華為IT產品線副總裁、智能數據與存儲領域總裁周躍峰發表主題演講

    周躍峰表示：“我們正迎來數據量爆炸增長的時代，越來越多的企業已經意識到數據基礎設施是智能化成功的關鍵。華為愿與客戶及合作伙伴一起共建融合、智能、開放的數據基礎設施，助力千行百業邁入智能時代?！?/p>

立足當下，華為面向三大場景，構建融合、智能、開放的數據基礎設施

數據基礎設施包括數據存儲、數據處理、數據管理系統、數據虛擬化引擎等，具備融合、智能、開放三大特征。在本次論壇上，華為解讀了基于昇騰和鯤鵬處理器的數據基礎設施三大場景化解決方案，以及自動化數據管理系統。

1. 智能生產交易OceanData解決方案，將數據庫和存儲融合部署，一套架構同時滿足可靠和擴展需求，實現跨數據中心多寫多活，通過存算協同、算子下推，消除網絡和I/O瓶頸。

2. 智能數據湖FusionData解決方案，消除多樣性應用帶來的數據孤島問題，釋放數據價值。通過打破數據庫、存儲、大數據壁壘，助力業務實時分析決策。

3. 智能邊緣FusionCube 2.0解決方案，業界首個支持計算、存儲、網絡、安全和AI的5合1全棧集成產品，即插即用。

4. 全生命周期數據管理系統DMS，覆蓋數據基礎設施全生命周期管理的規、建、維、優四個階段，提升自動化管理能力，使能數據基礎設施“自動化駕駛”。

面向未來，聯手學術界攻堅，攀登“奧林帕斯”

面向智能時代，數據是新的生產資料，華為主張圍繞數據構建端到端的能力，包括算的能力，存的能力，用的能力以及AI能力，滿足各行各業日益增長的數據需求，讓數據在全生命周期內每比特價值最大，每比特成本最優。

華為設置“奧林帕斯獎”，懸紅數據基礎設施技術難題

當前數據治理在效率上面臨很大的挑戰，各種不同數據來源需要人工進行轉換、清洗過后才能接入到分析系統，數據分析模型需要大量人力進行人工分類和不斷重復調優迭代。因此在端到端的數據生命周期流程中，各種人工處理如何實現智能化、自動化，是提高數據分析效率的關鍵挑戰。此外，當前有傳統數據庫、分布式數據庫、NoSQL、NewSQL等多種數據庫架構，以及不同的數據庫產品。面對傳統的OLTP、OLAP場景、批處理、實時流處理場景，以及新型的IoT、區塊鏈等場景，如何構建一個智能數據庫系統，能夠即滿足傳統數據中心的業務要求和生態接口，又能支持云化場景下的擴展能力，讓客戶同時滿足當前生產的需求和未來演進擴展的需求，成為數據處理的重大挑戰。

打造產業技術生態，尤其是在基礎技術領域的突破，需要各個方面的共同參與，來推進整個產業的發展。為此我們懸紅了兩大難題：一是實現“自動駕駛”的數據全生命周期治理；二是構建每比特極致性價比的數據存儲，期望學術界在跨地域分布式操作系統、萬節點人工智能治理、千核級異構算力、新型存儲介質、類腦智能數據縮減等基礎技術方向共同攻堅，構筑更好的數據基礎設施。

構建生態，成立鯤鵬智能數據聯盟大數據、智能邊緣產業推進組

華為立足數據基礎設施產業，攜手科研組織、標準組織、產業伙伴同行，圍繞“平臺+生態”的策略，聯合行業監管、行業研究、產業鏈伙伴，引導和制定存儲、數據庫、大數據、智能邊緣等行業標準，解決行業技術難題，加快數據基礎設施領域人才培養，幫助產業鏈上下游伙伴可持續發展。通過做大整個數據基礎設施產業的蛋糕，與客戶和伙伴共同從整個產業的發展中實現商業價值。

鯤鵬智能數據聯盟大數據、智能邊緣產業推進組成立儀式

本次大會上，華為攜手產業伙伴成立鯤鵬智能數據產業聯盟大數據產業推進組和智能邊緣產業推進組，圍繞技術開發和應用場景的一系列問題進行深入研究和探討。希望借助鯤鵬產業生態，用2-3年時間，成為有影響力的智能數據基礎設施產業的發動機，推動數據基礎設施技術的持續創新，促進數字經濟發展。