构建面向智能化时代的先进存力中心 2024

构建面向智能化时代的先进存力中心第一章加速技术变革下的产业智能化发展1.1技术变革时代来临，智能化是全球产业未来发展的坚第二章数据是产业智能化发展的先决条件2.1抢抓智能化发展机遇，加速传统行业升级和数第三章以先进存力中心为引擎，打造产业智能化发展高地4.3企业自建先进存力中心以人工智能、大数据、云计算、物联网为代表的前沿信息技术为全球产业的智能化发展提供了强有力的技术支撑。生成式AI作为产业智能化的一个重要方面，已经逐步在医疗、金融、教育、娱乐、零售、泛互联网领域等多个行在全球产业和企业智能化发展的大趋势下，加速传统产业转型升级、加快培育新兴产业成为了中国经济发展的必然趋势。数据作为数字经济时代的核心资源，成为推动智能化转型和新质生产力发展的关键要素。近些年，中国政府对于数据要素化的重视程度持续提升，并推出了一系列相关政策来促进数据要素市场的健康发展。数据要素价值的有效释放依赖网络、存力、算力等数据基础设施的支持。而存储作为数据基础设施的核心组成部分，是支撑数应用智能化技术，面向不同应用场景，推动数据要素与各行业深度融合，充分释放数据要素价值，将为智能化时代经济社会发展注入新活力。产业智能化的快速发展对数据应用特征提出了新的要求，以确保数据能够在智能化进程中发挥最大效用。数据准备度要求提升、数据应用程度加深、数据质量要求增高等数据应用特征的变化，使存储面临着更大容量、全、更加智能、绿色节能的新挑战。而当前存储系统在容量、性能、带宽、扩展性、能效、管理等方面的瓶颈不仅影响了数据的存储和管理效率，还限先进存力中心是以先进存储技术为基石的先进数据基础设施，依托强大的存力设施，与算力和运力协同，提供高质量数据治理能力。先进存力中心应用EB级平滑扩展能力、多协议支持、多重防护机制、智能化管理技术、液冷等先进技术共同铸就了其高效融合、提质增效、全域流动、安全可靠、绿色低碳的五大特征，可更好地实现数据的融合、提质、流动、应用和绿色，满足市场对数据存储的容量、性能、安全和产业化的需求。选择具备强大软件和平台开发能力的厂商，适度超前建设先进存力中心，将加速数据要素的市场展。另一方面，由智能化技术催生的智慧家居、智慧医疗、智能汽车、可穿戴设3.5%。IDC研究显示，到2030年，在与采购市场业务价值采购市场软件开发供应链智能电网零售供应链管理药物研发软件开发供应链智能电网零售供应链管理药物研发媒体数字人研发生成式AI用例 用一例狭义AIXaaS用例云计算社交用例用例移动客户服务法务会议总结扩展的人工智能数据分析运维销售会议总结扩展的人工智能数据分析运维销售人力资源代码生成人力资源代码生成安全安全个人生产力类用例业务职能类用例个人生产力类用例业务职能类用例行业特殊用例内容创作财务对话沟通用例用例用例用例APIs用例APIs用例用例平台与社区用例互联网倍增创新用例倍增创新用例推人工智能新业态的到来。IDC《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》显$40.5B$202B$149B$430B32%32%83%83%68%68%59%22%在全球产业和企业智能化发展的大背景下，加速传统产业转型升级、加快培育新政府规划了“十大关键举措”，其中，加快发展新质生产力居首。新质生产力是指创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。新质生产力的核心，在于用智能化、绿色化新技术，不断推动产业链、供应链优化升级，积极培育新兴产业和未来产业，深入推进数字经济创新发展，形成新产业、新模式、新动能，从而促进产业三大方法三大特征><三大方法三大特征><>首先，ICT产业是经济高速增长的基石。ICT产业每年的增长均高于长期经济的增长。从企业视角来看，2024年中国企业级ICT市场规模约为2,487.8亿美元，比2023年增长7.1%，高于同期GDP的增速。自2024年起，中国企业级ICT市场预计将以每年9.0％的复合增长率持续增长，到2028年其市场规模将b>其次，ICT产业是产业升级和创新的催化剂。ICT技术不断推动信息技术进步和实际应用创新，不仅提升了生产效率，还催生了新的业态和商业模式，为新质生产力的发展提供源源不断的动力。IDC预测，2025年，中国至少30%2000强的企业至少会将10%的数字化转型支出用于可持续性举措，如双碳、>第二，投资转型。IDC预计，到2026年，全球技术提供商将把50%的研发、中国当前正处在技术和业务双重智能化升级的关键发展阶段。面对这一历史机遇，各组织应积极采取措施，注重构建适应新质生产力发展的新型生产关系，在技术领先性、行业智能化等多个维度上实现重大突破，力争在国际竞争中实现弯道超车。这意味着不仅要加大研发投入，推动技术创新，还要加快智能化技术在数据作为数字经济时代的核心资源，是推动智能化转型和新质生产力发展的关键要素。其不仅自身具有巨大的经济价值，而且能够显著改善其他生产要素的配置效率，推动经济高质量发展。围绕促进数据价值挖掘利用、激活数据交易流通、保障数据隐私安全合规等方面，形成了多种围绕数据要素流通的、战略级机会的新型机构和业务主体。