华为:2025践行主机现代化:主机上云技术白皮书践行主机现代化 主机上云 技术白皮书 01 顾 问 主 编 编 审 编 写 组 主编单位 编制委员会 马海旭 李亚为 胡玉海 严光兵 蔡常杰 李 曜 田浩希 俞 辉 饶争光 韩 满 毛明强 王新宇 张 宇 徐 强 董冬冬 马俊超 王榕骁 张 江 刘征辉 姜 凯 彭 双 汪子杰 朱仁江 徐 峰 林丽鑫 沈 彬 杨 嘉 李金锋 陈文杰 时代的弹性与智能,已经成为每个企业需要面对的重要战略课题。 近几年,主机现代化成为了打开企业核心业务系统大门的钥匙。它绝非简单的技术平台更替,而是一次深 刻的 业务转型 。其根本目标在于释放核心数据的价值、加速创新应用的交付、重塑极致的客户体验,并最终构 建面向未来的可持续竞争力。 本白皮书系统阐述了我们对主机现代化的深刻洞察与技术探索,希望这份凝聚了我们技术思考与实践经验 的成果,能为 放度等方面诉求,已严重制约企业数字化转型, 主机现代化应运而生。 主机现代化(Mainframe Modernization)是一项涉及架构演进、应用重构、组织转型的系统工程。其 核心在于将主机的韧性 / 性能同开放平台的敏捷性 / 智能性相结合,构建企业面向未来的数字化能力。企业需 基于自身业务目标、技术积累和人才结构,制定适宜的主机现代化路径,以确保企业核心业务的平滑演进和持 续创新20 积分 | 63 页 | 32.07 MB | 3 月前3
2025年应用全生命周期智能化白皮书1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 010 01 11001 2025年6月 编写单位 应用现代化产业联盟 中国软件行业协会 中国信通院人工智能研究所 顾问组成员 陈 纯 应用现代化产业联盟 会长 陈宝国 中国软件行业协会常务副秘书长 魏 凯 中国信通院人工智能研究所 所长 张宇昕 华为云 CTO 黄 瑾 华为云副总裁(战略与产业发展部总裁) 践,务实推进应用智能化落地进程。 ——《应用全生命周期智能化白皮书》编写组 前言 迈向 AI-Native 时代:智能体驱动的应用现代化新范式 近两年来,随着 ChatGPT、DeepSeek 等大模型技术的快速发展,人工智能正以前所未有的速度重塑产业格局,而 Agent 智能体的崛起标志着应用现代化迈入全新阶段。未来大于 50% 的人类工作任务场景将被大模型影响,据麦肯锡预 测,生成式 AI 每年可以增加 2 驱动的自动化决策与交互将成为业务常态。与此同时,传统 应用与 AI 应用的融合不再局限于简单的功能叠加,而是依托数据与 API 的深度协同,构建起“感知 - 决策 - 执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下,应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”,即应用的全生命周期—— 从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看,AI-Native 架构的关键在于数据与20 积分 | 59 页 | 8.39 MB | 7 月前3
前瞻产业研究院:中国智慧园区发展白皮书(2025)....................................................................................... 58 1.2 金牛现代都市工业港智慧园区 ......................................................................................... ........................................................ 46 客观 中性 建设性 -5- 智慧园区白皮书 图表 46:现代化经济体系下新需求推动园区智慧化发展 ................................................................................ ........ 59 图表 58:金牛现代都市工业港项目概况 ............................................................................................................................. 60 图表 59:成都金牛现代都市工业港智慧园区智慧化建设目标 ......20 积分 | 72 页 | 5.64 MB | 3 月前3
