aiops前沿（onco前沿）

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本文目录一览：

• 1、象限晋级，“挑战者”浪潮存储的新挑战
• 2、什么是IT智能运维？
• 3、数字化升级转型应该如何做？
• 4、现在学是什么技术好？
• 5、为什么华为要做软件开发
• 6、企业数字化转型包括哪些方面?

象限晋级，“挑战者”浪潮存储的新挑战

一生二，二生三，三生万物。三年之后，浪潮存储完成了从“利基者”向“挑战者”的挑战。

日前， Gartner公布2020年全球主存储魔力象限报告（Magic Quadrant for Primary Storage Arrays），包括Dell、Pure Storage、NetApp、HPE、Infinidat、Hitachi Vantara、浪潮在内的13家全球主流存储厂商入选。其中，浪潮存储实现跨象限晋升，从利基者象限晋级到挑战者象限，成为本年度唯一实现象限跨越的存储厂商。

跨越了象限 ，“挑战者”浪潮存储如何应对未来道路上更大的挑战？未来，浪潮存储应该如何再次实现象限的跨越，成为全球存储市场的“领导者”？

在发布2020年最新版主流存储阵列魔力象限报告中，Gartner将主流存储阵列定义为全闪存或混合闪存及磁盘本地存储阵列，提供块服务（结构化数据工作负载）以及可能的文件和对象访问。

针对主存储市场未来走向，Gartner分析师还列出了三个战略规划设想：　

总结来说，未来随着企业数字化转型加速推进，NVMe、AIOps、公有云集成等新技术将重塑下一代主存储系统。

先看NVMe，如果说全闪存是未来存储市场的大势所趋，那么NVMe SSD则是全闪存市场的发展大势。如今，全球各大存储厂商都在加速推出基于NVMe的新一代存储产品，甚至，NVMe已经被认为是存储领域的事实标准。

同时，存储系统的生命周期是一个复杂的体系，解决存储系统的复杂生命周期运行和管理需要AI技术的加持，例如，利用AIOps做内部负载的识别，模式特征识别，把硬件资源使用率调到最高位置，从运维管理角度打造更易用的存储。

除此之外，云计算使得企业的数据分布从本地的数据中心扩展到了更高算力、更大空间的公有云平台。在整个IT架构当中，存储是最接近数据的行业，要能够帮助应用企业实现自身的数据中心与公有云平台之间更密切关联，以期建立一个顺畅的数据流动模式。

这是主存储市场的大势，也是存储厂商未来发展的方向。

对于浪潮的跨象限，Gartner这样评价，"浪潮存储产品组合包括HF和AS系列，能够满足用户对中、高端存储的需求。在评估期间浪潮存储发布了基于端到端NVMe技术的全闪存阵列HF5000G5，同时发布了适用于K8S环境的CSI驱动程序并对AIOps平台进行了升级，实现了整体软件和平台功能的增强"。

从中可以看到，浪潮的“晋级”与当下主存储市场的发展趋势高度吻合。

其一，市场突破：

浪潮存储首席架构师孙斌分享了一组数据，浪潮存储的大项目，即10万到40万美元之间的订单，在今年实现了翻倍增长，这表明浪潮存储的产品正被一些大型企业所选择。销售方面，浪潮存储30%的订单是通过ISV、SI系统集成商以及分销商等销售，这一比例相比之前提高了10个点，这证明了浪潮存储还在赋能合作伙伴。

浪潮存储有近二十年的技术创新和积累，在行业用户中占据重要份额。其中包括在通信行业，浪潮存储三年4次中标中移动分布式存储集采，特别是在2020年浪潮高端存储中标中移动核心业务系统，为中国移动的数据要素“托底”；在科研行业，浪潮存储承载中国天眼天文研究、清华大学活脑成像、复旦大学类脑研究、华中大脑图谱研究、中山大学精准医疗研究等等行业Top用户的海量数据。与此同时浪潮存储开始在俄罗斯、德国、波兰、日本、韩国等海外市场进行推广。

其二，技术突破：

从2019年Q3到2020年Q2，一年时间内，浪潮申请受理专利超过一千件，大约三分之一都是跟全闪存有关。浪潮存储开发了NVMe SSD，也在积极参与行业和全闪的标准以及测试规范，以及企业的标准规范建设。同时，浪潮存储也在积极和国内一流高校，研究所，像清华大学、华中 科技 大学等在存储的前沿新兴的技术领域进行合作。

浪潮存储基于“云存智用 运筹新数据”理念，在统一存储领域持续加大投入，推出了业界首款搭载傲腾双端口NVMe SSD的全闪存储，基于iTurbo智能引擎技术进一步提升存储系统的智能感知、多路径选择、自组织和调用的能力，目前浪潮存储在SPC-1中包揽了16控、8控、单位成本性能测试的全球最高成绩。

从“利基者”到“挑战者”，意味着浪潮存储的产品和市场实力得到全面跃升，并且未来有机会成为行业领袖。

随着新基建的加速推动和数字经济的快速发展，一个全新的数据时代正在扑面而来。

数据作为新生产要素，在人工智能、大数据、5G新技术驱动下，发生了本质改变，从过去“人工采集、人工干预”过渡到现在“机器产生、机器处理”的新时代，数据类型越来越丰富、数据量的规模也越来越大，数据正在成为管理、控制、生产、服务、决策等环节重要的要素，需要从采、存、管、用进行全生命周期提速。

