新统计显示：北京云计算工程师平均工资：22.4K/月，取自560份样本，对比北京平均工资，高59.2%；深圳云计算工程师平均工资：20.9K/月，来自近一年314份样本，对比深圳平均工资，高112.2%。杭州云计算工程师平均工资：19.0K/月，来自近一年231份样本，对比杭州平均工资，高93%。

《科创板日报》（上海，记者 博罗）讯，根据上交所披露的公告显示，科创板公司一季度共计实现营业收入981.55亿元，同比增长70.88%；实现归母净利润119.91亿元，同比增长216.40%。截至4月底，科创板一季报正式收官。如耀眼新星的新能源板块，表现亮眼，生物医药呈现高成长性，半导体板块不少指标跑出历史新高，先进环保产业板块成绩单漂亮，新材料行业上市公司也全是“好选手”。而科创板大数据与云计算，却是“悲喜交加”，喜的是，营收无一例外全部见涨，但“发光却不发热”，在二级市场，截至4月，股价全面下跌，这一板块无疑是队形整齐的“难兄”与“难弟”。云计算行业特性优先大数据与云计算板块股价齐跌，或与企业整体亏损相关。纳入统计的五家企业，归母净利润4家为负。其中，两家云计算企业优刻得与青云科技亏损最为严重。优刻得在报告期实现营收7.11亿元,同比增长72.31%的情况下，归母净利润亏损1.32亿元，同比亏损扩大400%；青云科技一季度实现营业总收入1.1亿，同比增长87.1%；实现归母净利润-6151.8万，亏损同比也扩大近50%。这两家云计算企业1-4月股价变动均下滑了27%，不过需要注意的是两家股价在报告期内不断触底。其中，青云科技为今年3月科创板上市的云计算厂商，股价最高达98元/股，如今股价对半走低达54.32元，低于发行价63.7元/股。究其原因并非一家之因，而是行业属性使然。云服务业务激烈竞争，优刻得与青云科技均不在第一梯队之列。尤其是公有云领域规模效应突出，龙头厂商通过降低产品报价、加强营销推广等多种手段，积极争取客户订单，着力抢占市场份额，使得第二梯队的云服务企业业务承压降价，增大了盈利难度。由于是长期的行业态势，这两家无一例外的表示，预计年初至下一报告期期末的累计净利润可能为亏损。卓易信息，为云计算产业链服务商，作为唯一一家归母净利润为正，且达到1727万的情况下，股价在财报发布后接连受创，4月30日盘中股价最低35.75元，创历史新低。同时，卓易信息也是该板块跌幅最大的企业。这或与卓易信息2020年报相关，去年卓易信息营收出现下滑，主要是物联网云服务收入大幅收缩，仅有2019年度近1/4。卓易信息解释称，系2020年上半年因新冠肺炎疫情影响，公司云服务业务新项目的招投标时间延期，存续项目交付、验收时间推迟，造成全年项目实施周期整体延长所致。大数据走向“两极”数字地球第一股中科星图，是国内最早从事数字地球产品研发与产业化的企业，行业壁垒较高，特种领域客户贡献的收入占总营收的比例长期在60%以上。中科星图2021年一季度营收约9989万元，同比增长165.32%，净亏损约467万元，但呈收窄趋势。股价虽然一季度下滑33%，机构股东丝毫不减对中科星图的热情。一季度，不仅是全国社保基金大举买入中科星图股票，成为公司的第一大流通股东，中国建设银行-国泰金鼎价值精选混合型证券投资、瑞银集团UBS AG新进成为公司第九大股东、第十大股东。在前十名无限售条件股东中，机构投资者占五名。中科星图基本面向上不改，在最新的机构调研与投资者问答中表示，公司毛利率稳定。并且，在特种领域机构改革完成后，大量的新兴技术应用于特种领域，且这些技术的应用具有滚动性和循环性，因此中科星图在特种领域的业务增长会维持在较高水平。慧辰资讯是板块内另一家大数据企业，2021年第一季度营收同比增长32.16％，但是净亏损约113万元。让人好奇的是，去年一季度受疫情影响之后，二季度以来，慧辰资讯均实现盈利，但今年一季度再度由盈转亏。《科创板日报》记者注意到，销售费用高达1787万，同比增加了53%。慧辰资讯解释称营业成本相应增加及上年12月信唐普华由参股变为控股子公司所致。值得警惕的是，2020年年报显示，慧辰资讯的主营业务为TMT、其他、耐用消费品、快速消费品、政府，占营收比例分别为：37.6%、21.48%、20.05%、18.37%、2.5%。其中，TMT、耐用消费品、快速消费品营收规模均出现下滑，仅有政府与其他保持正向增长。慧辰资讯股价表现一直低迷，Q1股价一度创历史新低至32.16元，甚至低于发行价34.21元。去年7月科创板上市时，慧辰资讯山顶价高达121元/股。星矿数据统计显示，慧辰资讯曾是单日主力资金净流出率最高的科创板个股。