2024-2025指挥中心建设白皮书-中安网和复杂任务的应对能力成为衡量一个国家、一个城市乃至一 个组织管理水平的重要指标。指挥中心,作为应急响应、资源管理、决策制定和行动协调的核心枢纽,正逐渐 成为现代社会治理体系中不可或缺的关键组成部分。 指挥中心的建设和发展,离不开现代信息技术的有力支撑。从早期的电话通信、无线电联络,到如今的卫 星通信、移动互联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术的广泛应用,指挥中心的信息处理能力、决策支 的数据信息以及瞬息万 变的决策需求等挑战。因此,如何构建一个高效、智能、协同的指挥中心,成为当前亟待解决的问题。 本报告旨在深入探讨指挥中心的功能、技术应用、相关落地案例,通过全面剖析指挥中心在现代社会治理 体系中的作用与价值,期待能够为构建更加高效、智能、协同的指挥中心贡献一份力量。 一、指挥中心概念解析 (一)指挥中心的定义 指挥中心又称为调度中心,是对多种资源进行综合指挥调度的中心。它依托政府或职能部门系统资源网络, 指挥中心基础环境最初只是为指挥调度人员提供简单的办公场所。随着大数据、云计算、5G、人工智能 等网络信息技术以及社会经济的高速发展和物质生活水平的不断提高,指挥调度人员对于指挥大厅基础环境的 需求也发生了巨大变化。如今,现代化指挥中心的基础环境应具备以下基本条件: 安全的承载场所:具备抵御一定自然灾害和人为破坏的能力,确保在紧急情况下指挥中心能够正常运行。 例如,采用抗震结构设计,配备完善的消防设施等。 优质的建10 积分 | 44 页 | 15.64 MB | 3 月前3
2025AI供电的未来:重新定义AI 数据中心供电白皮书-英飞凌Björk 博士,英飞凌科技股份公司数据中心配电主管 www.infineon.com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一:垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 预测二:服务器主板将采用高压直流供电架构 7 二、AI 服务器机架的供电 12 预测三:AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 12 White 电源与传感器系统事业部总裁 4 引言 在大型数据中心中,训练日益庞大的 AI 模型需要更强大的计算能力,并将多达 10 万颗处理器聚合成一个虚拟机。 这将带来三个层面的挑战: • 现代处理器的供电:需要应对更高的负载电流和剧烈的瞬态负载阶跃。预计在未来十年,单颗处理器的负载电 流将达到 10,000 安培,是当前水平的 10 倍。 • AI 服务器机架的供电:功率需求将超过 的配电体系。此外,数据中心作为用电大户,也需具备负载调节能力,并能够为电网提供辅助服务。 本白皮书将探讨当下及未来在“从电网到核心”理念下,为 AI 提供电力的可能情景,并阐述其基础技术概念。 5 一、现代处理器的供电 预测一:垂直供电将成为现代处理器的关键技术 图形处理单元(GPU)以及专用于 AI 负载的处理器(例如,张量处理单元(TPU))正在采用最先进的工艺制程(例 如,台积电的 N4P),以在单一硅片上集成10 积分 | 24 页 | 14.75 MB | 2 月前3
2025大型企业加速云转型的商业价值白皮书-亚马逊云科技之间依然存在着诸多障碍。 这些障碍可能包括: 投资回报率的不确定性:难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦:对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造,需要专 门技术知识和以客户为中心的专业服务。 数据安全和合规顾虑:严格的法规要求(例如 GDPR、巴塞尔协议 III、HIPAA)和数据主权 问题,使一些利益相关者对迁移敏感数据持谨 将核心工作负载迁移至云端可以避免本地基础设施的大额固定支出, 降低计算资源的总拥有成本 (TCO),从而实现成本节约。同时也消除 了为避免服务中断而过度配置计算资源的需求。 与此同时,核心系统的现代化改造可以减少对昂贵专用软件和长期许 可协议的依赖。现代化工作负载还可以利用自动扩展、容器化和无服 务器计算,减少因过度配置而产生的不必要基础设施成本。 亚马逊云科技云服务通过按需付费定价模式、杜绝过度配置以及利用 开源 上述分析的结果将是迁移至亚马逊云科技后可节省的总拥有 成本的合理估算。 查看更多 Amazon Transform: Amazon Transform 是首个为加速 .NET、大型 机和 VMware 工作负载的企业现代化而开发的 代理式人工智能服务。这项服务是基于 19 年 来积累的丰富迁移经验而构建的。 亚马逊云科技基于体验的加速 方法论 (EBA): 采用以成果为导向的转型方法论,加速您的云 迁移之旅。10 积分 | 37 页 | 15.64 MB | 2 月前3
卫星技术矿山应用白皮书(2025)-建筑材料工业信息中心治理能力现代化,是未来矿业发展的关键。 当下,在国际上,地缘政治严峻而复杂,战略矿产资源保障不足,关键技术 “卡脖子”;在政策方面,政府对矿山行业的管理越来越严格,对环境保护、低碳发 展和安全生产的要求也越来越高;在技术方面,矿山企业的技术水平不断提高,深 地开采、海洋采矿、智能采矿技术和装备取得突破进展;在市场方面,矿山企业的 竞争越来越激烈,市场需求不断变化。 现代矿山以绿色 现代矿山以绿色、安全、智能、高效为目标,以数字化、智能化等现代化技术 手段推进矿山企业精细化管理,管理趋向全面化、信息化、精细化、规范化发展, 大幅提高生产效率,节约能耗,降低成本,实现企业效益最大化,并逐渐形成了现 代矿业的新特征: (1)资源开发由粗放式向集约化转变 随着矿业开发速度的加快,大部分矿山保有储量消耗过快,接替资源不足,使 得传统的粗放式经营不再适用,并逐渐形成资源集约化开发的模式。集约化开发的 速掌握井下环境变化和工作状态,利用大数据分析技术对隐患数据进行深度挖掘, 准确辨别危险源,发现数据中隐患的信息对安全事故进行预测分析,为安全管理提 供决策。 (4)数字化、智能化转型成为企业发展的重要手段 随着现代新技术如人工智能、大数据、物联网、工业互联网、云计算等新一代 信息技术的成熟,其与矿业的创新融合应用起到了很好的提质增效,降低成本的作 卫星技术矿山应用白皮书(2025) 6 用,推动了10 积分 | 45 页 | 625.13 KB | 1 月前3