2014年至2024年间，中国对于数据要素化的重视程度持自2014年3月大数据首次写入《政府工作报告》以来，中国对于数据要素化的重视程度持续提升，并推出了一系列相关政策来促进数据要素市场的健康2020年3月，国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制2021年国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》，明确了优化升级数字基础设施、充分发挥数据要素作用、大力推进产业数字化转型、加快推动2022年《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》发布，指出以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点，初步搭建我国数据基2023年《关于加强数据资产管理的指导意见》发布，用于指导建立数据资产2024年《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》发布，旨在进一数据要素要“用得好”，必须“供得出”、“流得动”、“保安全”。这就要求对应的数据基础设施在网络、存力、算力等设施的支持下，有效保障数据的采集、汇聚、处理、流通、应用、运营和安全，以充分释放数据要素价值。数据基存力是重要数据基础设施，是促进经济发展和技术发存储是数据基础设施的核心组成部分，是支撑数据价值释放的基础，也是实现产业智能化和国家技术发展的关键，更是促进经济发展的重要因素。存力发展对经济发展的促进作用体现在优化资源配置、推动产业升级、加速技术创新、提升经济韧性等多个层面。存力的发展为数据持续发挥生产要素价值提供支撑，通过高效配置和管理存力，企业可以更准确地把握市场需求、优化生产计划、降低库存成本，从而优化资源配置。同时，存力的发展将加速传统产业升级、新兴产业壮大，这些产业的发展依赖于大量数据交换和处理，而高效的存储技术是这一切实现的基础。同时，在存力发展的基础上，数据存储、处理、分析的效率可提升，为科技企业和科研机构提供了强大的数据处理能力，加速新技术的研发周期，为大数据、云计算、物联网、人工智能等新兴信息技术的创新应用提供支持，以期创造新的经济增长点，提升国家整体创新能力。此外，存力的发展可有效保障数据的完整性和可用性，为政府和企业决策提供了可靠数据支持，为构建更加灵在全球范围内，各个国家对于存储基础设施的发展均给予了高度重视，将其视为国家竞争力的重要标志之一，形成各具特色的产业发展之路：美国在存储技术的研发与创新方面具有显著优势，其存储产业主要由市场驱动，尽管政府会通过资助科研项目、制定有利于创新的政策等方式提供支持，但主要推动力量来自于众多顶尖的存储设备制造商，他们不断推进存储技术向更高密度、更快速度、更低能耗的方向发展；日本在存储介质和存储设备制造方面有较为深厚的技术积累，特别是在固态硬盘（SSD）和磁带存储等领域，其存储产业的发展也得到了政府的大力支持，例如政府提供研发资金、实行税收优惠等；韩国在半导体存储领域具有较强竞争力，韩国政府和企业也在积极推动先进存储技术的研发，使其主要半导体制造商不仅在存储芯片市场上占据重要位置，更成为了韩国高科技产业的支柱；德国的存储产业在某些细分市场和技术领域有着强大的竞争力，德国政府中国目前在存储领域已拥有一定的技术积累和先进性，在存储技术研发和产业化方面取得了显著进展，特别是在大规模数据中心存储解决方案、分布式存储系统等方面。中国软件定义存储的应用处于国际领先地位，且在软件层的开发和应用方面也逐步具有较强的技术实力。IDC数据比增长9.8%，未来五年，该市场市场将以6.7%的行业领域，包括政府、电信、金融、教育、公共服务等。软件定义存储以其灵活性和可扩展性，可实现跨地域的数据复制和同步，在异地双活、两地三中心等容灾场景中发挥着重要作用。此外，搭配更好的存储介质如NVMeSSD，可以提供低延迟、高带宽的数据访问能力，实现大规模、高复杂的计算任务，为科学研接下来，我国存储产业还将持续关注对于技术、市场、生态等方面的投入，在智b>以技术突破为引领，加速科技创新，加大对存储技术研发的投入，鼓励企存储领域的广泛应用和创新发展，构建更加高效、智能、绿色的存储生态系统，形成产学研用一体化的创新体系，为数字化转型时代的各行各业提供强b>以市场需求为导向，密切关注云计算、大数据、人工智能等新兴数字领域的发展需求，面向政府、企业、个人等不同用户群体的具体应用场景，开发出b>构建完善的存储技术生态体系，形成上下游协同、产业链完整的存储产业格服务器/服务器/配套服务和工具存储应用与服务曙光发挥关键作用︐打通存储产业链存储设备和系统集成存储设备和系统集成原材料和关键组件原材料和关键组件曙光在打通存储产业上下游方面发挥了关键作用，成为整个生态系统中的重要环节。通过发挥其技术创新和资源整合能力，持续推动产业链协同发展，向更高质数据的价值在于应用，应用的关键则在于场景。只有和应用场景相结合，解决实际问题和业务痛点，才能充分释放数据要素价值。数据要素突出的特点为可低成本多场景复用，一组数据可以被不同主体以不同方式重复利用，并且能够通过解构重组、汇聚融合等方式，被多层次、多元化挖掘出更多价值，实现知识扩散、国家数据局等17部门在2023年12月联合印发《“数据要素×”三年行动计划造新产业新模式，培育发展新动能，从而实现经济规模和效率倍增。国家数据局先期选取了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12个行业和领域作为应用切入点，推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。在这些行业和领域，数据资源丰富、应用需求广泛、交互链条多层次，具有较好的应用对于各级地方政府和企业而言，应当秉承“有基础、有场景、有需求”的原则，实现以数据要素为基础的行业和产业升级，面向应用场景，有效发挥数据价值，推动产业链供应链优化升级、积极培育新兴产业和未来产业、深入推进数字经济各级地方政府和企业在推动数据驱动的产业发展过程中，应基于“有基础、有场b>有基础是指政府、行业和企业应选择那些具备良好产业基础、数据基础和人产业和优势资源，选择那些已经具备一定规模和影响力的企业和产业集群。