海量存貨的管理核心 智慧倉儲 M I T 漢錸科技 iAmech Technology Confidential and Proprietary 智慧 創新 新世代物 流 About Us 漢錸專注於打造智慧物流 . 7 儲位優化前 AI 預測調儲 依據出貨大數據，最佳化存貨儲位，提升物料叫用效率 Real-time 庫存管控，即時調儲，縮短揀取時間 專儲專用 A/B/C 分類，各類物料，各適其所 海量庫存的管理核心 Shuttle Rack 自動倉儲系 統 iAmech Technology Confidential and Proprietary 小型貨物的物流中心。 最適合第三方物流的海量庫存管理系統。 iAmech Technology Confidential and Proprietary 智慧 創新 新世代物 流 海量庫存的管理核心 - Shuttle Rack

0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 趋势 趋势 • 海量异构非结构化数据 • 大规模用户数 • 安全合规无法保障 • 知识沉淀难度高 • 知识赋能无法达成 “ 数据”和“知识”双擎驱动智慧校园 数据是高校的“血液” ，是保障正常管理和服务运营效能提升的基础。高校中存在海量 的非结构化数据 ，且正以每年几十、几百 TB 级快速增长。对于高校如此庞大的数据量， 理技术。 2.5 分钟 实现超 200 TB 数据库挂载恢复 15 分钟 实现超 2000 个虚拟机挂载恢复 5 小时内 可完成 PB 级数仓的全量保护 1 天内 可完成超 5PB 海量小文件全量保 护 63% 测试数据准备效率提升 增强智慧校园数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 数据驱动智慧校园建设｜ 10 体系化数据灾备及可观测性方案，增强智慧校园数字化韧性 随 要素。 AnyBackup 提供体系化数据灾备与可观测性的顶层规划设计、方案建设及运营运维能力建设 ，实现多数据中心灾备建设和运营管 理；提供统一、高效、安全、经济的分布式备份存储架构 ，可存储海量数据 ，并采用并行重删等技术 ，数小时完成 PB 级数据备份， 数分钟内恢复 TB 级数据；基于 3-2-1-0 的勒索病毒防护机制 ，实现数据 0 感染；通过灾难恢复管理及演练平台 ，对备份数据进

中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 8 新型电力系统新在哪里 ? 新能源 电力电子设备 系统规模巨大 安全机理复杂 能为新 海量数据分析 系统发 新能源功率支撑 支持 优化决策时效要求高 海量新能源接入电力系统 新能源的个体容量小、数量多、预测难度大 新能源和电力电子、储能的关系密切 , , 新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA 研发符合电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则、满足电力系统 应用需求的电力人工智能系统。 不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过 数据关系发现电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能 管理、智能运行、“智能导航”。 人工智能推动电力创新发展： 人工智能技术使得海量新能源接入新型电力 系统成为可能，为系统运行提供智能导航运行。 新型电力系统需要人工智能 人工智能与新型电网新型电力系统 ( 无限、海量 ) 数据采集、自由 ( 无限、海量 ) 数据存储、自由 ( 无限、海量 ) 数据获取、 自 由 ( 无限、海量 ) 智能分析。智能设备和设备的智能化，强大的软件系统。 不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过数据关系发现电力系 统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能管理、智能运行、“智能导航”。 ■ 实现数字电网的透明化，在海量数据基础上，