2021年上半年，湖仓一体俨然已经成为大数据领域最火热的流行词，各大云厂商推出自己的湖仓一体产品，在众多产品中，企业如何找到符合自身需求的数据管理产品？近日，国际权威分析机构弗若斯特沙利文 Frost & Sullivan（以下简称“沙利文”）发布了《2020 年中国数据管理解决方案市场报告》，对中国主流大数据厂商从产品创新能力、成长能力、基础能力三个维度进行了全面评估。华为云凭借 FusionInsight 的持续创新位居中国数据管理解决方案领导者，并在中国大数据厂商中全面领先。沙利文用 Frost Radar（弗若斯特雷达）清晰明了地展示中国数据管理解决方案市场态势。横坐标代表“创新指数”，体现服务丰富度和产品调优能力；纵坐标代表“成长指数”，衡量产品功能和性能的竞争力，色深代表“基础指数”，体现大数据平台基础能力。华为云位居右上角的领导者区间，三项指标均领先国内其他大数据厂商，其主打解决方案华为云 FusionInsight 智能数据湖是获得沙利文认可的关键。报告还指出，预计到 2024 年，中国大数据硬件市场规模为 111 亿美元，中国大数据软件市场规模为 162.3 亿美元，中国大数据整体市场规模即为两者之和——273.3 亿美元，即将到来的百亿级美元市场，考验着数据管理厂商的能力边界。大数据管理：不仅要存得好更要用得好在行业发展的不同阶段，数据管理解决方案所要面临的主要矛盾截然不同，此前数据管理解决方案的重点分别是数据的数量、种类和速度，现阶段企业对数据管理解决方案的需求，逐渐聚焦于数据如何支撑重要决策，并不断促使数据管理解决方案走向湖仓一体，提升企业的数据价值创造力。数据仓库与数据湖是企业经常会使用到的两种数据管理解决方案，数据仓库到数据湖的演进并不是替代关系，数据仓库诞生较早，借鉴了数据库的数据理念，通过预先定义 schema，将结构化数据清洗提炼，提供数据服务和管理能力。数据湖则诞生于半结构化、非结构化数据的海量增长背景之下，以原始形态存储数据并且逐渐发展数据处理能力，成为可以运行不同类型的大数据工具，对数据进行大数据处理、实时分析和机器学习等操作的统一数据管理平台。在面对愈发复杂的大数据场景时，数据仓库与数据湖各自的弊端显现，也就有了湖仓一体产品的诞生，相较于单一使用数据湖或数据仓库，湖仓一体将两者的优势兼容并蓄。湖仓一体的数据管理解决方案具备事务支持、数据的模型化和数据治理、BI 支持、存算分离、灵活开放、支持多种数据类型、支持各种工作负载、端到端流等特性，此外，数据的安全和访问控制也十分重要，契合云计算时代企业的业务模型。华为云 FusionInsight 智能数据湖为政企客户提供“湖仓一体”的解决方案，提供 MRS 云原生数据湖、GaussDB(DWS) 云数据仓库、DGC 数据湖治理中心、GES 图引擎、DLI 数据湖探索等云服务，用于离线分析、实时分析、数仓集市、交互查询、实时检索、多模分析、数据接入治理、图计算等海量数据分析场景，实现政企客户一企一湖、一城一湖的业务模式。湖仓一体、云化部署已是大数据主流趋势大数据平台的发展历史就是一部企业探索数据价值的历史，当业务发展与现有技术产生矛盾，总会有新的技术浮现，Spark、Flink、Hudi、ClickHouse、HetuEngine 等等技术尽皆如此，大数据平台不断查漏补缺，最终由单点式的工具演变为全栈式的系统。传统数据管理解决方案一般部署在通用服务器之上，近年来数据仓库和数据湖的整体上云趋势愈演愈烈，美国市场还诞生出一些备受关注的独角兽企业，而在中国市场，云化部署也成为数据管理解决方案的大趋势。沙利文报告提出，大数据云化部署方案将成为主流。在存算分离理念的基础上，云化服务完美应对了弹性扩展、功能迭代、成本控制等需求，在资源需求差异化的场景中实现资源的合理配置。同时，按客户业务需要，弹性发放的云化服务显著节约了使用等待时间。华为云得以进入领导者区间，很大程度上也是因为其覆盖数据全生命周期的全栈式数据管理能力，由采、存、算、管、用的全面云化，再到湖仓一体的一站式融合分析，FusionInsight 智能数据湖提供的湖仓一体架构，帮助客户构建一企一湖、一城一湖。