在数据基础方面，应选择那些数据资源丰富、数据质量较高的行业。例如，医疗健康、金融、交通等领域通常拥有大量的数据积累，通过数据分析和挖掘，可以发现新的商业机会和创新点。人员基础方面，应关注自身人才储备b>有场景是指政府、行业和企业应选择那些具备丰富应用场景和实际需求的领域，确保数据驱动的创新能够落地并产生实际效果。在应用场景方面，应选择那些与日常生活和生产活动紧密相关的行业。例如，智慧交通、智慧医疗、智慧教育等领域不仅有大量的数据积累，还有丰富的应用场景。通过数据驱动的创新，可以显著提升这些领域的服务质量和效率。在实际需求方面，应选择那些企业需求明确、愿意投入资源进行数字化转型的行业。企业>有需求是指政府、行业和企业应选择那些市场需求旺盛、增长潜力大的领域，确保数据驱动的创新能够带来显著的经济效益和社会效益。在市场需求方面，可重点关注市场规模广阔、前景广阔的行业。例如，电子商务、在线教育、数字娱乐等领域在全球范围内都有巨大的市场空间，这些行业不仅能够吸引大量的投资和人才，还能带动相关产业链的发展，形成集群效应。在增长潜力方面，可重点关注技术创新活跃、新技术应用广泛的行业，如智能制造、智慧农业、智慧城市等领域。此外，加速与民生密切相关、能够提升人民生活质量的行业的智能化，如智慧社区、智慧环保等，将带来显著的社会效益。通过数据驱动的创新，可以提升公共服务的质量和效率，改善居民应用智能化技术，面向各种不同应用场景，深入挖掘数据价值，推动数据要素与b>在工业制造领域，基于工业数据要素将驱动研发创新效率提升、生产效率提升、产业链资源配置效率提升。如使用数据要素融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，能够大幅缩短新技术产品从研发、b>在智慧农业领域，通过融合气象、土壤、农事作业、病虫害等数据，农民可b>在金融领域，通过挖掘银行、保险、证券、信托等各个金融服务领域之间的共性和联系，复用客户、金融市场、舆情等数据，能够加强数据要素的精细化分析，优化金融服务模型、改进金融服务决策；通过将其他行业数据与金b>在政务服务领域，使用智能化技术对各类业务数据、行政管理数据、公共服务数据进行深入挖掘和分析，可以深入了解公众的需求和偏好，优化资源配b>在医疗健康领域，智能化分析电子病历、检查检验结果、体检数据、就诊记录等数据要素，能够帮助医生更快地做出更准确的诊断，出具更优化的治疗b>在交通运输领域，通过推动铁路、公路、水路、民航等客票系统互联互通，实现货运数据的共享互认，可以大幅提升多式联运效能；通过对道路车辆的流量、速度等数据要素进行分析，调整信号灯的时间间隔，可以优化交通流可以看到，在智能化浪潮的推动下，各级地方政府和企业正积极探索生成式AI等人工智能技术的应用，以激发数据要素的潜力，推动产业数字化转型升级和经济语言理解等人工智能技术打造出“基于AIGC技术的政策智能服务中台”，搭载资金政策解读大模型、政策知识图谱、政策指标体系、政策数据网关等创新应用，形成政策制定、政策发布、政策申请、政策审批、政策拨付、政策评估全生命周期的智能化、一体化服务体系，通过信息共享、部门联审、大数据比对等方式，提供让符合条件的企业和群众免予申报、直接享受政策的>浙江绍兴市越城区以发展数智经济为抓手，依托集成电路、生物医药、高端智造和新能源等核心产业，进一步延伸数字产业链条，壮大数字产业规模，形成科技引领、前沿高端、集聚发展的数字产业大片区，很好地改善了以往b>湖北武汉市积极推进农业大数据平台的建设，应用大数据、云计算、物联网、人工智能等现代信息技术手段，实现了对农业生产的全面监测和管理，提高了农业生产的智能化、精准化水平，保障了农产品质量安全，推动了农b>福建泉州市积极探索应用生成式AI技术打造泉州“城市大脑”，构建集数据分析、决策支持、应急指挥等功能于一体的智能中枢。应用先进算法模型对交通流量、环境监测、公共安全等多个领域的数据进行实时分析，预测未来趋势，提前发现潜在问题，为政府决策提供及时、准确的信息支持。通过构建智能客服系统，实现24小时不间断的在线服务，提高政务服务效率，提升市民满意度。通过优化政务服务流程，减少人工干预，实现了政务服务的自数字经济的创新发展将促进产业链各创新要素、创新主体、创新环节之间的有效衔接，催生出一系列新业态、新模式、新产品，促使生产方式转变、发展动能增产业智能化的快速发展对数据利用提出了新的要求，以确保数据能够在智能化进数据准备度是指数据在被用于智能化应用之前，必须经过一系列预处理步骤，以b>在数据准备阶段，首先需要建立完善的数据采集和存储机制，确保能够全b>其次，要对数据进行清洗、加工和整理，去除噪声和冗余信息，提高数据质>此外，还需要建立数据标准和规范，确保数据的一致性和可用性。数据的准备度决定了数据的质量和可用程度，只有确保数据的准确性、完整性、一致提高数据准备度后，企业将能够更好地利用智能化技术优化生产流程、提高产品数字智能化的核心是以海量数据为基础，结合人工智能相关技术，打通原来端到端的数据孤岛，结合场景化去解决问题。从数字化到智能化转型的过程中，企业开始更加注重利用智能化技术完成数据的收集、存储和分析，数据的应用程度决在智能化转型过程中，随着数据量的激增，待管理的数据量不断增加，待管理的数据类型越来越广泛，导致一系列数据质量相关问题的产生，如安全可靠可信合规难满足、支持海量设备性能难保证、实时数据分析需求难满足、数据库迁移兼容性难保障等。