戴尔流数据平台帮助企业了解数据中心外数据的价值当工业数字化遇上算力，会涌现出怎样的潜力？今晚7点，戴尔科技携手第一财经畅谈算力如何赋能中国数字经济，长按识别二维码锁定关注。:每年的3月23日是世界气象日。今年世界气象日的主题是“早预警、早行动：气象、水文和气候信息助力防灾减灾”。刚刚过去的2021年，从河南的暴雨到山西的洪涝灾害，再到加拿大的历史性高温干旱，欧洲的洪水，德州的极寒天气……暴雨、闪电、大风、高温等极端天气席卷全球。为了减少灾害造成的损失，各国都非常重视气象灾害的预警工作。气象灾害预警是防灾减灾的第一道防线。对于气象部门来说，随着监测的精细化和多源数据的广泛收集，我们不再缺乏气象数据。实现气象灾害预警，涉及海量数据的快速汇聚与处理、长序列数据的在线分析、部门内外多源数据的综合应用、基于数据挖掘开发的智能预报与服务算法等。机器学习等等，最终都会落在对算力的需求上。鉴于此，国内某省级气象局与戴尔科技、神州云信息技术有限公司合作，面对气象数据文件量大、数据交换效率要求高、整体吞吐量大的特点，通过部署戴尔科技PowerEdge服务器和全闪存阵列提升了省气象局卫星、雷达、GNSS等数据的计算处理能力，推动区域气象计算技术升级。数值天气预报时空分辨率提高到1-2小时。可提前50-60分钟预警，暴雨雪灾预报准确率位居行业前列，真正构筑防灾减灾“第一道防线”。事实上，通过提高数据处理能力来提高服务准确性和质量的不仅仅是气象行业。放眼各行各业，无论是大数据在追踪疫情传播中的应用，还是智慧城市、智能工厂的建设，还是线上办公、学习、娱乐，千行万业的数字化转型对计算能力的需求越来越大。计算能力在经济社会发展中发挥着越来越重要的作用。对算力的需求充满挑战。“数据驱动”已经成为企业当前运营和业务发展的核心特征。正如在《智能运营，智赢未来》报告中，埃森哲分析了部分企业在高度不确定的市场环境下仍能取得良好业绩的原因。其中一个重要因素是利用高质量的多元数据获得更多洞察力，这有助于专注于持续收获价值和增长，同时将其视为“未来级”企业的必备特征之一。企业对数据的综合利用是提升企业核心竞争力的重要渠道。数据成为新的经济要素，算力成为释放数据价值的关键驱动力，是推动各行业数字化转型的关键力量。随着数据量的快速增长，尤其是智能应用普及带来的语音、视频、图像等非结构化数据的快速增长，企业工作负载在混合多云架构下的动态迁移加剧了海量数据的处理。数据。除了工作负载管理的挑战，对计算能力也提出了更高的要求。从多元化的业务场景到多样化的算力需求，不同场景下计算任务的侧重点有所不同。计算密集型应用需要计算平台执行逻辑上复杂的调度任务，而数据密集型应用需要对海量数据进行高效并发处理。石油、气象、地球科学计算等高性能计算应用是主要的计算密集型场景，消耗大量CPU资源，需要大量的计算量。再比如企业业务向数字智能方向的演进。例如，智能医学影像分析、智慧城市安防、自动辅助驾驶等智能应用，不仅需要分析大量的图像、视频、语音等非结构化数据，还需要分析的广度。、深度、实时性、准确性也有更高的要求。其中，仅通过提高CPU时钟频率和核数来提高计算能力已经遇到了瓶颈，因此需要GPU、FPGA、DSP、DPU与CPU配合，实现更高的并行计算。因此，在各种计算应用场景中，需要使用不同的计算资源来满足不同的计算需求。在混合多云环境中，海量数据的采集、存储和分析需要高度的灵活性和强大的计算能力。实现从数据到数据价值的全生命周期过程并不容易。由于数据规模庞大、数据类型众多、实时性要求高，数据价值的实现还存在非常高的技术门槛。尤其是在企业数字化转型不断深入的过程中，从核心到云端再到边缘，数据产生节点越来越多，也越来越分散。这一趋势对跨核心、边缘和云端的极速数据分析提出了更高的要求。如何有效提升混合多云环境下的数据分析能力，实现数据的分类、发现、标签和集成，使企业走出“数据是成本，但难以成为价值”的困境成为一个难题。亟待解决的问题。实时边缘端数据处理对计算能力的需求迅速增加。IDC预测，到2025年，全球数据总量将达到175ZB。在企业组织的存储系统中，非结构化数据也占总数据的80%~90%。