区域管理者而言，缺少对全域数据的收集分析，便无 法实时掌控整体情况，难以形成及时有效的监督和管 理，发展决策缺乏客观依据。 b）缺乏海量数据校验和直观数据展示。在从众 多的信息化系统中获取信息时，因不同系统数据的产 生和获取来源不同，产生的数据存在很大冗余和一定 的误导性，区域管理者难以从海量信息中辨别数据的 真伪，并从中选取直观、具有代表性的信息，想要的数 据淹没在大数据中，需要重新挖掘。 c）缺乏全域数据联动共享。当前的信息化改造 景 区及文旅场所间缺乏信息共享、无法统筹管理，各职 能部门间缺少信息互动，旅游与交通、餐饮、消防、安 防、卫生安全等公共领域相互影响，但尚未形成高效 的信息共享和快速联动机制。 d）缺乏对海量数据价值的深度挖掘。对数据的 分析较为简单和一维化，难以发挥数据的价值，发现 多个变量间的复杂关系和相互作用及隐藏在数据中 的机会和潜在价值，协助区域文旅部门发现新的机遇 和增强竞争优势。 主体、产业主体间的流动对于全域旅游尤为重要。以 往文旅行业相对缺乏数据的积累和沉淀，但在当今信 息化建设日趋健全的背景下，各部门存量数据及消费 者产生的海量数据，为文旅发展提供了数据基础。 大数据通过应用新处理模式以具备更强的决策 力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长 率和多样化的信息资产，具有数据规模大、数据多样、 数据流转快、低价值密度、数据真实的特点 ［8］。大数据 的核心价值不仅在于“大”，更在于其广泛的使用领域

基础数据服务和接口 34 .1.1 资源数据服务 34 .1.2 业务数据服务 35 .1.3 逻辑数据服务 35 .1.4 分析数据服务 35 .1.5 海量非结构化数据服务 35 .2 服务调用方式 35 .2.1 请求服务方式 35 .2.2 订阅/发布型服务方式 35 .3 服务规范及数据标准 和投资决策具有 重要作用。 随着近年来企业信息化建设的不断深化、社会化网络的兴起，以及移 动互联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据规模及其存储容量正 在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的 有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值 也引发了对数据处理、分析的巨大需求。当前，大数据已逐渐渗透到各 个行业和业务职能领域，数据成为企业战略资产，企业战略逐渐从"业务 整体架构。采用云计算技术，优化技术架构的顶层设计，以分布式文件 系统和分布式计算为核心，建立全局统一的一套存储、网络、应用、管理 平台,通过统一数据格式、接口标准，推动并实现基础设施资源、软件资源、 服务资源、信息资源的共享共建，提供海量的数据存储和强大的数据处理 能力。 （2） 基础环境建设。硬件配置通用服务器、集中存储及配套设备，用于数据 存储和处理，非结构化存储能力扩展到 500TB；通过平台管理工具软件 实现服务器资源集

联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加 剧，工业互联网平台应运而生。 2. 制造业智能化对平台工具提出新需求 当前制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶 段，其核心是基于海量工业数据的全面感知，通过端到端的数据 深度集成与建模分析，实现智能化的决策与控制指令，形成智能 2 化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新型制造模式。 这 一背景下， 发式增长需要新的数据管理工具。随着工业系统由物理空间 向信息空 间、从可见世界向不可见世界延伸，工业数据采集范围 不断扩大， 数据的类型和规模都呈指数级增长，需要一个全新数 据管理工具， 实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。二是 企业智能化决策 需要新的应用创新载体。数据的丰富为制造企业 开展更加精细化和精 准化管理创造了前提，但工业场景高度复杂， 行业知识千差万别， 传统由少数大型企业驱动的应用创新模式难 响应市场变化，制造企业间在设计、生产等领域的并行组织与资源协 同日益频繁，要求企业设计、生 产和管理系统都要更好支持与其他企 业的业务交互，这就需要一 个新的交互工具，实现不同主体、不同系 统间的高效集成。海量 数据管理、工业应用创新与深度业务协同， 是工业互联网平台快 速发展的主要驱动力量。 3. 信息技术加速渗透并深刻影响制造业发展模式 新型信息技术重塑制造业数字化基础。云计算为制造企业带

的整体技术架构和功能架构，并对 传输网络、传感系统等组成部分进行了设计；2）针对园区海量数据采集和传输的需 求，采用了组网方式多、节点增删灵活、能耗低、节点容量大的 ZigBee 技术，对其 传感器节点、路由器、协调器等系统硬件和采集节点、路由器、协调器等系统软件 进行了设计，并将这一方案应用于园区的海量环境数据采集和传输，实现了环境智 能监测的采集层和传输层的各项功能；3）针对安保功能、环境灾害救援功能、智慧 析的准确程度，设计了基于卷积 神经网络的学习机用于系统的深度学习和在线升级，完成了智慧视频为多项功能服 务的目标，实现信息的互联互通。 文章所采用的 ZigBee 技术很好地解决了智慧园区对于海量无线传感数据的采集 和传输问题，并利用智慧视频技术实现的行为检测和识别功能用于多项服务，以这 两项技术为基础的信息平台很好地满足了智慧园区的实际需要。 关键词 物联网；智慧园区；信息平台；ZigBee；智慧视频 技术架构的设计····························································································· 8 2.2.2 海量无线传感器灵活组网的设计··································································9 2.2.3 智慧视频技术的应用···