高质量的数据是智能化应用成功的关键，准确、完整、一致、及在智能时代，数据处理效率显著提升、处理规模空前扩大、自动化程度不断提高，并可以完成跨领域融合与创新，为产业的智能化提供了强大的支持。智能化发展不仅改变了数据的应用方式，还重塑了数据的全生命周期治理需求。在智能化时代，数据将经历采集与准备、模型训练与存储、推理与生成、持续学习与更新、备份与合规五个阶段。为了充分发挥数据的作用，企业需要在数据从采集到>在数据采集阶段，应明确类型、规模、质量等数据需求，选择合适的数据源和采集方法，并在采集过程中，对数据进行初步筛选，去除明显无效或重复>在数据清洗及准备阶段，应根据数据特点，使用数据对比、算法检测等方法，去除噪声、处理缺失值，完成数据的标准化和归一化处理，确保数据的>在模型训练和推理阶段，应选择合适的数据库、存储系统确保数据的可靠性和可访问性，并能够对数据进行有效的版本控制，确保模型训练过程中所使b>在持续学习与更新阶段，应根据数据更新策略，确保新数据能够及时、准确>在备份与合规阶段，应选择可靠的数据备份方案、遵守相关法律法规、实施访问控制与权限管理、应用先进的数据加密技术、建立数据安全监控与告警随着数据应用特征的变化，包括数据准备度要求提升、数据应用程度加深、数据>海量数据的出现对存储系统提出了更高的容量要求，存储系统需要具备大容量、可扩展的特性，以满足数据量的持续增长。IDC预测，全球2024年将生成163.0ZB数据，2028年将增加一倍以上，达到393.9Z的年复合增长率为24.4%；中国的数据生成量将从2024年的39.5ZB增长到2028年的97.1ZB，2023年到2028年的年复合增长率为25.7%。物联网设备每秒可产生大量的传感器数据；社交媒体平台每天生成数以亿计的用户交互数据；视频采集要求7x24不间断且留存时限不得少于30日；针对一些特殊应用领域的视音频资料则要求存放时间更长，甚至长期保留。海量数据的出现对存储系统提出了更高的容量要求，以满足数据量的持续增长。特别是随着AI和生成式人工智能的应用增加，企业需要投资于高效且可扩展的存储解决b>高频率、高速率、大带宽的实时读写需求要求存储系统具备大带宽、低时延、高并发的存储性能，以支持实时数据的高速读写和分析处理。面对高频率、高速率、大带宽实时读写场景，存储系统需要能够支持高吞吐量的数据传输，确保大量数据能够快速读写；减少数据访问和传输的延迟，确保实时数据处理的及时性；此外，还需支持大量并发读写操作，满足多用户和多任务的同时访问需求。以AI大模型为代表的智能化时代数据应用正在对存储系统的性能提出了更高的要求：大模型训练的数据集可能达到TB甚至PB级别，训练过程中这些数据需要被频繁读取和写入，以便进行多次迭代，在推理阶段，大模型需要根据输入数据快速生成输出结果，并需频繁读取模型参数和其他相关数据。这些场景要求存储系统具备高性能和高效率：支撑海量数据存储，并具备高带宽、低延时读写的特性；使用冗余备份、故障恢复等机制保障高可靠和高可用性，保证数据的安全性和完整性；为了满足模型和数据量的增长，存储系统还应具备灵活扩展性能；此外，还应提高存储效率，从而优化模型训练过程，降低存储系统的维护和管理成本，有效缩短数据读取b>数据安全和数据隐私保护要求存储系统具备严密的数据加密和访问控制机制，防止数据泄露和非法访问，并应具备数据备份、容错机制、灾难恢复，确保数据的安全性和完整性。在智能化时代，数据的安全性和隐私保护尤为重要，如在工业自动化、金融、电信等关键领域，数据的丢失或损坏可能带因此，有效的数据管理和强大的数据保护及灾难管理策略十分重要。此外，对于涉及个人隐私和敏感信息的数据，存储系统还应遵守相关的法律法规和b>存储系统需要能够支持多种数据类型和格式的存储、检索和处理，以满足不同应用场景的需求，数据量的增加和应用场景的复杂化，要求存储系统具备智能化的管理能力。产业智能化的过程中，数据类型和数据格式也日益多样化。除传统的结构化数据外，随着更多组织采用各种新技术（包括基于生成式AI的解决方案），非结构化数据（如图片、视频、音频等）和半结构化数据（如XML、JSON等）正占据越来越大的比例。IDC预计，2023-2028年化数据存储量年复合增长率为19.9%。这些多样化的数据类型和格式对存储系统提出了更高的兼容性要求。通过利用自动化的数据备份、恢复、迁移、清理等操作，可以优化数据存储布局，提高存储效率，并具备智能化的性能50>随着数据中心能耗的增加，以及“双碳”目标的制定，绿色节能也成为存储系统的必然趋势。随着全球气候变化的加剧，减少碳排放已成为全球共识。数据中心聚集了大量服务器、存储设备、网络设备等IT设备，伴随智能化业务的增长，数据中心的能耗占全球电力消耗的比例不断上升，导致运营成本增加和环境压力加大。随着数据中心能耗的增强，保证数据中心正常运转需要的能源消耗也随之增大。数据中心的能耗主要体现在IT设备能耗和制冷系伴随数据存储量激增，传输增加，主机发热热度增大，传输能耗大幅提升，数据密集型AI和分析工作负载的存储系统的能耗也将大大上升。为积极控制过采用绿色技术和节能措施，如采取淘汰高耗能组件，升级算力高、空间节随着数据量的激增和智能化应用的普及，存储系统在多个方面遇到了瓶颈。这些b>从高效融合方面看，伴随待存储数据来源和数据格式的日益复杂，在不同存储系统之间产生了数据孤岛，而当前的许多传统存储缺乏统一的共享平台，无法实现数据的统一存储、管理和访问，造成了数据共享渠道不畅，严重影响了数据的管理和有效利用，同时自动化工具的缺乏加剧了存储管理的难度，共同导致了存储管理的瓶颈。