新华三企业数字化转型之道白皮书为什么要数字化转型 04 03 政策引领 “数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有 效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”-G20峰会正式提出了数字经济的概念,并随后 写入政府工作报告,作为我国“建设现代化经济体系”战略目标。国家以“供给侧改革”为核心,陆续出台“智慧城 市”、 “中国制造2025”等政策 可以有更多的手段去认识现状与环境,重塑商业模式,因 此在实验、理论、计算科学研究手段的基础上,提出了数 据科学作为科研的第四范式,针对数据的产生、治理、数 据架构、建模、算法、可视化等领域展开研究。 国内某著名医院,计划利用现代化技术协助病种研究,意识到信息化部门缺少病种专业知识,医生缺少关于人工智 能、大数据等数字化知识;因此科研中心采用如下模式组建: 组织 单独成立科研中心,设置20+精通数字化技术岗位工程师。 是业务、战略层级的转型,需要高瞻远瞩的视野及 决定。 需要多部门联合 跨部门工程,涉及业务、信息化、财 务、人力等多个部门。 但一把手工程,并不代表所有事情等待领导层指挥,需要 认识到: 现代企业组织更大程度上,由原先的金字塔式的层级结 构,转变向平行结构;数字化转型工程中,需要各个部门 充分表达自身业务提升需求,才能转化为对企业组织有价 值意义的数字化转型工程;因此需要各部门之间,主动的20 积分 | 18 页 | 6.84 MB | 3 月前3
2025年以 ESG 治理驱动上市公司绿色转型白皮书-嘉实基金展的根本大计,将碳达峰碳中和目标全面融入经济社会发展 全局,推动绿色发展成为中国式现代化的鲜明底色。党的二十届三中全会审议通过《中共中央关于进一步全面深化改革、推 进中国式现代化的决定》,明确提出 " 加快经济社会发展全面绿色转型 ",这不仅是对新时代生态文明建设理论的深化发展, 更是对中国特色社会主义现代化道路的战略擘画。“十五五”规划建议将“美丽中国建设取得新的重大进展”列入“十五五” 色金融产品与服务创新,积极参与绿色金融标准制定与生态建设,以高质量金融服务助力实体经济绿色低碳转型,为建设人 与自然和谐共生的美丽中国贡献智慧与力量。让我们携手并进,以金融活水浇灌绿色文明之花,以实践担当书写中国式现代 化建设的绿色答卷,为全球可持续发展贡献更多中国智慧与中国方案。 嘉实基金总经理 4 目 录 Contents 01 02 1.1 扎实推进经济社会发展全面绿色转型 ....... 绿色金融赋能经济社会绿色低碳转型 7 我国绿色转型政策 标准体系建设 01 党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》明确提出“加快经济社会发展 全面绿色转型”与“深化生态文明体制改革”,凸显了绿色转型在推进中国式现代化进程中的重要地位。为贯彻落实这一战 略部署,2024 年 8 月,《中共中央 国务院关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》印发,系统构建了全方位、全领域、10 积分 | 64 页 | 6.91 MB | 1 月前3
2025年中国人工智能与商业智能发展白皮书:AI驱动商业智能决策,企业数字化转型的智脑引擎市场洞察 ❑ 企业数据生命周期贯穿多环节软件服务协同,凸显数据作为 核心生产要素的战略价值,但传统BI因封闭架构、静态处理、 技术壁垒及历史决策惯性,难以支撑从实时感知、多元分析 到预测决策的现代化转型需求,其滞后性不仅削弱企业对市 场动态的敏捷响应能力,更成为全员数据赋能与战略前瞻决 策的关键瓶颈。 ❑ AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余,依托智能 算法提供动态预测与战略决策支持,不仅重构数据采集、处 com 400-072-5588 中国:人工智能系列 白皮书|2025/05 传统BI产品局限性分析 传统BI受限于数据封闭、静态处理、高技术门槛与历史导向等,难以适应 实时、多元与预测驱动的现代商业需求。这些短板削弱了企业对外部动 态的感知,也无法满足敏捷决策与全员赋能的时代要求 人工智能与商业智能发展背景——传统BI局限性 来源:头豹研究院 传统BI系统主要依赖企业内部的结构化数据,如销售数据、财务数据等。这些 销售数据、财务数据等。这些 数据通常是预先定义和整理好的,局限于企业内的数据源。而外部非结构化数 据(如社交媒体数据、视频数据、传感器数据等)通常无法有效利用,限制了 系统对全方位信息的分析能力。在现代商业环境中,企业不仅需要分析内部数 据,还需要整合来自外部、实时变化的数据源,以获取全面的洞察。 数 据 集 中 且 有 限 传统BI系统通常是基于批处理模式运作,定期生成报告。这意味着数据分析和10 积分 | 40 页 | 8.31 MB | 8 月前3
共 59 条
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
