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“新基建”三大关键领域见解及建议

更新时间:2021年03月26日  8496浏览

 

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一、数据中心基础设施

 
关键领域
  • 维护和优化现有数据中心基础设施:

    通过自动化和机器学习(ML)来管理、改造和改善数据中心基础设施。

  • 规划未来的数据中心基础设施:

    制定涵盖数据中心计算、存储、网络和数据中心设计的基础设施愿景。

  • 数据中心新兴技术:

    实施具有以下特点的智能基础设施策略:

    软件定义、可组合、敏捷、可编程、可扩展、具有弹性、具有响应性并能适应变化。

  • 数据中心在混合环境中的作用:

    平衡传统数据中心的运营与无服务器技术、数据中心,托管服务供应商、云和边缘计算的影响。

 

 
二、人工智能核心技术

 
关键见解
  • 由于技能、技术和基础设施整合方面的挑战,用于AI项目试点的AI基础设施策略将不易扩展到生产中。
  • AI推理引擎将被部署在各个位置,包括边缘、传统数据中心和公有云,这将促进对全平台部署解决方案的需求。
  • 与生产AI管道相关的技术债务和基础设施复杂性将成为大多数企业中的IT领导者的工作难点。
  • 对实时响应的需求正在推动将分析置于数据采集点附近以及边缘系统或端点设备中的需求。
     
 
核心建议
 
  • 设计串流数据分析基础设施自定义参考架构的原型并展示,从而加快AI在生产中的应用。
  • 使用容器封装机器学习模型并简化模型管理,从而创建推理引擎部署流程,同时将AI应用于生产。
  • 通过战略性地使用具有可扩展AI基础设施功能的云服务和供应商来加速AI的实现。
  • 通过量化要采集的数据类型和数据量以及通信带宽、延迟和可用性的影响来确定进行深度神经网络分析的最佳位置。
 
 
三、全球工业物联网: 市场分析机会

 
关键见解
  • 工业物联网(IIoT)软件平台在2018年首次实现了盈利,但此后能否盈利充满挑战。
  • 与其他物联网堆栈相比,工业物联网应用具有相对更稳定的增长率和利润率,这主要是由于购买中心和物联网相关购买要求的不断变化。
  • 工业物联网服务的增长和利润仍然受到以下因素的限制: 供应商专注于狭隘的专业领域; 以及供应商无法为重复收入型产品创建具有吸引力的产品目录。
  • 连接性和硬件(HW)是物联网解决方案的基础要素,并且分别是工业物联网最重要的利润和收入来源。
 
 
核心建议
  • 通过开发具有特定行业特征和功能的工业物联网平台扩展客户环境,从而维持增长。
  • 开发独立于平台的工业物联网应用并实现此类应用的差异化,这些应用能够将行业专业知识和商业智慧“转化为产品”,用于目标行业的基础用例并产生收益。
  • 通过创建基于资产的托管服务组合确保每年的重复性收入。 此类服务能够为物联网解决方案和物联网资产的运营和服务管理提供信息技术基础设施库(ITIL)方法。
  • 通过锁定创建联网工业产品和服务(在销售点需要嵌入或捆绑硬件和联网功能)的工业企业来提高增长率,同时降低销售成本。

 



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