此外，当前许多传统存储系统在设计时未充分考虑扩展性，当数据量增加时，往往需要通过复杂的迁移、升级过程来扩容，这导致系统在扩展的过程中往往面临昂贵的硬件升级费用，造成扩展成本高、扩展难度大，从而造成了数据存储、数据迁移时的存储扩展瓶颈。数据孤岛的存在、存储管理的低效、升级扩展的限制共同造成了当前存储在>从提质增效方面看，当前存储系统的容量和性能都可能成为瓶颈。在容量方面，大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，出现了海量数据待分析、待存储的情况，现有的存储容量可能不足以满足系统的需求，若无法有效利用现有的存储容量、管理并优化现有存储设施，将导致存储空间浪费，造成存储容量瓶颈。在性能方面，存储设备的读写性能将直接影响系统的整体性能，读写速度的瓶颈、高负载情况下的性能下降、高频率读写情况下的不稳定等问题依旧存在。伴随大容量、高速率、低延迟逐渐成为智能化时代评估存储系统性能的重要指标，当前存储设备的容量和读写性能将可能成为>从数据全域流动方面看，生成式AI及其他人工智能技术的迅猛发展对数据存储容量、数据存取效率以及数据流动性能提出了全新的要求。而现有存储系统在存储平台、存储形态、存储介质、存储带宽、缓存管理及IO读写速度等方面的限制都将成为数据全域流动的潜在障碍。首先，数据存储系统的容量瓶颈将导致数据存储困难，造成数据资源的浪费，进而影响对数据的整体分析和判断。解决容量瓶颈的直接方法是扩展存储容量，而这将带来数据基础设施的运营和维护成本增加。存储的性能瓶颈将直接导致数据读写速度变慢、延迟增加，进而影响数据基础设施的整体处理能力和响应速度；在需要高频次数据交互的应用场景中，性能下降尤为明显。一旦数据基础设施性能下降，将明显增加应用程序响应时间，从而严重影响用户体验，进而影响企业业务发展。同时，存储瓶颈也将对数据基础设施的安全性能产生影响。在解决存储瓶颈的过程中，如果忽视了数据安全策略的制定和执行，将增加存储系统被攻击的风险和存储系统的故障概率，导致数据泄露、损坏或丢失的风险增大，从而造成数据基础设施的整体安全风险增大。存储作为数据基础设施的重要组成部分，其能效比在很大程度上将影响数据基础设施的整体能效比，故存储的能效比瓶颈将导致系统整体的能耗增加。此外，其管理瓶颈也将直接影响数据基础设施的管理效率，基于智能化时代数据应用特征对存储的要求，分析现代存储系统面临的瓶颈及对数据基础设施整体性能带来的影响，需要适度超前构建存储基础设施，优化存储架构、升级存储硬件、拓宽数据存取带宽、提升存储能效比、智能化存储管理，传统的数据基础设施已经难以满足海量非结构化数据的存储需求，这些非结构化数据多由多样性的智能化业务所催生，因此更加高效、智能、安全的存算一体新型数据基础设施成为企业的迫切需求，先进存力中心成为智能时代新一代数据基础设施的必然发展方向。根据工信部等六部门的要求，20先进存力中心是以先进存储技术为基石的先进数据基础设施，依托先进先进存力先进存力中心可更好实现数据的融合、提质、流动、应用和绿色，满足市场对数据存储的容量、性能、安全和产业化方面的需求，加速发挥数据要素乘数效应，增质提效在产业智能化时代，不同行业、不同应用场景对存储服务的需求日益多样化，生态开放能够确保存力中心具备足够的灵活性和可扩展性，以满足企业对存储的多样化需求，保障存储的高效融合特性。先进存力中心必然是开放生态的，兼容不同架构技术栈，方便搭建完整生态，迁移便利，以免建成即荒废，最后闲置。先进存力中心能够兼容多种存储技术、计算架构以及数据处理框架，支持不同技术栈之间的无缝集成与互操作，用户可根据自身需求灵活选择适合的技术方案。此外，先进存力中心还应提供丰富的应用程序编程接口API和软件开发工具包先进存力中心的高效融合还体现为容量可扩展，可充分满足各领域如金融、运营商、政务、工业、医疗、科研、自动驾驶、广电传媒等对海量数据存储的需求。先进存力中心应用EB级平滑扩展架构，不仅可以使其具备海量数据的存储能力，而且可以弹性扩展，应对高并发和庞大数据集的存储需求，确保完整、高效的数归集与管理，如自动化的数据分类、元数据的丰富描述以及高效的数据检索算法先进存力中心采用先进的存储技术、优化的存储架构、高效的数据传输技术，通过提升先进存力如NVMe全闪存设备在存力中心的占比、应用多级数据加速技吐量和IOPS能力，能够实现海量数据的高速读写和传输，这不仅提升了数据处理速度，还显著降低了数据访问和处理的延迟时间，能够有效满足大规模数据并发处理、高效传输的需求。先进存力中心所拥有的大容量、高时的特征使其能够提供更加流畅、快速和可靠的数据存储和访问体验，处理更复杂的任务、支持更广泛的应用场景，如在AI模型训练过程中，面对大量图像、视频等非结构化数据的处理和分析，高性能的存储系统能够确保数据的快速读取和写入，加速模型迭代进程；在自然灾害监测预警系统中，先进存力中心可以快速响应数据读取请求，凭借高速率、低延迟的存储特性，确保对数据的实时处理和作为海量数据存储的载体，先进存力中心能够存储结构化、非结构化和半结构化数据，通过应用先进的、创新的开发能力和技术实力，实现跨平台、跨形态、跨地域、跨协议、跨生命周期的统一管理和全域流动。先进存力中心发挥软件架构效能，支持数据在集中式、分布式存储之间的跨平台流动；基于混合云架构，应用安全的网络连接技术和多种数据一致性保障策略，先进存力中心可以能够根据数据的热度、访问频率等特性，灵活地在将数据存储在云数据中心或本地数据中心，并根据对冷、温、热数据的需求实现数据在云数据中心和本地数据中心之间安全、高效流转，实现热温冷数据跨形态的无感流动；应用强大的网络技术，通过构建统一的存力网络基础设施平台，采用智能调度和策略管理技术，可对数据实施分级管理、统一观测以及跨区域迁移策略，实现数据的跨域流动，为不同地域的数据治理需求提供趋于一致的数据服务体验。