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對“新基建”五大關鍵領域的見解及建議

2020-03-19 22:20:18 276

【CPS中安網 cps.com.cn】近日,國家要大力發(fā)展新型基礎設施建設(新基建)的舉措引起了社會各界的廣泛關注。新基建是指發(fā)力于科技端的基礎設施建設,重點是以5G、數據中心、人工智能和工業(yè)互聯網等為代表的新一代信息基礎設施,以及利用數字技術對傳統(tǒng)“鐵公機”基礎設施的數字化智能化改造。

  國務院發(fā)展研究中心企業(yè)研究所研究員馬源表示,發(fā)力“新基建”是立足當前,應對疫情沖擊、促消費、穩(wěn)增長的有效手段,更是面向長遠,構筑數字經濟創(chuàng)新發(fā)展之基、謀取未來國際競爭優(yōu)勢的關鍵之舉。

  在此背景下,Gartner公司副總裁及高管合伙人龔培元對其中五大關鍵領域,為首席信息官及IT領導者提出見解及建議。

Gartner對“新基建”五大關鍵領域提出見解及建議

  5G技術:充分評估

  5G是新一代蜂窩技術,將使移動服務交付模式從以消費者為中心轉變?yōu)橐詷I(yè)務和消費者為中心。當前,5G技術正處于“過高期望的峰值”,5G的第三代合作伙伴計劃(3GPP)的國際標準機構正在與監(jiān)管流程、頻譜分配和電信運營商的部署同步發(fā)展。

  龔培元認為,電信運營商作為授權頻譜的當前使用者和持有者,是5G發(fā)展階段企業(yè)的主要移動服務供應商。同時,LTE技術將繼續(xù)存在并為5G的初步部署奠定堅實基礎。

  因此,龔培元認為應通過思考蜂窩網絡服務和用例需求來制定采用5G的計劃。在啟動計劃時,首先要不再將蜂窩網絡視為僅面向消費者的服務,也不要僅僅是針對移動基礎設施開發(fā)應用程序。其次,要了解RF、網絡軟件和切片技術的組合如何影響所需的架構變化,從用例入手,建立起5G連接服務。再次,不要盲目采用5G,了解影響5G的各個層面上的依存關系的技術,來制定切合實際的期望。最后,評估5G在初期是否能作為SD-WAN和LTE或物聯網類型應用服務的一種延續(xù)。同時要與電信運營商積極溝通,了解這些服務是如何與以業(yè)務為中心的5G服務相整合的。

  電動汽車無線充電技術:新機遇

  龔培元認為,為住宅和社區(qū)停放車輛提供的充電系統(tǒng)不需要新的技術,現有系統(tǒng)只需提供合適的價格。

  對此,龔培元指出,為了在不斷發(fā)展的汽車無線充電、技術和服務市場獲得市場份額,可以將現有技術用于住宅和社區(qū)應用,從而獲得產品上市時間優(yōu)勢。

  同時,鎖定地方政府部門作為早期充電基礎設施投資的客戶群,加入行業(yè)團體和標準制定機構,為行業(yè)標準的到來做好準備。

  數據中心基礎設施:2020年應做的初步工作

  要如何維護和優(yōu)化現有數據中心基礎設施?龔培元認為,可以通過自動化和機器學習來管理、改造和改善數據中心基礎設施。

  在規(guī)劃未來的數據中心基礎設施方面,需制定涵蓋數據中心計算、存儲、網絡和數據中心設計的基礎設施愿景。

  在數據中心新興技術方面,可實施具有以下特點的智能基礎設施策略:軟件定義、可組合、敏捷、可編程、可擴展、具有彈性、具有響應性并能適應變化。

  數據中心在混合環(huán)境中的作用下,能夠平衡傳統(tǒng)數據中心的運營與無服務器技術、數據中心,托管服務供應商、云和邊緣計算的影響。

  人工智能核心技術:2020年預測

  眾所周知,由于技能、技術和基礎設施整合方面的挑戰(zhàn),用于AI項目試點的AI基礎設施策略將不易擴展到生產中。AI推理引擎將被部署在各個位置,包括邊緣、傳統(tǒng)數據中心和公有云,這將促進對全平臺部署解決方案的需求。

  針對生產AI管道相關的技術債務和基礎設施復雜性將成為大多數企業(yè)中的IT領導者的工作難點。龔培元表示,對實時響應的需求正在推動將分析置于數據采集點附近以及邊緣系統(tǒng)或端點設備中的需求。

  對此,龔培元建議從AI概念驗證擴展到生產并實現產量增長的IT領導者可從以下幾方面進行考慮:一是設計串流數據分析基礎設施自定義參考架構的原型并展示,從而加快AI在生產中的應用。二是使用容器封裝機器學習模型并簡化模型管理,從而創(chuàng)建推理引擎部署流程,同時將AI應用于生產。三是通過戰(zhàn)略性地使用具有可擴展AI基礎設施功能的云服務和供應商來加速AI的實現。四是通過量化要采集的數據類型和數據量以及通信帶寬、延遲和可用性的影響來確定進行深度神經網絡分析的最佳位置。

  全球工業(yè)物聯網:市場機會分析

  2018年,工業(yè)物聯網(IIoT)軟件平臺首次實現了盈利,但此后能否盈利仍充滿挑戰(zhàn)。龔培元認為,與其他物聯網堆棧相比,工業(yè)物聯網應用具有相對更穩(wěn)定的增長率和利潤率,這主要是由于購買中心和物聯網相關購買要求的不斷變化。

  但工業(yè)物聯網服務的增長和利潤仍然受到以下2個因素的限制,供應商專注于狹隘的專業(yè)領域;以及供應商無法為重復收入型產品創(chuàng)建具有吸引力的產品目錄。龔培元坦言,連接性和硬件(HW)是物聯網解決方案的基礎要素,并且分別是工業(yè)物聯網最重要的利潤和收入來源。

  為創(chuàng)建創(chuàng)新的工業(yè)物聯網產品,龔培元為技術總經理提出以下建議:一是通過開發(fā)具有特定行業(yè)特征和功能的工業(yè)物聯網平臺擴展客戶環(huán)境,從而維持增長。二是開發(fā)獨立于平臺的工業(yè)物聯網應用并實現此類應用的差異化,這些應用能夠將行業(yè)專業(yè)知識和商業(yè)智慧“轉化為產品”,用于目標行業(yè)的基礎用例并產生收益。三是通過創(chuàng)建基于資產的托管服務組合確保每年的重復性收入。此類服務能夠為物聯網解決方案和物聯網資產的運營和服務管理提供信息技術基礎設施庫(ITIL)方法。四是通過鎖定創(chuàng)建聯網工業(yè)產品和服務(在銷售點需要嵌入或捆綁硬件和聯網功能)的工業(yè)企業(yè)來提高增長率,同時降低銷售成本。


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