华为云 FusionInsight 湖仓一体架构提供灵活的多样性算力和存算分离方案，符合当下的企业需求。MRS 云原生数据湖实现了一个架构可构建逻辑、实时、离线 3 种数据湖，HetuEngine 提供跨湖、跨仓、跨云的协同分析，Hudi 支持 ACID 数据实时增量入湖，提供 ClickHouse 毫秒级 OLAP 分析、Flink 批流合一等实时处理能力，离线数据湖拥有交互式、BI、AI 等多个计算引擎，一个平台实现海量数据多场景分析。GaussDB(DWS) 云数据仓库同时具备分析及混合负载能力，具有高性能、高扩展、高可用等特点，广泛应用于汽车、制造、零售、互联网、金融、政府、电信等行业核心分析决策系统。DGC 数据湖治理中心是一站式数据开发集成管理平台，包含数据架构、标准规范、数据开发、数据质量等功能，支持 40+ 异构数据源、全拖拽开发，效率提升 3 倍，助力企业快速构建从数据接入到分析的 E2E 数据治理体系，统一数据标准，加速数据资产沉淀。GES 图引擎是中国首个商用的、拥有自主知识产权的原生图产品，具备多项自主专利。针对以关系为基础的图结构数据，应用于社交 APP、关系分析、物流配送、知识图谱等场景。DLI数据湖探索提供 Serverless 的融合处理分析服务，企业使用标准 SQL、Spark、Flink 就可轻松完成多数据源的联合计算分析，挖掘和探索数据价值。数据兑现价值，FusionInsight 深入核心业务场景伴随数据管理解决方案的底层设施逐渐成熟，技术升级和服务应用场景拓展的加速及深化，数据管理解决方案行业应用逐渐向各领域的核心业务延伸，数据管理解决方案产品与应用场景融合加深。华为云 FusionInsight 智能数据湖深入各行业客户需求，已经规模商用湖仓一体创新技术方案，以数据驱动各行业业务增长。据了解，华为云 FusionInsight 客户覆盖全球 60 多个国家 3000 多家客户，覆盖政府、金融、运营商、电力、传媒、医疗、教育、交通、油气、物流、零售、制造等行业。在政务领域，在政务数字化参与部委、各省市智慧城市、数字城市建设。在某市，华为云 FusionInsight 联合伙伴建成“一云二网三平台”，针对民生、产业、政府的“痛点”和“难点”，从构建城市数据资源库为开端，以大数据分析支撑政府智慧决策，在 “数聚惠民”、“数聚兴业”、“数聚善政”三大方面，支撑 “一号、一窗、一网” 政务服务，让简政放权、百姓办业务“最多跑一次”成为现实。在金融领域，华为云 FusionInsight在工商银行、建设银行、招商银行等银行、证券、保险行业广泛应用。在某行使用华为云 FusionInsight 构建大数据基础平台，支撑了一湖两库建设，保障银行 BI、AI、数据挖掘、数据分析等日常数据分析，实现全行即时 BI，加速银行数字化转型进程。在运营商领域，已覆盖国内三大运营商以及海外运营商客户。其中广东移动基于华为云 FusionInsight，联合政企客户共同打造智慧电网、智慧港口、高清视频等系列标杆应用，打通数据全生命周期链路，实现对内业务支撑、对外应用赋能，全面支撑了各类政务、民生等大数据应用服务。面向大企业客户，覆盖能源、交通、制造等行业客户大数据平台建设。其中深圳地铁采用华为城轨云解决方案，利用云计算、大数据、5G、人工智能等技术核心，建立了统一、开放、智能的城轨数字平台，利用华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖能力构建深圳地铁大数据分析平台，在智慧车站、智慧运维方面，对新技术与地铁场景进行创新融合，推进了车站业务全日自动运行、线上线下一体化客服、设备主动检测、健康管理等应用，探索数字化、高效化的新业务模式，为城市提供更优质的公共交通服务。写在最后随着 IoT、AI 等新技术的大量应用，未来 4 年里数据量将激增 4 倍，到 35 年呈 50 倍增长。在政企数字化转型的过程中，湖仓一体将是政企客户实现一企一湖、一城一湖的最佳选择，使得业务洞见更准，数据价值兑现更快。华为云等厂商所倡导的湖仓一体，将持续引领2021年大数据领域技术创新潮流，让我们拭目以待。文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/5UHtqKXJHy3bfx_wd_llyw（InfoQ）更多精彩文章：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-66105-1-1.html

