深圳展览工厂-2023深圳国际大数据与存储峰会暨展览会

发布机构：天下展览发布时间： 2023-04-02

2023深圳国际大数据与存储峰会暨展览会

深圳展览工厂-2023深圳国际大数据与存储峰会暨展览会(图1)

大数据中心是数字经济的“底座”

随着互联网应用技术不断深入,传统媒体在面对新媒体冲击时从*初“人人自危”转变为“拿来主义”再到“不分彼此”,媒体融合已经成为主流媒体发展趋势。在融媒体时代,政府部门和互联网企业的生存环境、应对危机舆情的方式也发生了变化,如何在媒体资源、应对成本等方面处于弱势的情况下,应对复杂多变的舆情形势成为一个新的课题。

北京疫情再次肆虐，防控措施不断升温。庆幸的是，6月18日，北京市政府新闻发布会上专家表示，“疫情已经得到控制，虽然明后几天仍会有新增确诊病例，但增势已经得到有效控制”。

这是大数据精准计算的结果。这些天，凡是接到问询电话的那些与北京有过地理空间直接接触或间接接触的人，都是大数据重要的数据链条，而移动电话使用者更是数据地图的重要判别因子。14天，或是更长时间的动态数据，通过海量数据的智能采集和关联分析与计算，基本就得出了疫情趋势的大数据分析结果。

新基建是我国今年重要的政策举措，大数据中心的建设，又是新基建的重要工程之一。那么，如何理解新基建中的大数据中心建设，需要清晰的目标和路径。

首先，数字经济的“底座”一定是大数据中心。这些年，我国数据中心不仅投资和建设规模大，而且建设速度快。可以说，在目前的市场需求中近乎过剩。数据中心过剩与有效数据处理能力不足并存是目前突出的问题。

其次，把数据中心当作数据仓储，忽视数据中心的数据加工和智能化分析能力，导致数据中心“房屋泛滥，可住性很差”，投资收益低，严重缺乏盈利模式。

在新基建投资与发展过程中，数据中心的建设，不是单纯的增加数据存储能力、增加设备投资和数据中心的数量，而是要集中有效投资和技术，快速提升数据中心的“智能化数据处理能力”，强化在算法、算力领域的投入，把目前打着大数据中心名义实际是“数据库”的存量资源，改造为与5G、人工智能、物联网和下一步工业互联网相匹配的“智能数据加工厂”，以科技赋能提升大数据中心对社会、经济的智能化、技术经济化、协同新型制造业动态数据处理与优化的能力。

大数据中心是“底座”，算法算力是核心，人工智能是齿轮箱，5G是婚姻介绍所。四者缺一不可。而大数据中心的家，是新型制造业的智能化工业流程与管理流程的融合。其中，工业物联网是工业设备协同的外衣，工业互联网是智能工业内部元器件协同优化的血管。而5G要解决的就是工业数据到智能数据流动链条的“最后一米”的问题。

大数据助力政府智慧转型

马云曾多次在演讲中说到未来是DT(Data Technology)时代。随着近几年大数据的迅速发展，无论是企业或是政府机构，都意识到了数据所带来的价值和商业变革。

对政府机构而言，应用大数据有天然和优势和迫切性。国家统计局局长马建堂曾经说过：“大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”。政府本身就拥有大量数据资源，并且能够发起调动其他领域的大数据资源，因此挖掘这些资源背后蕴藏的价值。永洪科技有先进的数据技术支持、完善的服务体系和多年积累的丰富经验，为政府行业提供有效的大数据解决方案，以推动我国经济发展，加强和完善社会治理，提升政府服务和监管能力。

行业现状

我国正在经历由管理型政府向服务型政府转型，为适应这种趋势我国政府提出进行政府改革、建设电子政务，实现政府信息化的目标。近些年政务信息化建设成效显著，为推动政府职能转变，加强对企事业单位和公众的服务，发挥了重大作用。随着政府各部门电子政务的陆续上线，相比以往，政务业务的开展更加高效，沟通更加便捷，公众满意度也得到了极大的提升。但在政府工作效率提升的同时，海量、碎片化的业务数据使得“信息孤岛”困境也愈发显著。

以大数据提升政府治理能力已成为大势所趋，运用大数据提升国家治理现代化水平，以推行电子政务、建设智慧城市等为抓手，以数据集中和共享为途径，推动技术融合、业务融合、数据融合，打通信息壁垒，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，构建全国信息资源共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。

目前遇到的问题

智慧政务数据化发展问题知多少？

政务数据“拥”而难“用”，政务平台“统”而不“通”，资源数据“汇”而难“慧”，体制机制“兴”而难“新”。

1、海量数据电子政务的发展已经渗透进政府社会管理、公共服务、市场监管、宏观调控等领域，各政务系统产生了海量数据且数据增长的速度越来越快，导致数据的查询、报表的生成效率及业务决策准确性极大的降低。

