电信政企客户云计算、物联网、大数据是什么时候提出的

电信政企客户云计算、物联网、大数据是什么时候提出的,第1张

成万上亿的物联网设备产生大量的数据(形成大数据),大量的数据存储到云端(云储存),并在云端进行计算、分析、学习(云计算),从而产生认知决策(或者说智能),决策于物联网设备终端(比如由传感器检测室内环境,自动调节温度、湿度、通风等,整个过程不需要人为的参与),这样就会形成一个闭环。
车间数字化管理系统、生产设备物联网方案可参考哐哐。

移动政企几大领域是政务、金融、能源、工业、交通、商贸、教育、医疗等垂直行业领域。根据查询相关资料信息显示,中国移动借助在移动互联网、物联网、云计算、大数据等方面的优势,其旗下的政企客户公司通过积极打造智慧政企工程,面向政务、金融、能源、工业、交通、商贸、教育、医疗等垂直行业领域,提供互联网+整体解决方案。

以开放心态直面“不确定性”时代

在过去的一年多,不确定性毫无疑问成为了这个世界的新常态。对政企而言,数字化转型已进入深水区,如何应对“无人区”带来的不确定性,将是下一阶段需要回答的最核心的问题。

1、用户环境正在发生巨大的变化,“数字原生”的用户将成为主流,他们的特征是7 24小时在线服务,喜欢移动化、秒杀,热衷双十一购物狂欢,此外,深圳这座华为所在的城市已经开始定义数字市民、数字货币等新物种,这些未知的用户行为变化,充满了不确定性。

2、市场环境随着政策牵引带来极大的机会和风险,国家十四五持续牵引政企向“用数赋智”的数字化转型深水区 发展,未来围绕中心城市、城市群打造数字化产业链, 围绕AI、智能制造重构生态环境,也将带来不确定性, CEO或者一把手最关心的是如何在这波市场红利中收获最大的发展。

3、同时,技术也在飞速发展,尤其是以AI、边缘、容器为 代表的云原生技术日趋成熟,而政企客户的人才储备严 重不足将成为CTO最焦虑的问题,于是业界提出了 “数字化焦虑”的概念。在这种情况下,传统技术解决业务可能失效了,比如治理交通拥堵、抗击疫情等,必须采用更先进技术来应对新问题,这个时候马太效应也将放大,强者愈强弱者愈弱,无法利用好云原生时代的技术进行转型的企业,最终可能会被淘汰。

数字化转型的过程,就是政企以开放、包容的心态持续应对各种不确定性的过程,与时俱进、迎难而上才是正确的应对之策。

从业务平移上云到全面云原生化

自成立以来,华为一直在“不确定性”环境下求生存和谋发展,为了适应恶劣的竞争环境,华为的IT通过渐进的云原生演进,有效的支撑公司的持续增长,整体历程可大致分为5个阶段:

华为数字化转型历程是一个典型的非数字原生企业渐进地向云原生转型的过程。是可以被传统政企参考的一条有效路径。结合华为自身实践,我们认为政企云化转型的关键路线,可以概括为两大转型:

转型一:从传统的IOE架构向Cloud- Based架构转变,主要是通过业务平移的方式,利用虚机、容器、大数据等平台来实现业务的重新部署,实现数据和应用的 集中化,逐步形成企业视角的一朵云基础设施;

转型二:从Cloud- Based到云原生架构的全面转型,这个阶段又可以细分成两类场景:一是利用新技术解决老问题,打通原有的业务和数据断点,比如一网通办改造原有业务,打通各委办局、省市区之间的数据 和业务,实现疫情期间的不见面申请审批;另一是利用新技术来解决新问题,也就是业务创新,如华为开发了大量的数字员工来实现合同的处理和审结,大幅度提升了效率。 这个发展的曲线展现了一个完整的渐进转型过程,也是华为非数字原生企业成功转型的核心方法。

匹配客户业务转型,使能政企智能升级

基于云原生转型的关键路线图,结合业务、技术发展两 个维度,华为云Stack细化出关键技术落地沙盘,总共可以概括为3层次、4个阶段、12个关键技术点。

层次一:通过资源池化构筑用户视角一朵云,实现超大 规模的基础设施的管理,打通云内、云边、云间的所有断点,形成资源协同;

层次二:应用容器化、业务分布化打通数据应用孤岛, 实现业务协同和共享;

层次三:在资源、数据、应用协同基础之上,将AI等创新技术与行业场景结合,基于行业Know-How打造行业智能体,真正实现核心生产系统的智能化升级。

Cloud 分布式应用: 其核心是将传统集中式应用进行分布式改造,支持一键部署到分散的任意基础设施。除基础设施容器化以外,还通过新一代集成平台ROMA Connect 对应用、数据进行连接,实现遗留系统的服务化,并通过 ASM的非侵入式服务治理框架,将新老应用和框架在无需 改造的情况下进行统一的服务化治理。以政府机构为例,通过分布式运营,更快地获取数据和洞察,这是实现高效政务 治理与服务的基础。同时确保政府数据、应用安全,以及应 对突发情况的基础架构d性,这是政府应用云原生技术的重中之重。以陕西财政为例,他们将数据、应用迁移到云原生架构上,应用上线的周期从月缩短至周,效率提升60% 80%。

Cloud 大数据: 华为云Stack开创了逻辑数据湖这种 新的数据计算模式,通过数据的逻辑入湖,可以实现数据不 动计算动。尤其是针对政企客户的数据分散在总部、分支和边缘的情况,华为云HetuEngine引擎可以实现无需数据搬 迁的高效跨源跨域系统分析查询,大幅提升数据分析效率。 以金融行业为例,他们通过对大数据、人工智能等新兴技术 栈的平台支持,加速金融服务创新。招商银行借助的 FusionInsight大数据能力,用于征信、资信进行存储和查 询,实现快速开卡、额度审核、账单查询,通过大数据实时 决策平台实现xyk交易、支付以及零售系统中的风险控制。通过统一访问接口和服务共享,减少了人工处理环节, 实现xyk实时风险控制,有效降低损失、提升准确性。

Cloud AIoT(人工智能物联网): IT和OT的融合是必然趋势,未来大量的业务需要中心算力与边缘算力的协同。 华为提供IEF的边云协同 *** 作系统,让AI算法自由地从中心 流动到任意边缘,从而实现边缘的智能创新。比如,边云协同解决方案应用于高速公路“一张网”管理,将车辆通行时 间从以前的15秒压缩到2秒,业务效率可提升十倍以上。


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