由于大多数边缘应用对“时延”和成本非常敏感，例如在自动驾驶场景下，自动驾驶车辆有数百个传感器，自动驾驶过程中每行驶8小时产生约40TB的数据。数据。此外，自动驾驶对数据传输的延迟也极为敏感，毫秒级的延迟就会酿成悲剧。各种需求正在加速边缘计算能力的快速增长。同时，在实时性要求较高的边缘场景，也带动边缘侧对流数据处理能力的需求快速增长。例如在工厂的数字化转型中，由于需要根据产线采集到的数据和整个系统的运行状态进行实时预警和决策，并且时延必须控制在秒级以内，实时需要对数据流进行时间计算和处理。因此，这也成为了一些边缘和计算场景中对算力需求与传统数据分析不同的地方。戴尔科技帮助企业从“数据海洋”中获取“新价值”。面对数据量的爆发式增长，及时、高性能地将数据转化为洞察力和创新能力的需求持续推动着企业对多元算力需求的快速发展。增加。为此，戴尔科技通过技术创新、设备升级调整，用强大的产品实现高算力、高稳定性、尽可能低的功耗，提升整体算力规模，帮助企业用户从“数据海洋”中获得对数据的实时洞察为驱动数据价值创新奠定了坚实的基础。戴尔新一代PowerEdge服务器提供更强大的计算能力，助力企业在竞争中取得领先：数据要有价值，计算能力必须跟上。戴尔新一代PowerEdge服务器系列产品在细节设计、硬件升级等方面进行了革新，例如将主流的L型主板“进化”为T型主板。借助PCIeGen4.0，其能效较上一代提升60%，为用户提供令人满意的最关键负载和应用所需的计算能力。此外，PowerEdge服务器系列凭借其性能可以适应多种计算场景。例如，PowerEdgeC6520作为密度优化的多节点服务器，利用PCIe4.0和每个节点多达6个NVMe驱动器来大幅提高吞吐量，非常适合需要高可扩展性和高性能的超大规模计算工作负载;PowerEdgeR750搭载第三代英特尔至强可扩展处理器，可为要求最严苛的工作负载提供卓越的性能；PowerEdgeXE8545汇集了多达128个第三代AMDSnapdragon处理器内核和四个NVIDIAA100GPU，PowerEdgeXR11和XR12专为恶劣的远程环境而设计，旨在在数据中心之外提供企业级性能，使用户能够提高对各种领域的洞察力场景。戴尔现代云数据平台提升企业数据变现能力：在多云和混合云环境下，戴尔基于DellPowerScale的现代云数据平台通过支持全闪存和NVMe加速数据访问，每层每秒读写次数集群（IOPS）最高可达1580万次，为人工智能、数据分析、物联网、数字媒体、医疗健康等要求苛刻的工作负载提供卓越的性能和效率，满足极速大数据分析的需求。其水平扩展的集群架构保证了性能和容量的线性升级能力，可构建和管理PB级数据湖，满足数据关键型业务对海量大数据的高并发、低时延处理分析需求，减少海量数据和全数据分析。时间和费用。此外，PowerScale通过CloudPool和SmartPool快速集成公有云存储，满足大数据相关项目或业务激增流量对高性能存储资源的需求，通过规则设置更有效地管理大数据，释放大数据的价值;可视化所有非结构化数据，有效消除数据孤岛，实现多维数据分析。戴尔流数据平台赋能边缘计算能力，洞察数据中心外的数据价值：智能应用的兴起推动边缘计算的兴起。DellTechnologies通过扩展其边缘产品组合，帮助企业在边缘进行数据收集、实时分析和多云部署。戴尔流数据平台（DellStreamingDataPlatform）可用于存储、管理和分析边缘产生的数据，并进一步通过增强型GPU在边缘实时捕获、存储和分析流数据，并支持DellVxRail和PowerEdge系统实时分析帮助企业在边缘获得实时数据分析能力。除了实时分析，戴尔流数据平台还可以在同一平台分析历史数据，不划分数据孤岛，平台可通过大规模扩展处理海量数据，并可与解决方案无缝对接如戴尔ECS对象存储，整合所有数据，提升企业数据应用效率，缩短企业数据价值输出周期。随着数字经济的快速发展，在大数据、人工智能、物联网等数字技术的驱动下，企业对算力的需求不断增加。戴尔科技通过不断的技术创新和迭代，以及全面的产品布局和丰富的行业解决方案，满足用户多样化的计算需求，助力企业释放数据价值，为业务创新注入新活力，在数字时代壮大企业.竞争优势。
