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華為發布全球首款AI原生數據庫和分布式存儲

華為發布全球首款AI原生數據庫和分布式存儲

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人工智能朗讀:

5月15日,華為在北京發布全球首款人工智能原生(AI-Native)數據庫GaussDB和業界性能第一的分布式存儲FusionStorage8.0,秉承“數據+智能”理念,重新定義了數據基礎設施。

深圳特區報2019年5月16日訊 人類社會正從農業經濟、工業經濟快速進入數字經濟時代;數據基礎設施正成為智能世界到來的核心驅動力;而數據基礎設施建設也成為各行各業加速智能化進程的必由之路。至此,全球領先的科技公司都在不約而同地搶占“構建數據基礎設施”的高地。

5月15日,華為在北京發布全球首款人工智能原生(AI-Native)數據庫GaussDB和業界性能第一的分布式存儲FusionStorage8.0,秉承“數據+智能”理念,重新定義了數據基礎設施。

為什么說重新定義?據了解,華為此次發布的GaussDB和FusionStorage8.0,首先升級了存儲架構,不僅讓存儲效率大幅提升,引領存儲智能化;其次是重新定義了數據處理平臺,通過讓數據分析更智能,使得加速實現數據價值。

華為常務董事、ICT戰略與Marketing總裁汪濤表示,數據正成為新生產資料,智能正成為新生產力;通過構建數據建設幫助萬物實現互聯,華為已做好了充足的準備。

數據基礎設施是智能化的關鍵

先來看一組數據。根據牛津經濟研究院的分析,數字經濟的增長率是全球經濟增長率的2.5倍;數字經濟的投資收益率為非數字經濟的6.7倍;到2025年,數字經濟規模將高達23萬億美元。根據華為《全球產業展望GIV》預測,全球數據量將從2018年的32.5ZB快速增長到2025年的180ZB,卻只有不到2%的企業數據被保存,其中得到分析利用的不足10%,數據價值沒有得到充分釋放;而在AI算力方面,企業需求為每三個月增長一倍,AI應用率到2025年將達80%。

汪濤指出,因為業務與數據的多樣性、驅動計算的多樣性等,使目前普遍單一的計算架構無法滿足多場景、多數據類型的處理需求。例如,用CPU處理圖像、神經網絡等數據模型,功耗巨大、但算力只發揮不到系統的20%,有效使用多計算架構共存的異構平臺,是解決算力稀缺且昂貴的關鍵。

的確如此,過去十年,隨著企業應用的快速發展,IT系統形成一個個孤島,數據無法共享、資源不能流動、管理和擴展復雜、存儲效率等問題凸顯。“傳統數據分析平臺無法適配AI引擎,不支持實時流處理,數據的價值也沒有得到充分挖掘。”汪濤說。

如何打通傳統IT的數據孤島、實現數據的多樣性算力,使業界對構筑數據基礎設施建設提出了新要求。

重新定義了數據基礎設施

而華為此次面向全球發布的AI-Native數據庫GaussDB和FusionStorage8.0,正是通過提升華為云能力,充分發揮多樣性算力優勢,并持續推進AI戰略,重新定義了數據基礎設施。據了解,華為分別圍繞計算、存儲和數據處理三個領域對數據基礎設施做了升級。

在計算領域,華為引領多樣性計算,推動計算架構多樣性發展,讓算力更充裕更經濟。在存儲領域,為應對存儲效率低、管理復雜的問題,華為重定義存儲架構,大幅提升效率,引領存儲智能化。

在數據處理平臺領域,為應對更實時和智能的需求分析,華為重定義數據處理平臺,讓分析更智能,加速實現數據價值。值得一提的是,基于Ascend芯片的Atlas智能計算,華為還實現了業界首個端邊云協同的人工智能平臺。

此外,華為在數據處理領域持續戰略投資,并不斷創新突破。傳統企業數據處理以結構化數據為主,數據庫+BI應用為主要模式;智能時代,數據處理從結構化數據向結構化+非結構化的多樣性數據處理轉變,以云和分布式技術為驅動力,數據庫+大數據+AI相結合的現代數據處理平臺成為主流。

目前華為提供全生命周期、全棧大數據平臺服務。基于廣泛認知的數據庫生態,截至目前華為云共發布4大類13個數據庫服務;基于全棧全場景AI解決方案,截至目前華為共發布有59個服務,160+的功能,實現“用得起、用得好、用得放心”的普惠AI;面向AI開發者,華為發布ModelArts一站式AI開發平臺,降低人工智能使用門檻。在斯坦福大學發布的DAWNBench排名中,ModelArts獲得AI訓練和推理的雙世界第一。華為將持續投資、推動數據處理平臺的研發與創新,為客戶提供更加豐富的數據庫產品與服務。

