戴尔流数据平台帮助企业洞悉数据中心之外的数据价值
作者:电脑教程 来源:人工智能 浏览: 【大中小】 发布时间:2025-11-27 00:45:58 评论数:
当算力网络无处不在 ，流数会为我们的据平据中价值生活带来怎样的改变？当产业数字化遇上算力又会迸发怎样的潜能 ？
今晚7点 ，戴尔科技联合第一财经 ，台帮畅谈算力如何赋能中国数字经济 ，助企长按识别二维码，业洞锁定关注。悉数心
：每年的数据3月23日是世界气象日 。今年世界气象日的流数主题为“早预警、早行动 ：气象水文气候信息 ，据平据中价值助力防灾减灾” 。台帮
在过去的高防服务器助企2021年里 ，从河南大暴雨到山西洪涝自然灾害 ，业洞到加拿大遭受历史性高温干旱 ，悉数心欧洲泛滥的数据洪水 ，再到美国德州遭遇的流数极寒天气...暴雨 、雷电 、大风 、高温等各种极端天气席卷全球 。
为了降低灾害带来的损失 ，各国都十分注重气象灾害的预警工作 。
气象灾害预警 ，是服务器租用防灾减灾的第一道防线 。对于气象部门来说，随着监测更加精密化和多源数据广泛汇集 ，我们不再缺乏气象数据 。而要实现对气象灾害的预警 ，所涉及到海量数据的快速汇聚和加工 、长序列数据在线分析 、部门内外多源数据综合应用 、基于数据挖掘和机器学习而发展的智能预报和服务算法等 ，最终都将落在对算力的需求上 。
鉴于此，云计算国内某省级气象局与戴尔科技和神州数码云科信息技术有限公司开展合作 ，面对气象数据文件数量多 、数据交换效率要求高、整体吞吐量大的特点 ，通过部署戴尔科技PowerEdge服务器与全闪存阵列，提升了该省气象局卫星 、雷达 、GNSS等数据的计算处理能力 ，并推动了区域气象测算技术升级 ，数值天气预报时空分辨率提高到1-2个小时 ，强对流天气预警提前量可以做到50-60分钟 ，暴雨 、暴雪预报准确率位居行业前列 ，真正筑牢了防灾减灾的亿华云“第一道防线” 。
其实 ，不光是气象行业可以通过提升对数据处理能力来提升服务精度和质量 ，纵观各行各业 ，无论是大数据在追踪疫情传播中的应用 ，还是建设智慧城市、智慧工厂 ，抑或是线上办公 、学习 、娱乐 ，千行百业的建站模板数字化转型都对算力的需求与日俱增 。算力在经济社会发展中扮演越来越重要的角色 。
算力需求挑战重重“数据驱动”成为企业在当下运营和发展业务的一项核心特征 。诚如埃森哲在《智能运营 ，智赢未来》报告中 ，分析了一些企业之所以能够在高度不确定的市场环境下取得不菲成绩的原因 ，其中一个重要因素就是利用优质的多元数据来获取更多洞见 ，有助于持续地收获价值与增长 ，同时也将其视作“未来级”企业所必备的香港云服务器特征之一。企业对数据的全方位利用是提升其核心竞争力的关键渠道 。
数据成为新的经济要素 ，而算力随之成为释放数据价值的关键驱动力 ，是助推各行各业数字化转型的关键力量 。随着数据量的急剧增长，尤其是智能应用普及带来对语音 、视频和图像这类非结构化数据的快速增长 ，企业的工作负载在混合多云架构中的动态迁移，都加剧了海量数据处理与工作负载管理的挑战 ，同时对算力提出了更高的要求 。
业务场景多样化到算力需求多样化不同场景下计算任务的侧重点存在差别 ，计算密集型应用需要计算平台执行逻辑复杂的调度任务 ，而数据密集型应用则需要高效的完成海量数据并发处理 。如石油 、气象和地球科学计算等高性能计算应用是主要的计算密集型场景 ，CPU资源消耗多，计算量大 。
再如企业业务向着数智化的方向演变，例如智能医疗影像分析 、智慧城市安防 、自动辅助驾驶等智能应用不仅需要对大量图像 、视频 、语音等非结构化数据的分析 ，而且对分析的广度 、深度 、实时性 、准确性也有着更高的要求 。这当中 ，仅靠提升CPU时钟频率和内核数量来提高计算力已经遭遇瓶颈 ，所以需要GPU 、FPGA 、DSP 、DPU ，这些计算单元去配合CPU实现更高的并行计算 。因此 ，在多样的计算应用场景下 ，用不同的计算资源应对不同的计算需求 ，是必要的 。
混合多云环境下 ，海量数据的收集存储和分析要求弹性高算力从数据到数据价值实现全生命周期过程并不简单，由于当下数据规模庞大 、数据类型众多 、实时性高等要求 ，使得实现数据价值依然存在着极高的技术门槛 。尤其是在企业深化数字化转型的过程中 ，从核心到云再到边缘 ，数据产生节点越来越多 ，也越加分散 。这种趋势对跨核心、边缘和云对极速数据分析提出更高要求 。如何有效提升混合多云环境下的数据分析能力，实现数据分类、发现 、标记、整合，让企业走出“数据是成本 ，难成价值”的窘境，成为亟需解决的问题 。