新的数据时代，需要新的存储理念，也孕育着新的市场机会。“挑战者”浪潮存储能否借机再次实现象限的晋级呢？

聚焦新数据时代，浪潮存储提出了“云存智用、运筹新数据”的存储理念，聚焦极致技术、存储即平台、数据“系”存储基础设施的打造，希望通过“理念、技术、产品、方案”四个关键要素的闭环，加速数据流动、数据处理、数据共享、数据在线和数据安全，帮助企业彻底释放数据价值。如今，浪潮存储正全面推进端到端NVMe、智能运维、多云对接等新兴技术在存储产品中的应用，驱动企业数字化转型。

由于在行业新场景领域的深厚积累，浪潮存储收获了Gartner的高度认可，从象限晋级的背后可以看出，不论在产品性能、市场地位，还是在用户满意度上，浪潮存储都交出了一份满意的“答卷”。

未来魔力象限，我们能否见到“领导者”浪潮存储？这正是浪潮存储接下来的新挑战。

什么是IT智能运维？

IT智能运维必须以大数据为基础，所以企业必须具有采集IT全层级数据的能力，并能实现数据融合，结合机器学习、智能算法，对IT运维实现洞察，获得预见性。
现在推IT智能运维的服务商国内有几家，我比较认可博睿数据提出的数据为本的理念，没有数据就是无水之源，所以企业别被概念忽悠，先踏实做数据采集和融合，智能运维是水到渠成的事

数字化升级转型应该如何做？

数字化战略规划

企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。

数字化业务发展

企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。

数字化转型-派可数据商业智能BI

完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。

数字化研发生产

企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。

用户需求-派可数据商业智能BI

同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。

数字化经营管理

在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

现在学是什么技术好？

1、人工智能，人工智能正在迅速改变工作环境，这对于寻找新事物aiops前沿的程序员来说是激动人心aiops前沿的时刻。AI专业人员的招聘增长在2019年至2020年之间增长aiops前沿了32%。AI是一个更广泛的概念，与旨在像人类一样智能地行为的机器有关，而机器学习则依赖于能够理解特定事物的设备。人工智能领域最重要的技能包括C++、AmazonWebServices(AWS)和Python。进入2021年，aiops前沿你还可以考虑学习新兴AI技能—AIOps。AIOps是用于IT运营的人工智能缩写。它是指通过分析和机器学习，以自动化和增强IT操作的多层技术平台。AIOps平台利用大数据，从各种IT运营工具和设备中收集各种数据，以便实时自动发现并响应问题。2、机器学习，机器学习是进入未来的最具创新性和令人兴奋的领域之一，使其成为你可以学习的最有利可图的技能之一。从Siri和Alexa到聊天机器人，再到预测分析、无人驾驶汽车，这项技术在未来都有大量用途。机器学习的常见用例包括推荐系统、生成客户见解和情报以及检测欺诈。机器学习还可以应用于每个行业，包括医疗保健、教育、金融等。3、数据科学与分析，大数据中两个很重要的技术工作，包括数据科学和数据分析。在大数据上，投入最大的行业是银行、制造业、专业服务(例如：财务顾问、会计师事务所)和政府。数据分析是入门级技能，而数据科学则更先进。需要数据专业人员的行业涉及教育、财务、健康、软件等。4、数据工程，数据工程与数据科学是分开的，但前者使后者得以存在。数据工程师建立了数据科学家用来进行自己工作的基础架构和工具。5、数据可视化，数据可视化是通过将数据置于可视环境中，来帮助人们理解数据重要性的一种方法。例如，通过将电子表格或报告转换为易于理解的图表/项目。数据科学家和数据分析师通常使用此技能，但在数字营销的岗位中也可能会对其有所帮助。数据可视化可以帮助预测销量，了解哪些因素会影响消费者行为，确定企业可以改进的领域。

为什么华为要做软件开发

华为OD是一种新的用工模式，合同同第三方公司签订，合同也是4年，五险一金都有，薪资也比较具有竞争力。

全称(Outsourcing Dispacth)模式，目前 华为和德科联合招聘的简称。目前 华为社招大多数是OD招聘，17级以下都为OD模式，OD模式也是 华为提出的一种新的用工形式，定级是13-17级，属于 华为储备人才，每年都会从OD项目挑优秀员工转为正编。

岗位职责：

负责华为终端各业务流管理系统的应用软件、分布式云化软件、WEB前端等软件设计开发。所有华为门店管理，供应链管理，物流管理，包括服务APP。

都是我们的产品。我们每天面对上百万的活跃用户，上千万的交易量，上亿刀的交易。挑战高容量，大并发，乃至全球部署的高可用场景，交付，高质量，高可信，高可维的软件系统，加入我们，接触最前沿的产品和软件技术，成为大容量高并发技术的专家。

企业数字化转型包括哪些方面?

企业数字化转型的三个方面：

1、企业数字化与传统的信息化有本质的区别。

2、数字化转型需要多学科、多技术支持，核心为数字孪生技术。

3、随着数字孪生的推进，数据将作为一种生产要素，成为企业的核心资产。

企业数字化与传统的信息化有本质的区别：

数字化主要涵义是“业务”的数字化，通常需要企业一把手来统筹；另外，传统信息化更多的关注的是人和流程，而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动。

数字化转型需要多学科、多技术支持，核心为数字孪生技术：

数字孪生技术是指先在数字空间建立真实飞行器的模型，并通过传感器实现与飞行器真实状态完全同步，这样每次飞行后，结合现有情况和过往载荷。

现在这项模型的理念被广泛应用到各行业，实现物理世界的数字化。

随着数字孪生的推进，数据将作为一种生产要素，成为企业的核心资产：

企业生产、流通、管理等通过数字孪生逐渐实现数字化，产生海量的数据，通过大数据技术，对数据进行筛选、储存、分析、可视化等将为企业的生产经营决策提供重要参考，实现智能治理、智能决策。

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