此外，先进存力中心通过采用多协议兼容技术可以同时支持多种不同类型的数据访问协议，保障了数据在异构环境、不同平台、多种应用之间的交换和传输，减少“数据孤岛”现象，提高了数据跨生命周期的流动性和可用性。先进存力中心的数据全域流动特性保障了所存储数据在不同平台、不同形态、不同地域、不同应用之间的高效流通、有效共数据作为智能化时代的重要生产要素，已成为企业重要资产的一部分，数据尤其据的安全性已经成为企业在进行数据存储和处理过程中的重要考虑。而每个阶段都离不开存储系统的支持，因此存储系统的安全性是数据安全的底层保障。安全可靠作为先进存力中心的重要特征，体现在众多层面。首先，先进存力中心应具备从软件到硬件的多层次安全能力，应用全流程的安全管理措施如数据加密、访问控制、审计日志等，确保数据存储和处理过程的安全性和完整性。其次，先进存力中心能够完成对敏感数据的加密处理，具备抵御恶意软件侵入和应对勒索软件攻击的能力。再次，先进存力中心使用高可用性架构，保障了单点故障情况下数据服务的连续性和稳定性。最后，先进存力中心拥有完整的容灾备份机制，可先进存力中心在设计和运营过程中始终贯彻节能减排、绿色低碳的理念。首先，在建设时采用低功耗的存储设备、高效率的电源管理系统、高效率的存储架构，通过优化数据存储和处理的路径，减少不必要的数据移动和复制，提高了存储效率，减少了能源消耗。其次，通过引入液冷等先进的散热技术，能够有效降低存储设备的运行温度，减少散热能耗。再次，采用智能化调度方案，根据实时负载先进存力中心作为数据存储的重要基础设施，化解了存储产业发展中所面临的致命痛点，为突破现有存力瓶颈、打通数据管理关卡铺就了一条高质量发展道路。这些先进技术将持续推动各行业的数字化转型和创新发展。先进存力中心的技术突破和应用主要体现在应用EB级平滑扩展能力、多协议支持、先进软件架构能力、多重防护机制、智能化管理平台、液冷等先进技术共同铸就其高效敏捷、开先进存力中心的一个重要特征是海量存储。实现这一目标不仅需要大量存储设备，还需要强大的集群治理能力和对行业及产业存储需求的深刻理解。应用先进的分布式存储架构，将数据存储任务分散到多个独立节点，通过网络协同工作，实现数据的高可靠、可扩展和高性能。这种灵活的架构可以保障存力系统应对大EB级平滑扩展是一种高扩展、高可靠、高性能的分布式存储解决方案。该架构通过对象存储技术、去中心化架构、智能互联技术和容错与数据保护等措施，可实现存储从TB级到EB级容量的平滑扩展。该架构以对象作为基本存储单元，摒弃了传统的文件系统目录结构，简化了接口复杂度，提高了系统的扩展性；采用去中心化架构，消除了单一节点瓶颈，实现存储节点之间的高效通信和协作，保障了多节点时系统的平滑扩容性能；此外，利用智能互联技术如ROCE/RDMA、在先进存力中心中，多协议支持的意义重大。随着数字化转型的加速和数据量的爆炸式增长，企业和机构需要处理的数据类型和应用场景更加复杂多样。应用多协议支撑技术，使存储系统能够同时支持多种不同类型的数据访问协议，如文件协议（NFS、CIFS等）、块协议（iSCSI、FCoE等）以及大数据协议（HDFS等），使得存储系统中的异构数据无需进行格式转换即可一路畅通，极大地提升多协议互通的数据共用同一块物理空间，任意一个文件/对象数据均能够被NFS/SMB、HDFS、S3等协议同时读写。这种多协议互通层面实现不同类型的非结构化数据融合，满足用一种协议写入的数据能够直接被其他协议识别和操作，并且需要建立不同协议间的相互映射，实现跨协议权限互通，以保障多种不同的存储协议能够统一地管理和执行访问控制权限。这种应用统一物理空间与接口的多协议支持技术无需使用多协议网关或转换层，不仅提升多协议支持能力不仅能够提升先进存力中心的系统灵活性和扩展性，还能够促进不同存储厂商基于统一的多协议接口进行开发和创新，促进硬件供应商、软件开发商、系统集成商等共同构建开放的合作伙伴生态，提升市场竞争力，实现在生先进存力中心作为数据存储和管理的核心设施，凭借先进开发能力和技术创新实力推动数据全域无界流通具有重要意义。依托集中式与分布式同源的存储软件架构，能够在保留集中式存储稳定性与分布式存储灵活性的基础上，灵活响应用户需求，实现数据在集中式与分布式存储之间的自由流动。应用融合云端存储与本地存储的混合云存储架构，在确保对敏感数据和关键业务应同时，能够充分利用云端的弹性扩展能力，按需动态调整存储容量，实现云端数据和本地数据之间跨存储形态的灵活交换和流通。应用分布式存储技术，构建跨地域的数据存储网络，将数据分散存储在多个地理位置的节点上，通过网络实现数据的分布式存储和访问，打破了数据存储原有的地域限制，增强了数据的无界流通性能。此外，多协议兼容技术能够实现数据在不同系统、不同设备、不同应用之间的无缝对接，降低了数据整合难度和成本，降低了数据迁移和格式转换的数据安全是先进存力中心不可或缺的核心特征。为了确保数据存储的安全无虞，需要应用安全防护技术从硬件平台、软件代码、数据灾备、数据加密、人才培在硬件平台层面，搭载抗碰撞、抗冲击、抗振动能力强的SSD存储设备，并通过防火、防水、防尘、防震等物理安全措施保护所存储的数据，为其提供坚实的物在软件代码方面，严格遵循安全编码规范，定期进行代码审查和安全测试，及时发现并修复潜在的安全漏洞，确保编码规范、安全。