讯方实训云教育解决方案整合行业先进技术及人才标准，通过产教融合协同育人服务高校ICT专业建设与学科发展，实现产、学、研、用人才闭环，助力云计算、大数据、人工智能及鲲鹏人才培养。        商品亮点：①丰富的课程和视频资源：华为认证课程+技术专业课程②实验环境：覆盖云计算、大数据、AI及鲲鹏等多个技术方向，满足日常教学+培训授课所需要的实验环境③智能的学习跟踪管理：提供专项学习、错误记录、模拟考试等多种测评方式，准确评估用户知识点掌握情况④全方位的教学服务项目：提供课程建设、师资培养、认证培训、实习服务等教学服务内容⑤灵活的部署模式：支持公有云、混合云部署方式，保障资源充分利用以5G、人工智能、大数据、云计算、物联网等为代表的新一代信息技术已经全面融合渗透到经济社会生活的各个领域，成为深刻改变人类社会生产方式、生活方式和思维方式的重要使能工具，并推动各行业各领域加速向数字化、网络化、智能化转型。信息技术产业的蓬勃发展，导致产业人才存在需求数量巨大、人才错位等特征。在这个背景下，国家近几年持续加大对教育领域的投入以及政策支持，先后出台多项促进产教融合的政策，并陆续批复设立了云计算、大数据、人工智能等技术方向的新专业。新专业的建设无成熟的模式可借鉴，院校存在人才培养如何定位、课程如何开设、师资培养等一系列问题。技术发展及人才需求走在前面，高校需要和行业优秀企业合作，需要企业在专业建设、课程建设、师资培养、实践环境建设、学生实习就业等多个领域提供支持和专业服务。华为云云市场讯方实训云教育解决方案是针对云计算、大数据、AI等新专业建设痛点的解决方案，主要提供以下核心功能及服务：1、云端教学：可以满足学校进行远程直播教学、线上教学、教学视频回看等需教学需求；2、云端实验：面向云计算、大数据、AI、鲲鹏等技术方向提供云端实验沙箱，满足项目实训需求；3、教学服务：面向专业建设过程的核心任务，提供课程建设、师资培养、认证培训、实习就业服务等教学服务项目：     ①课程建设服务：专业课程植入；特色课程定制开发，打造金课、国家/省级精品课程；讲师驻场授课+项目实训     ②师资培养服务：鲲鹏讲师赋能培训、讲师入企业实践提升技能，双师互聘双向交流，打造双师师资队伍     ③认证培训服务：职业认证证书普及；HCIE精英认证服务打造人才培养特色；微认证赋能学生专项技能；1+X认证课程嵌入，实现课证融合     ④实习就业服务：专场招聘会助力学生对口就业；岗前培训、夏（冬）令营赋能职业素养；校内、校外实训基地提升职业技能     ⑤科研创新服务：联合科研助力技术创新平台、技术服务平台建设；创新创业服务打造双创教育高地。讯方技术专注ICT技术人才培养及软件与信息服务20年，整合行业先进技术及人才标准，通过讯方实训云教育解决方案践行产教融合，实现产、学、研、用人才闭环，助力ICT产业人才培养。 文中提到的商品链接：讯方实训云【华为云云市场，助您上云无忧】

近日，国际权威分析机构弗若斯特沙利文Frost & Sullivan（以下简称“沙利文”）发布了《2020年中国数据管理解决方案市场报告》，对中国主流大数据厂商从产品创新能力、成长能力、基础能力三个维度进行了全面评估。华为云凭借FusionInsight的持续创新位居中国数据管理解决方案领导者，并在中国大数据厂商中全面领先。沙利文表示：云化的部署将会成为主流，未来整体的数据管理解决方案将会向专业化迈进，需要厂商对客户业务及应用场景有深刻的理解。我们非常认可华为云在数据管理解决方案领域的领导者地位。华为云FusionInsight智能数据湖为政企客户提供湖仓一体的解决方案，提供MRS云原生数据湖、GaussDB(DWS)云数据仓库、DGC数据湖治理中心、GES图引擎、DLI数据湖探索等云服务，用于离线分析、实时分析、数仓集市、交互查询、实时检索、多模分析、数据接入治理、图计算等海量数据分析场景，助力政企客户实现一企一湖、一城一湖，业务洞见更准，价值兑现更快！MRS云原生数据湖，一个架构可构建逻辑、实时、离线三种数据湖：逻辑数据湖：HetuEngine提供跨湖、跨仓、跨云的协同分析，实现湖仓一体，减少80%数据搬迁，协同分析提效50倍。