实时边缘端数据处理对于算力需求快速增长IDC预测 ，到2025年全球数据总量将达到175ZB 。在企业组织的存储系统中 ，非结构化数据也占据了数据总量的80%至90% 。由于大多数边缘应用对“延时”和成本都是非常敏感的 ，如自动驾驶场景中 ，自动驾驶汽车有成百上千个传感器 ，在自动驾驶的途中，每驾驶八个小时约产生40TB的数据 。除此以外，自动驾驶对于数据传输的延迟也极为敏感 ，毫秒的延迟便会导致一场惨案的发生 。种种需求正加速边缘算力的急剧增长 。
同时 ，对实时性要求较高的边缘场景中 ，也驱动边缘侧对流式数据处理能力的需求快速增长 。如工厂数字化转型中 ，因为需要基于对生产线以及整个系统运行状态而采集的数据做实时预警、决策 ，延时要控制在秒级以内 ，就需要对数据流进行实时计算处理 。因此 ，这也成为一些边缘及计算场景中对于算力需求不同于传统数据分析的地方。
戴尔科技助企业从“数据海洋”中获取“新价值”面对数据量的爆炸性增长 ，对及时且高性能的把数据转化为洞见和创新能力的需求，不断推动企业对于多元算力需求的快速增长。为此 ，戴尔科技通过技术创新 、设备的升级和调整 ，以功能强大的产品 ，实现高算力 、高稳定性以及尽量低的功耗，提升整体算力规模 ，帮助企业用户从“数据海洋”中获取实时洞察 ，为驱动数据价值创新打下了坚实的基础。
戴尔新一代PowerEdge服务器提供更强算力 ，助力企业在竞争中占据先机 ：
想要数据发挥价值 ，计算能力要跟得上 。新一代戴尔PowerEdge服务器系列产品通过在细节设计上的革新以及硬件升级 ，如主流L型主板造型“进化”成T型 ，配合PCIe
Gen 4.0 ，让其能效比前代产品提高60% ，为用户提供满足最关键负载和应用所需的计算能力 。
此外 ，PowerEdge服务器系列以其性能可适配多个计算场景 。如PowerEdge C6520作为一款密度优化型多节点服务器 ，利用 PCIe 4.0 和每个节点多达 6 个 NVMe 驱动器 ，大幅提升吞吐量 ，非常适合需要高可扩展性和高性能的超大规模计算工作负载；PowerEdge R750搭载了第三代英特尔至强可扩展处理器 ，能够为最严苛的工作负载提供出色的性能；PowerEdgeXE8545汇集了多达128个第三代AMD霄龙处理器内核和四个NVIDIA A100 GPU ，是人工智能的强大动力引擎 ，可将HPC性能提高一倍 ，而机器学习性能提高多达7倍；PowerEdge XR11和XR12为恶劣的远程环境而设计，旨在数据中心之外提供企业级性能，助力用户在多种场景下提升洞察力 。
戴尔现代化云数据平台提高企业数据变现能力 ：
在多云和混合云下，基于戴尔PowerScale的戴尔现代化云数据平台 ，通过支持全闪存和NVMe ，加快数据的访问速度 ，每个集群的每秒读写次数（IOPS）最高可达1580万次 ，为人工智能 、数据分析 、物联网 、数字媒体 、医疗健康等要求严苛的工作负载提供了卓越的性能和效率 ，满足其对极速大数据分析需求 。其横向可扩展集群架构保证性能和容量线性升级能力 ，可构建和管理PB级数据湖 ，满足数据关键型业务对海量大数据进行高并发 ，低延迟处理分析需求 ，并降低海量数据和全量数据分析时间和开支。
此外 ，PowerScale通过CloudPool和SmartPool快速整合公有云存储 ，应对大数据相关项目或业务激增流量对高性能存储资源需求 ，通过规则设定更有效管理大数据，释放大数据价值；通过DataIQ以单一窗口来可视化所有非结构化数据，有效消除数据孤岛 ，实现多维度的数据分析 。
戴尔流数据平台赋能边缘侧算力 ，洞悉数据中心之外的数据价值 ：
智能应用的兴起推动边缘计算的崛起 。戴尔科技通过扩展其边缘产品组合，帮助企业在边缘进行数据收集 、实时分析和多云部署 。戴尔流数据平台（Dell Streaming Data Platform）可以用来存储 、管理 、分析由边缘来生成的数据 ，以增强的GPU，进一步在边缘实时捕获、存储和分析流数据 ，并支持 Dell VxRail和PowerEdge系统的实时分析 ，帮助企业在边缘端获得数据实时分析的能力 。
除了实时分析 ，戴尔流数据平台还能在同一个平台里对历史数据进行分析 ，无需划分数据孤岛 ，并且该平台通过大规模地扩展 ，能够处理海量规模的数据 ，而且还能无缝地和包括戴尔ECS对象存储等解决方案对接，整合所有数据 ，提高企业对数据的应用效率 ，缩短企业在数据价值产出上的周期 。
随着数字经济的快速发展，在大数据 、AI 、物联网等数字化技术带动下 ，企业对于算力需求在不断提升。戴尔科技通过持续的技术创新和迭代 ，以及全面的产品布局和丰富的行业解决方案 ，满足用户多样性的计算需求 ，助力企业通过释放数据价值 ，为业务创新注入全新的活力 ，扩大企业在数字时代的竞争优势。