此外，通过建立高效的软件更新与维护机制，确保发现安全威胁时能够及时响应，为软件代码提供持续、高在数据安全方面，首先，通过建立完善的数据备份与恢复机制，如采用“本地+云端”的双重保护模式，对备份数据进行双重保护，以应对潜在的数据丢失或损坏风险；其次，通过制定完善的灾难恢复计划，确保在灾难发生时能够迅速恢复数据，保障业务的连续性；再次，应用数据加密技术，为数据的传输与存储过程提供强大的保护，确保数据的机密性与完整性；最后，应用病毒风险监测、数据在人才培养与生态安全方面，通过持续的人才培养与技能提升，打造一支具备高度安全意识与专业技能的团队，负责安全策略的制定、安全监控的实施以及安全事件的应急响应，是确保数据存储安全、存力中心安全运行的有效保障。与此同时，先进存力中心与业界领先的安全厂商、科研机构等建立紧密的合作关系，将共同推动安全技术的前沿发展与创新应用，形成安全共治、协同发展的良好生应用高速介质和多集群智能化管理技术突破数据存储性能和处理能力是先进存力中心的一个关键性能指标，它决定了数据存储的质量和效率。为满足智能化技术应用对数据存储和处理性能的超高需求，端到端NVMe全闪存技术、多级缓存加速、专用协议支持、多集群智能化管理技术存力中心的存储介质性能从根本上决定了系统的吞吐量和读写性能。相比传统应用SAS或SATA协议的存储介质，应用NVMe协议的更低的延迟、更高的IOPS和更大的吞吐量。端到端NVMe全闪技主机到存储设备的整个过程均可通过PCIe通道直接与CPU通信，减少了数据在存储路径上的传输延迟，实现了超低存储时延。此外，NVMe协议的高并发性保障了存储系统具备超高IOPS和吞吐量，增强了其应对数据大规模处理和实时分析需0作为一种先进的存储优化手段，多级缓存技术通过在内存和存储介质之间设置多个不同容量、不同速度的缓存层次，将经常访问的数据存储在更快速的缓存层中，能够快速响应高速访问请求，同时减少了对慢速存储介质的访问次数，有效降低了数据访问延迟，提升了存储系统性能。同时，多级缓存技术通过使用热点数据缓存、冷数据淘汰等方式保障了数据的灵活存取，优化了数据存储与访问过程。此外，多级缓存策略可以避免单点故障，确保在某个缓存层出现问题时，其多集群智能化管理能够有效保障先进存力中心的正常运转。通过运用人工智能、大数据分析、机器学习等技术对存力中心内的集群进行智能监控、调度、优化和管理，实现存储资源的自动分配、负载均衡、故障预测，能够显著提升系统性能，增强系统可用性。首先，通过并行处理多个存储集群的数据请求，显著提升了存储系统的吞吐量和IOPS能力。其次，通过负载均衡技术将数据访问和存储请求分配到不同的存储集群，能够避免单一集群过载，从而提升了系统的响应速度和稳定性。再次，应用跨集群管理技术，可以实现故障隔离和份，增强了系统的可用性和稳定性。最后，在不中断服务的情况下，能够根据业释放数据要素价值，构建可持续发展的数字未来，需要依赖先进存力技术构建绿色存力中心，发展绿色低碳存储，奠定生态综合服务基石。绿色存力中心的构建不仅需要应用SSD等具有高密度、低能耗特征的硬件存储设备，更离不开先进散存力中心的电能消耗主要来自于IT设备、制冷设备、供配电系统和照明等其他消耗电能的设备。随着海量数据存储和处理需求的发展，各类IT设备的功耗持续提升，设备的散热需求和散热成本也随之增加。各类传统的存力中心或数据中心采用大量的风扇和空调设备来维持适宜的工作温度，这种风冷方案不仅散热效率低，而且设备运行本身消耗能量大。液冷技术使用液体取代空气作为换热冷媒，不仅减少了对空调等辅助散热设备的需求，而且制冷效果更好，能效比更高。据网络公开数据，使用浸没式液冷的数据中心PUE最低可降至1.04，相比传统风冷数据中心能效比提升超30%。液冷技术不但有更高的散热效率，还能节约大量电能。不论是从政策角度，还是市场需求角度，抑或技术成熟角度，液冷技术都将成为存力中心绿色低碳发展的重要助力。IDC数据显示，中国液冷服务器市场2024上半年同比大幅增长98.3%，市场规模达到12.6亿美元，出货量同比增长以政府为主导建设区域先进存力中心可以为区域的政务服务、医疗健康、教育、工业制造、城市交通、地方金融等多个领域和场景提供数据存储、数据计算、智能分析服务，充分响应国家发挥数据要素乘数效应的号召，促进数据要素价值的释放。政府建设区域先进存力中心，需要综合考虑基础设施供应、建设与运营成本、中心整体存力及算力性能配比、数据安全与隐私保护、生态开放、绿色低碳发展要求等。应用先进软硬件平台、协同创新技术、自主加密技术、浸没液冷技术构建先进存力中心，以提供海量存储容量、全栈式数据安全保障、绿色节能的西部（重庆）科学城先进数据中心：发挥先进存力西部（重庆）科学城先进数据中心是地方政府响应国家东数西算工程所建设的成渝枢纽节点示范项目，也是全国一体化大数据中心协同创新体系示范工程。该项目由中科曙光承建，占地20亩，建设安装144个超高密度液冷机架和208个风冷机架，建成后提供总计包含72.3万个本土品牌高性能x86处理器核心，1760块本土品牌高性能计算加速卡的9,720个通用计算节点，以及1,800个先进计算需要先进存力的支持，东数西存、东数西渲、东数西训、西数西算等应用场景催生出了存力新需求。为解决以往存力建设遇到的诸多难题，如多协议难以兼容、跨区域数据调度复杂、数据管理运维成本高、数据存储容量低等，该中心在建设时使用了曙光的存算一体技术，包含场景融合一体化、数据联邦一体化、生命周期一体化、数据服务一体化、数据安全一体化、数据绿色一体化。该存储一体化存力方案的应用不仅助力该中心实现了百PB级的海量存储容量，而且在数据安全方面，该中心以本土化处理器、自主加密技术、先进冷却技术和全栈云为基础，构建起具有自主产权的数据中心机房及配套工程、专用基础设施、基础数据服务平台和应用数据服务平台等全流程服务内容，有效防范数据泄露，降低设备遭受攻击的风险，为政务数据安全提供了坚实保障。与此同时，该中心还采用“中心本地运维团队+远程专家运维团队”的智能运维管理体系，保障中心7x24安全运行。