兩大能力實現業界革命性突破

汪濤在發布會上宣布,此次華為發布的全球首款AI-Native數據庫GaussDB,是業界第一款支持ARM的企業級數據庫;而新一代智能分布式存儲FusionStorage8.0,能應對數據量激增、數據類型多樣化和實時性數據分析三大挑戰,均在業界處于領先地位。

作為全球首款AI-Native數據庫,GaussDB有兩大革命性突破:第一,首次將人工智能技術引入數據庫的全生命周期流程,實現自運維、自管理、自調優和故障自診斷。在交易、分析和混合負載場景下,基于最優化理論,首創深度強化學習自調優算法,把業界平均性能提升60%。第二,支持異構計算,充分發揮X86/ARM/GPU/NPU多樣性算力優勢,最大化數據庫性能,在權威標準測試集TPC-DS上,華為GaussDB排名第一。此外,GaussDB支持本地部署、私有云、公有云等多種場景。在華為云上,GaussDB為金融、互聯網、物流、教育、汽車等行業客戶提供全功能、高性能的云上數據倉服務。

而新一代智能分布式存儲FusionStorage8.0,是通過重定義存儲架構,從“Storage for AI”和“AI in Storage”兩個維度實現效率大幅提升、引領存儲智能化,共實現三大創新突破。

第一,分布式存儲性能業界第一。單節點性能高達16.8萬每秒讀寫速度(IOPS)和1毫秒以內時延,在業界標準測試SPC-1中排名第一,首次讓分布式存儲也可以承載企業關鍵應用。第二,首次實現一套存儲同時支持塊、文件、對象、HDFS協議,一套存儲可支撐一個數據中心。第三,率先將人工智能技術融入存儲全生命周期管理,從資源規劃、業務發放、系統調優、風險預測、故障定位等方面實現智能運維管理。

汪濤總結道,創新是華為產品研發的核心文化,華為將持續發揮“聯接+計算+云”的協同優勢,引領ICT產業發展,打造智能時代的發動機。

“數據+智能”將改變各行各業

那么,有了這樣一款“數據+智能”的基礎設施產品能為各行各業帶來哪些改變?汪濤說,“數據+智能”將改變各行各業。

汪濤介紹,在自動駕駛領域,“數據+智能”正在支撐海量數據的高效處理。以L5級別的自動駕駛為例,每輛車每天產生數據64TB,從開發到量產需積累100億公里以上的自動駕駛里程經驗、過程中將產生數據超50EB。而華為云自動駕駛云服務Octopus覆蓋提供3萬個虛擬場景仿真測試,讓模型訓練速度提升80%,開發周期從“月”縮短到“周”。

“數據+智能”也應用在金融安全領域,使金融風控要求處理時間小于100毫秒。而傳統金融風控平臺,根本無法滿足百毫秒內業務需求。據了解,基于大數據、內存計算和人工智能技術的華為金融實時風控解決方案能實現千萬維度數據量,30毫秒內完成風控計算。2018年,這套系統幫助招行減少交易損失5000多萬美元,降低風險發生率83%。

汪濤說,2018年,青海實現連續9天清潔能源供電,所有用電均來自水電、太陽能以及風電等清潔能源,創造了新的世界紀錄。這背后是電力供應與市場用電需求的精準匹配,華為通過與青海電力公司共建了大數據中心,通過發電、配電和用電三方數據共享和分析,實現發用電預測準確率達到97%以上。令人興奮的是,青海省計劃到2030年建成100%可再生能源電力系統,實現全年365天清潔能源供電。

此外,“數據+智能”還在保護生態環境。在哥斯達黎加熱帶雨林中,Rainforests公司部署的太陽能雨林監聽設備覆蓋了2500平方公里的雨林區域。借助華為云的海量數據存儲和智能分析能力,對紛繁復雜的雨林音頻進行實時處理和精準識別,第一時間分辨出電鋸和卡車的噪音,阻止盜伐行為。

汪濤表示,未來,華為將持續創新與投入,與合作伙伴一起重新定義數據基礎設施,構筑面向多樣性計算的完善生態,推進產業智能化進程。(雨濛)

[責任編輯:田志強]
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