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存算并舉,前店后廠 華為遞出數(shù)據(jù)要素時代的踐行答卷

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存算并舉,前店后廠 華為遞出數(shù)據(jù)要素時代的踐行答卷

存算并舉,前店后廠 華為遞出數(shù)據(jù)要素時代的踐行答卷

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為繼土地、勞動力、資本、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素,其價值釋放與高效利用直接關(guān)系到產(chǎn)業(yè)升級與國家競爭力。面對海量、多元、實時的數(shù)據(jù)洪流,如何構(gòu)建堅實可靠的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,成為各行各業(yè)必須解答的核心命題。華為,作為全球信息與通信技術(shù)的領(lǐng)軍者,以其深厚的技術(shù)積淀與前瞻的產(chǎn)業(yè)洞察,提出了“存算并舉,前店后廠”的創(chuàng)新架構(gòu)理念,為數(shù)據(jù)要素的高效處理與價值挖掘,遞出了一份扎實而深刻的踐行答卷。

一、 時代命題:數(shù)據(jù)要素化呼喚新一代基礎(chǔ)設(shè)施

數(shù)據(jù)要素化的核心,在于讓數(shù)據(jù)像傳統(tǒng)生產(chǎn)要素一樣,能夠被便捷地采集、存儲、加工、流通并應(yīng)用于生產(chǎn)活動,最終創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價值。這一過程對底層基礎(chǔ)設(shè)施提出了前所未有的挑戰(zhàn):

  • 容量與性能的“雙重壓力”:數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,從TB、PB邁向EB、ZB時代,AI訓(xùn)練、實時分析等場景要求極高的數(shù)據(jù)處理速度和極低的延遲。
  • 多樣性融合的復(fù)雜性:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如圖像、視頻、日志)并存,在線分析(OLAP)、離線計算、流處理等多種負(fù)載交織,需要基礎(chǔ)設(shè)施具備極強(qiáng)的融合與彈性調(diào)度能力。
  • 全生命周期價值管理:數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、存儲、處理到歸檔銷毀,不同階段價值密度不同,需要智能化的分級存儲與流動策略,以實現(xiàn)成本與效能的最優(yōu)平衡。

傳統(tǒng)的“計算與存儲分離”架構(gòu),在數(shù)據(jù)搬運(yùn)過程中極易產(chǎn)生瓶頸,造成資源浪費(fèi)與效率低下,已難以勝任數(shù)據(jù)要素高效流轉(zhuǎn)的要求。

二、 核心理念:“存算并舉”與“前店后廠”的協(xié)同創(chuàng)新

針對上述挑戰(zhàn),華為的解決方案并非簡單的硬件堆砌,而是從架構(gòu)層面進(jìn)行系統(tǒng)性重構(gòu),其核心可概括為兩大相輔相成的理念:

1. 存算并舉:打破數(shù)據(jù)流動的“墻”
“存算并舉”旨在打破存儲與計算之間的傳統(tǒng)壁壘,推動二者深度融合、協(xié)同工作。它并非簡單地將計算單元嵌入存儲設(shè)備,而是通過先進(jìn)的硬件架構(gòu)(如基于鯤鵬處理器、昇騰AI芯片的多樣性算力)與軟件定義(如OceanStor Dorado全閃存存儲的融合設(shè)計),實現(xiàn)數(shù)據(jù)在“存”與“算”之間的近地、乃至原地處理。

  • 價值體現(xiàn):極大減少了數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的遷移開銷,降低了訪問延遲,提升了整體數(shù)據(jù)處理效率,特別適用于AI訓(xùn)練、大數(shù)據(jù)分析、高性能計算等數(shù)據(jù)密集型場景。它讓“數(shù)據(jù)不動計算動”成為可能,為實時業(yè)務(wù)決策提供了堅實支撐。

2. 前店后廠:優(yōu)化數(shù)據(jù)價值的生產(chǎn)鏈條
“前店后廠”是一種形象化的業(yè)務(wù)部署與數(shù)據(jù)治理模式借鑒。

  • “前店”:指靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生源或業(yè)務(wù)終端的邊緣側(cè)。這里部署輕量化的計算與存儲能力,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的實時采集、預(yù)處理、本地分析與低延遲響應(yīng),滿足智慧園區(qū)、智能制造、自動駕駛等場景的即時性需求,如同貼近客戶的“零售店面”。
  • “后廠”:指集中的數(shù)據(jù)中心或云。它匯聚來自各“前店”以及各類系統(tǒng)的數(shù)據(jù),擁有強(qiáng)大的集中式計算與海量存儲資源,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的深度匯聚、融合分析、模型訓(xùn)練、長期歸檔及全局智能決策,如同強(qiáng)大的“中央工廠”或“研發(fā)中心”。

二者通過高速網(wǎng)絡(luò)協(xié)同,形成“邊緣敏捷處理、云端集中智能”的聯(lián)動體系,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到增值的全鏈條優(yōu)化。

三、 華為實踐:以全棧能力賦能數(shù)據(jù)價值閉環(huán)

華為將“存算并舉”與“前店后廠”的理念,融入其完整的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品與解決方案中,構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的能力矩陣:

  • 在“存”的方面:OceanStor存儲系列提供從高端全閃存到分布式存儲的全面布局,通過NVMe-oF、SCM(存儲級內(nèi)存)等技術(shù)實現(xiàn)極致性能,并通過多協(xié)議互通、智能數(shù)據(jù)縮減等技術(shù)提升效率與可靠性。
  • 在“算”的方面:依托“鯤鵬+昇騰”雙引擎,提供覆蓋通用計算、AI計算的多樣性算力,并通過集群技術(shù)、高速互聯(lián)實現(xiàn)算力的彈性擴(kuò)展與高效協(xié)同。
  • 在“邊-云”協(xié)同方面:華為云提供統(tǒng)一的云服務(wù)底座,邊緣計算解決方案如IEF(Intelligent EdgeFabric)則確保“前店”應(yīng)用與“后廠”云服務(wù)無縫銜接,實現(xiàn)應(yīng)用、數(shù)據(jù)、管理的全域協(xié)同。
  • 在軟件與生態(tài)方面:通過GaussDB數(shù)據(jù)庫、FusionInsight大數(shù)據(jù)平臺等,提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理與分析工具;開放生態(tài),與合作伙伴共同打造面向行業(yè)的場景化解決方案。

四、 邁向數(shù)據(jù)價值自由流動的新紀(jì)元

“存算并舉”解決了數(shù)據(jù)處理的效率瓶頸,“前店后廠”優(yōu)化了數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的空間布局。二者的結(jié)合,正是華為對數(shù)據(jù)要素化這一時代命題的系統(tǒng)性回答。它不僅僅是技術(shù)的升級,更是思維模式的轉(zhuǎn)變——從以設(shè)備為中心到以數(shù)據(jù)流和價值創(chuàng)造為中心。

這份“踐行答卷”表明,釋放數(shù)據(jù)要素潛能的關(guān)鍵,在于構(gòu)建一個能夠支撐數(shù)據(jù)自由、高效、智能流動的新型基礎(chǔ)設(shè)施。華為正以其全棧創(chuàng)新能力,攜手產(chǎn)業(yè)伙伴,共同夯實數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基石,推動千行百業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,邁向智能化升級的新未來。在這個前店后廠緊密聯(lián)動、存算資源深度融合的數(shù)字世界里,數(shù)據(jù)的價值將如活水般源源不斷,匯聚成推動社會進(jìn)步的澎湃動能。

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更新時間:2026-08-10 18:38:55

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