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华为玩转AI数据库、分布式存储 跑分轻松拿世界第一

时间:2019-05-16 09:47     来源/作者:快科技

华为玩转AI数据库、分布式存储 跑分轻松拿世界第一

华为不仅推出了一系列麒麟、鲲鹏、昇腾处理器,在软件生态上也不断创新,上个月推出了方舟编译器,解决了安卓平台流畅度及兼容性问题。现在华为又搞了两个大动作,推出了AI-Native数据库GaussDB和分布式存储FusionStorage 8.0,两个新系统在业界标准测试中都创造了第一,性能提升50%以上。

继 2018 年发布AI战略和全栈全场景AI解决方案后,华为公司 15 日在京面向全球发布了人工智能原生(AI-Native)数据库GaussDB和业界性能第一的分布式存储FusionStorage 8.0,秉承“数据+智能”的理念重定义数据基础设施。

发布会上,华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛表示,人类正在进入智能时代,数据成为新的生产资料,智能成为新的生产力,异构、智能和融合的数据库将成为金融、政府、电信等各行业数据基础设施的关键支柱。

一直以来,华为致力于构建万物互联的智能世界,聚焦ICT基础设施和智能终端。在人工智能算力、算法、算据三大核心领域,华为持续压强式投入、不断创新并取得新突破。汪涛提出:“华为此次面向全球发布AI-Native数据库GaussDB,提升华为云能力,充分发挥 X86、ARM、GPU、NPU等多样性算力优势,持续推进AI战略,积极构筑产业生态,并与合作伙伴一起迈向智能时代。”他还强调,华为将继续携手客户、合作伙伴联合创新,积极打造开放、合作、共赢的产业生态,加速产业智能化进程。

GaussDB: 全球首款AI-Native数据库

作为全球首款AI-Native数据库,GaussDB有两大革命性突破:

第一,首次将人工智能技术融入分布式数据库的全生命周期,实现自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈。在交易、分析和混合负载场景下,基于最优化理论,首创基于深度强化学习的自调优算法,调优性能比业界提升60%以上;

第二,通过异构计算创新框架充分发挥X86、ARM、GPU、NPU多种算力优势,在权威标准测试集TPC-DS上,性能比业界提升50%,排名第一。

此外,GaussDB支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。在华为云上,GaussDB为金融、互联网、物流、教育、汽车等行业客户提供全功能、高性能的云上数据仓库服务。

FusionStorage 8.0:业界性能第一的分布式存储

针对智能时代对存储系统性能、规模、可管理性等更高要求,FusionStorage 8. 0 实现三大创新突破:

第一,分布式存储性能业界第一。单节点性能高达16. 8 万每秒读写速度(IOPS)和 1 毫秒以内时延,在业界标准测试SPC- 1 中排名第一,首次让分布式存储也可以承载企业关键应用。

第二,首次实现一套存储同时支持块、文件、对象、HDFS协议,一套存储可支撑一个数据中心。

第三,率先将人工智能技术融入存储全生命周期管理,从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维管理。

重定义数据基础设施,构建开放、合作、共赢的产业生态

华为从计算、存储和数据处理三个方面重定义了数据基础设施:引领多样性计算,让算力更充裕更经济;重定义存储架构,大幅提升效率,引领存储智能化;重定义数据处理平台,让分析更智能,加速实现数据价值。

截止目前,华为GaussDB数据库和FusionInsight大数据解决方案已经应用于全球 60 个国家及地区,服务于 1500 多个客户,拥有 500 多家商业合作伙伴,并广泛应用于金融、运营商、政府、能源、医疗、制造、交通等多个行业。华为云已经发布了 13 款数据库服务,为行业客户提供云上数据仓库服务。华为FusionStorage已服务超过 1500 家客户,在IDC2018 年中国区软件定义存储市场份额报告中,华为稳居第一。

华为积极携手客户、伙伴在数据库与存储领域,从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面,华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作;在平台和工具层面,与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新;在标准组织和社区层面,深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。

华为全球产业展望(GIV)报告显示,全球数据量将从 2018 年32.5ZB快速增长到 2025 年的180ZB。对于企业,AI算力需求每三个月增长一倍,AI应用率到 2025 年将达80%。面向智能时代,华为将持续创新与投入,与合作伙伴一起重定义数据基础设施,构筑面向多样性计算的完善生态,推进产业智能化进程。

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