划》 工信部、发改委 大数据平台产品建设和应用方案 大数据实例：中国电信海量数据 携程、途牛、去 哪儿、同程、美 团等月上网总量 5.02 亿条 / 月 手机定位 7 亿条 / 天 上网搜索、 浏览、点击等 行为数据 100 亿条 / 天 海量数据 实时获取 GPS 定位 500 万 / 天次 海量数据 覆盖人口 固定电话 2000 万用 户 家庭、公共 景区 WiFi ，日均产生网络日志数据 10T+ 、话单数据 1T 、…  类型多（ Variety ）：包括位置信令数据、用户网络数据、呼叫记录数据、终端数据、视频数据、…  存取速度快（ Volecity ）：海量数据的快速产生、快速存储、快速使用  应用价值高（ Value ）：最真实的客户、产品、资源和订单等数据；最详实的用户行为数据 电信用户基本数据 号码 身份信息 缴费信息 消费信息 移动位置数据 系统架构师：软件工程师背景，对大数据、云计算有较深的理解，负责技术选型 和实现流程 • 数据工程师：负责数据的采集、存储、处理 • IT/ 运维人员：负责平台的开发、部署、运营、发布、管理和监控 大数据时代，解析海量难以理解的信息足以导致改变世界的革新。但真正理解这些数据，需要各个方面专业人士。 大数据思维 - 角色划分 大数据平台产品建设和应用方案  数据仓库数据源不断扩大（新增互联网非结构化数据等），数据量由

01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 存储（数据库多副本场景，<0.1ms延迟）、高带宽弹性盘（大数据单副本场景，吞吐量达 ��Gbps）、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程需要存储和预处理海量的多模态数据，数据向量化趋势也非常显著，为保障 AI应用特别是中小模型推理和传统AI搜推场景的实时响应，云基础设施也在架构层面做出了持续 的优化创新。 图2 全球企业认为未来2年对业务成果最重要的IT事项

Groups) 进行医疗费用区间的管控（合理控 费） 运用算力，提升 AI 在流程中替代基础、细节类工作，提升诊疗效率 海量数据分析，将“人体拆解”进行保险，将保险覆盖到更多人群 将海量人群的全生命周期病理 / 健康状况数据汇集、分析，提升诊疗水 平 通过基因筛查，获知风险；通过算力与海量数据分析，加快医药研究 运用大数据手段，提前预知疫情；有效分析病症的关联因素和预防机制 通过 IOT 等类型设 分级处理问题（发挥末梢神经作用） 提高医生的待遇（却不增加病人和国家的负担） 提升整体流程效率（加快流程和简化流程） …… 互联网医院 ≠ 互联网 + 医院 承载 通过云计算（灵活的算力、 5G 等连接能力、海量的存储能力） 承载 更久更大量的数据，进行大数据，从而实现更有效的管理和业务能力 并且运用人工智能等相关技术，对各流程进行协同、优化、增效、创新等 协同 将一些标准化、重复性劳动，提交给算力来解决（如：验血指标筛查） 为医疗机构跨地域、跨层级 构建信息、数据、医疗能力的安全共享能力 运用与端的连接能力，实现多个环节的效率提升（比如，自动分诊环节） 互联网医院特征：政策与发展趋势 医保 + 商保的打通 + 数据整合与监管能力 + 海量数据分析能力 处方 与 药物（购买 & 配送）的分离、 AI 与 BD 构建创新力 关注分级诊疗能力与跨区域接入能力 + 互联网接入能力 问诊 随访 会诊 & 转诊 处方 复诊 分诊