其中，本地运维团队负责实时监测整个数据中心各个分区、功能模块的运行状况，及时发现和解决日常运维过程中的相关问题；远程专家运维团队则通过互联网接入到中心，对运维流程和运维制度执行的规范性进行监控，并绿色节能是该中心的另一大特色。中心应用了中科曙光的浸没式相变液冷技术，通过将IT设备浸没在氟化液中降温，不仅有效解决了传统风冷方式散热不均的问备运行产生的热量回收并用于供暖或其他用途，进一步提高了能源利用效率。在设备部署方面，中心采用高密度液冷机架和风冷机架相结合的部署方式，有效提高了机房的空间利用率、存储密度和计算密度，使在有限的物理空间内能够容纳更多的存储节点和计算节点，从而降低了单位存力、单位算力的能耗和成本。该西部（重庆）科学城先进数据中心凭借其在先进存储、先进算力、数据安全、数据流通、数据管理、绿色节能等方面的性能优势，实现软硬件整体安全可控，支撑全国一体化大数据中心体系的完善布局，同时也将有效推动西南地区一体化政务大数据体系的率先建设和先行先试，有效促进数据要素流通应用，推动西部地区科学研究和经济发展，充分释放公共数据价值，激发数据资源活力，筑牢成渝先进存力中心不仅是数据存储和管理的核心设施，更是推动智慧科研、智慧政务、智慧医疗、智慧交通、智慧金融及智能科技等行业发展的基石。在智能化趋势日益明显的今天，这些行业的发展越来越依赖于海量数据的有效采集、高效存储、精准训练和深入分析。特别是随着信息技术的迅速发展，高性能计算（HPC）已成为解决复杂计算问题的关键技术，尤其在气象、环境、海洋等地球科学领域发挥了重要作用。这些领域的研究需要处理大量的数据，从而进行高分辨率和高精度的数值模拟与预测。这对计算能力和数据处理能力提出了极高的要因此，建立一个强大的先进存力中心，实现与算力和运力的高度协同，不仅能够提供更加高效的数据处理能力，还能加速数据要素的价值释放，促进产业升级和智能化转型。行业在建设先进存力中心时，必须基于自身需求进行全面考量，包括技术的选择、成本的控制、安全性的保障等多方面因素，并且要确保整个建设过程符合国家相关政策和法律法规的要求。只有如此，才能真正发挥出先进存力随着气象事业的不断发展，气象观探测数据、产品的种类和数量在不断增加，建立海量气象数据的科学化管理和服务系统，为气象业务和科研提供方便高效的数据支撑，已成为气象事业发展的迫切要求。中国气象局每日待采集的气象数据高达100TB，待分析、发布、归档的数据高达数百PB，且在数据处理过程中有多模基于此，中国气象局与曙光合作，通过构建先进存力中心，在先进存力、算力、工处理、数据存储管理、数据共享服务、业务监控等五大系统的全国综合气象信息共享平台，实现了约263种基础数据资源、CIPAS数据资源、灾害数据等的管理，建立了国省统一的数据环境，具备了国省一致的实时、历史长序列数据在线在建设过程中，考虑到气象高算力系统对数值预报模式业务运行和日常研发工作的关键支撑作用，及其处理能力和效率、可靠性及扩展性对系统整体业务目标的影响，高算力成为建设过程中追求的重要指标之一。而高算力的实现离不开高存力的支撑，只有算力、存力协同配置才能更好地支撑业务目标。因此，建设时要求按照算存比为1:3的比例配置算力和存力，为达到27.48PFlops的计算峰值，需配套建设两套容量为89PB的高性能存储和一套容量为20PB的二级存储。在高性能NVMe全闪存储的加持下，单套存储集群的聚合读性能可达772GB/s，聚合写性能可达774GB/s；同时系统拥有超强的IOPS性能，文件创建时性能可达270万采用交换机冗余、双IB网络双写双活技术、存储集群双活技术、机柜级冗余方案，充分保障了存储集群的安全可靠；POSIX协议的应用保障了计算节点能够同时挂载多套存储集群，为算力提供更加安全、可靠的数据供应；此外，应用定制随着大数据、云计算、人工智能（AI）及生成式AI等前沿技术的快速发展，企业业务的智能化水平得到了显著提升。智能化愈发需要海量数据作为分析和AI模型企业级先进存力中心不仅能够提供高效、安全的数据存储解决方案，还能够支持快速的数据访问和处理能力，这对于加速AI模型的训练与推理过程尤为重要。通过部署高性能的存储系统，企业可以实现对大量数据的即时响而更好地满足其在数据存储、分析、处理和预测等方面的多样化需求。此外，先进的存力中心还能够帮助企业优化资源配置，降低运营成本，提高数据的安全性和可靠性，为企业在激烈的市场竞争中赢得优势。在资金、技术和人力资源允许的前提下，构建企业级先进存力中心是推动企业数字化转型、提升竞争力的有效途径。这不仅能促进企业内部的数据流通和共享，还能加速其产品和服务的创某人工智能科技企业：提升训练效率，高性能存储某人工智能科技企业致力于运用数字化人工智能技术为智慧金融、智慧城市、智存力中心的容量、性能和数据管理等方面有着特殊需求：运用人工智能技术完成训练任务通常所需要的文件数量都在几亿、十几亿量级，因此要求存力中心具备同时承载几十亿甚至上百亿文件数量的能力；企业服务场景对存储性能有着极高的要求，需支持最高达1TB/s的读取带宽和不低于200GB/s的写入带宽，以满足该企业通过与曙光合作，构建先进存力中心，应用简洁的系统架构、高效的数据流转性能、百微秒级元数据极致访问性能，为业务提供坚实支撑。在存储容量方面，建设45个全闪节点集群，使得可用存储容量达到1PB，满足了用户对海量数据存储容量的需求；在存储性能方面，应用NVMe协议的全闪硬件存储和本地内少了数据读写延迟，达到本地读取ns级延迟的极致性能；使用BurstBuffer加速），升10倍以上；使用XDS双栈兼容，减少了CPU中断，利用GPU多通道，使得数据），以上，延迟降低3