实时数据湖：通过Hudi支持ACID数据实时增量入湖、ClickHouse毫秒级OLAP分析等构建实时更新处理能力，使得供数时效从T+1到T+0。离线数据湖：提供交互式、BI、AI等多个计算引擎，采用OBS实现存算分离，使得云原生数据湖的架构更灵活。同时还支持2万（通过集群联邦，支持10万+规模）节点的超大规模集群滚动升级，保障关键业务升级不中断。GaussDB(DWS)云数据仓库：是一款具备分析及混合负载能力的云数据仓库，具有高性能、高扩展、高可用等特点，广泛应用于汽车、制造、零售、互联网、金融、政府、电信等行业核心分析决策系统。DGC数据湖治理中心：一站式数据开发集成管理平台，包含数据架构、标准规范、数据开发、数据质量等功能，统一数据标准，加速数据资产沉淀。GES图引擎：是中国首个商用的、拥有自主知识产权的原生图产品，具备多项自主专利。针对以关系为基础的图结构数据，应用于社交APP、关系分析、物流配送、知识图谱等场景。DLI数据湖探索：提供Serverless的融合处理分析服务，企业使用标准SQL、Spark、Flink就可轻松完成多数据源的联合计算分析，挖掘和探索数据价值。华为云FusionInsight持续投入10年+，坚持与世界同行，在开源社区先后开放CarbonData和openLooKeng等组件，携手800+合作伙伴，服务于全球60+国家和地区3000+政企客户，已广泛应用于政府、金融、运营商、大企业等行业。文章来源：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/266149 更多精彩文章：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-66105-1-1.html

MLlib是Spark中提供机器学习函数的库，该库专为集群上并行运行的情况而设计MLlib设计理念：把数据以RDD形式表示，然后在分布式数据集上调用各种算法。归根结底，MLlib就是RDD上一系列可调用的函数的集合。注意:MLlib只包含能够在集群上运行良好的并行算法，包括分布式随机森林算法，K-means,交替最小二乘法等，如果用小规模数据集，单节点用scikit_learn,Weka更合适。在spark中，可以通过把参数列表传给parallelize(),来在不同节点上分别运行不同的参数，而在每个节点则使用单节点的机器学习库实现。

五一来临，你的假期状态是怎样的呢？是身心放松，捡起远方还是继续在岗，用行动致敬“劳动”1890年美国芝加哥城的工人大罢工推动了8小时工作制的落地而今天“996”“007”仍然是许多劳动者的“不得已而为之”当企业开始加速上云，当互联网与云计算手段连接了社会资源、我们的劳动方式和价值又会有怎样的转变？这个假期能否不做“打工人”，尽情做自己~【AI+客服，互联网时代重新定义用户服务的广度与深度】点此了解>>UDESK智能客服解决方案<<AI的应用，让“人工客服”从高强度且重复枯燥的问答环节中抽身，转而关注于用户价值的深层次挖掘。对于企业来说，应用人工智能客服，更能在降低企业客服成本的同时，提高服务效率，拓宽服务渠道。另外，作为前端与用户直接对话的第一窗口，智能客服能够实时积累大量用户相关信息，利用大数据分析，为企业创造更多价值！【企业OA系统，让工作更简单】点此了解>>泛微e-office<<    从“纸质化”走向“数字化”，告别复杂的办公流程，最大化工作效率，管理、沟通、执行……一个平台，全程掌握。【互联网营销，挖掘企业更深层价值】点此了解>>云速建站<<        互联网改变了企业的经营方式，企业网站、网上商城、小程序等渠对品牌竞争力的影响逐渐加强，每一方面的传播活动，都应尽力体现出品牌的概念，选择专业的营销推广，将为品牌争取更多机会与价值。【大数据时代，为企业筑起安全堡垒】点此了解>>云数据库审计及防护系统<<        大数据时代，构建更全面的企业安全体系尤为重要，24小时的安全防护，实时监测、预警恶意入侵风险，中小企业发展需要更安全的保障服务。         随着云、5G、AI等技术的发展，各行各业寻求上云的步伐也在不断加快，许多传统的劳动方式已经被替代，我们的工作与生活模式也在不断更新，科技在改变劳动，但不变的仍是创造的初心。上华为云云市场，精选企业应用，加速企业上云，用科技改变生活，让劳动创造未来！【华为云云市场，助您上云无忧】