2、信息孤岛随着政务信息化的逐步完善，政务管理、便民服务、应急安全等系统已逐渐开始发挥出实际作用。但是各部门信息系统基本以单位为主，相互间以分立系统形态共存，缺乏统一的平台对数据进行关联、融合，导致各方面业务信息难以有效整合为数据应用展现业务全景，难以完全释放数据的真正价值。

3、监管决策支持管理决策时不能从整合后的高度看问题，不同部门不同层级的用户对业务数据分析有着完全不同的需求，而目前能够提供的报告主要以表格为主，分析维度单一、形式简单固化，不能将决策依据和决策判断规则在数据分析平台上集中展现，且对分析需求响应的实效性差，无法为各级用户制定决策提供有效的支撑。

大数据与云计算应用：大数据与云计算应用于安防、金融、制造业、农业、能源、交通、扶贫、零售、教育、家电、游戏等行业解决方案; 云服务、边缘计算、云管理与迁移服务、私有云、公有云、混合云、云计算适用芯片和软件平台开发等构建技术及产品；

数据安全

活动背景：

大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在

大数据产业链中占有至关重要的核心地位。在大数据时代背景下，由于应用环境

的多样性、复杂性和特殊性，数据的安全面临多种多样的威胁与挑战：不仅依然

需要面临数据窃取、篡改与伪造等传统威胁，同时也需要面对近年来出现日益增

多的数据滥用、个人信息与隐私泄露等。如何确保网络数据的完整性、可用性和

保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单

位信息化健康发展所要考虑的核心问题。现阶段，数据安全是数字经济发展的重

要前提，如何在数字化业务转型中，做好数据安全、数据治理？

展示范围：

数据处理与数据安全参展范围：数据的采集、分析、整理、计算、编辑；DCAP

数据为中心的审计与安全防护技术、容灾备份解决方案、ILM信息生命周期管理、

冷热数据分配、视频存储解决方案等；

数据中心

展示范围：

数据中心基础设施：

模块化数据中心、数据云箱、机房解决方案、蓄电池、电能存储、机房专用空调及新风系统、 UPS不间断电源、

安防、综合布线、绿色数据中心、数据中心维护等系统与解决方案等；

数据IT与存储设备：

服务器、路由器、交换机、存储/闪存、分布式存储、数据管理、数据保护、数据备份、网络安全、防火墙、

数据库、光端机等；SCSI、SAS、磁带机、NAS网络存储器、磁带库、RAID卡、光盘镜像服务器、外置及

共享硬盘、IP网络存储、硬盘抽取盒、光盘库、虚拟磁带库等；

云计算与云服务：

云管理服务、迁移服务、公有云、私有云、混合云、边缘计算、硬件、软件及服务等；

IDC相关服务：

机房/机柜租用、服务器托管/租用、规划设计、系统集成/开发、IT系统、通信系统等；

云计算参展范围：云服务、边缘计算、云管理与迁移服务、私有云、公有云、混合云、

云计算适用芯片和软件平台开发等构建技术及产品；

云服务、边缘计算、云管理与迁移服务、私有云、公有云、混合云、云计算适用芯片和软件平台开发等构建技术及产品；

云原生

近来，“云原生”这个词被云计算从业者们反复的谈及，但对“云原生”的定义与理解各有不同。云原生（Cloud Native）的概念，由来自Pivotal的MattStine根据其多年的架构和咨询经验的总结于2013年首次提出并于2015年7月由隶属于 Linux基金会的云原生计算基金会CNCF（Cloud Native Computing Foundation）详细定义：“云原生计算”是一个用于部署微服务应用的开源软件堆栈，其方式是把各个组件都打包到容器中并动态调度容器以优化计算资源利用率。

从CNCF的定义来看，采用基于云原生的技术和管理方法，将更好地把业务生于“云”或迁移到云平台，从而享受“云”的高效和持续服务能力。作为数字化转型的引领者，云管理服务商们正努力成为云原生的先行者，不断尝试并挖掘云原生的精髓所在，突破更多的云原生部署壁垒，以帮助企业快速构建云原生应用，实现微服务架构改造以及DevOps落地。 “2021深圳国际云原生技术峰会暨展览会”作为“2021深圳国际大数据与存储峰会”重要组成部分，加强云计算与大数据场景应用、生态链建设、行业快速发展及广泛交流合作提供强有力的合作平台。

数据存储

展示范围：

大数据与云计算应用：

大数据与云计算应用于安防、金融、制造业、农业、能源、交通、扶贫、零售、教育、家电、

游戏等行业解决方案; 云服务、边缘计算、云管理与迁移服务、私有云、公有云、混合云、

云计算适用芯片和软件平台开发等构建技术及产品；

数据存储与相关设备：

闪存、分布式存储、5G存储、企业级储、内存、云存储、磁盘阵列、光存储、硬盘/固态硬盘(SSD)、

磁带驱动器、网络存储器、磁带库(VTL)、硬盘抽取盒及海量存储、网络存储、移动存储等；

数据处理与数据安全：

数据的采集、分析、整理、计算、编辑；DCAP数据为中心的审计与安全防护技术、容灾备份解决方案、

ILM信息生命周期管理、冷热数据分配、视频存储解决方案等；