七牛云「一横两纵」云加数据赋能未来

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摘要

  在王德培《中国经济2020》一书中有这样一段话:农耕文明能走多远,取决于欧几里得几何。蒸汽技术革命的文明高度,取决于微积分和解析几何如何影响牛顿力学。电气技术革命的文明高度,取决于概率论和数理统计对建模技术的影响。计算机及信息技术革命的文明高度,取决于集合论和布尔代数如何影响电子计算机技术。可以说,算力在某种程度上决定了人类文明的高度。

在王德培《中国经济2020》一书中有这样一段话:农耕文明能走多远,取决于欧几里得几何。蒸汽技术革命的文明高度,取决于微积分和解析几何如何影响牛顿力学。电气技术革命的文明高度,取决于概率论和数理统计对建模技术的影响。计算机及信息技术革命的文明高度,取决于集合论和布尔代数如何影响电子计算机技术。可以说,算力在某种程度上决定了人类文明的高度。

算力革命:新基建的新生产力

七牛云「一横两纵」云加数据赋能未来

何谓算力?顾名思义就是设备的计算能力。小至手机、PC,大到服务器、超级计算机,算力存在于各种硬件设备,可以说没有算力就没有各种软硬件的正常应用。当前我们所说的算力主要是指云计算算力,云计算算力是由计算能力、存储和带宽三大指标决定的,这也正是当前各大行业数字化转型所需要的三大基础设施业务。

提到算力,不得不提到新基建。2020年,人们最深的记忆除了疫情,便是新基建。新基建是国家发展的新战略,包括三个方面内容:信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施。其中信息基础设施包括了以5G、工业互联网为代表的通信网络基础设施,以人工智能、云计算等为代表的新技术基础设施,以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施。作为数字经济时代的基础设施,算力已然成为新的生产力。

数据科技:新基建的重要基础

从行业的角度,七牛云 CEO 许式伟表示,「实际上,我们认为 IaaS 厂商的资源交互界面会发生一次重大变革,会把资源的界面标准化。无论哪个 IaaS 厂商,提供的界面都是 Cloud Native。这其实有极大的好处,未来‘云上云’这个概念会全面开花。」七牛云是最早预见并积极拥抱这个大趋势的一家公司。对于七牛云而言,在大环境的趋势下紧跟行业热潮,发挥自身优势,与其去竞争算力的规模化,不如走出这座围城,去运用数据赋能新基建。因为早在党的十九届四中全会就提出了要将数据增列为生产要素,要建立完善数据要素市场体系。数据成为重要生产要素,表明数据将会是未来社会数字化、信息化发展的重要基础。

七牛云:「一横两纵」,云加数据赋能未来

七牛云「一横两纵」云加数据赋能未来

过去几年,七牛云一直在云计算领域深耕,潜心打磨产品和服务,旗下机器数据分析平台 Pandora、对象存储 Kodo、视频监控 QVS、视觉数据分析平台 Dora、云主机服务 Qvm、内容分发 CDN、互动直播 Pili、短视频 SDK、及人脸核验 Face ID等多款产品,一直深受各大行业客户的青睐,并在移动互联网、金融、汽车、制造业等众多行业有相关落地。2020年,七牛云持续发力云计算及数据服务并发布新的战略布局——「一横两纵」战略,即以 Date Lake+视觉数据智能+机器数据智能为核心的战略,致力成为5G 时代的异构数据湖与数据分析平台的第一品牌。

七牛云 Pandora 是业界领先的机器数据分析平台,支持数百种数据源,具有日志统一存储、实时检索、查询和分析、监控与告警、报表与大屏展示等能力,并内置计算引擎(流式计算、批量计算)对数据做进一步的分析,同时支持异常检测和预测等机器学习功能,可以帮助客户在 IT 运营、业务监控、安全审计、用户行为分析及 IoT 数据分析等场景迅速洞察数据价值。

七牛云「一横两纵」云加数据赋能未来

以某大型保险公司为例,借助七牛云 Pandora ,对信息系统整体日志进行全生命周期智能管理,实现对日志的统一采集,合并处理,集中存储,关联分析与智能管理。

从大数据分析的角度来看,先收集,然后处理、清洗,最后再分析和应用,是所有大数据厂商的通用做法。七牛云 Pandora 独特之处在于支持原始数据格式的实时索引,也就是说除了分析之外,可以同时支持检索服务。整个检索和分析被统一到 SPL 的分析引擎里面,能够同时支持检索和分析服务。意味着用户不用在意是检索还是分析,可以一站式解决。

同时七牛云 Pandora 与七牛云的存储进行对接,方便直接对七牛云云存储进行分析时,享受到尽可能高的性能。

七牛云「一横两纵」云加数据赋能未来

随着经济社会的发展,数据可能带来的深刻影响和巨大价值日益被认识,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为我们提供了一种全新的看待世界的方法。七牛云希望借助自身技术优势和专业服务,坚守「持续用数据科技全面驱动数字化未来,赋能各行各业全面进入 DT 时代」的使命,把在金融、制造与能源、智能网联汽车、运营商等对数据赋能强需求的行业的技术实践经验应用到其他行业领域,帮助各行各业全力投入数字经济新基建中。

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