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吴天耀“边缘计算与云如何赋能生物制药企业智能转型”
来源:ENI经济和信息化网  作者:吴天耀 2020-06-02 17:52:09
全球GDP的60%都是用数据化进行的,那么怎么样才算有竞争优势呢?要把数据理好,把对应的软件PPP这部分理好。成功定义是来自于IDC的报告,好好利用这些数据,在多元的世界里为大家提供数字化的服务。

对于戴尔科技集团,很多人并不是很了解,其实我们本身就是一个非常大的制造型企业,在中国的生产制造出口量排名以及厦门+成都出口量,都排第三。

其次,我们也有对应戴尔的供应链。大家读MBA等都会看到戴尔供应链的课程。戴尔本身可以做到零库存,每两个小时上下游几百家供应商同步走向数字化

全球GDP的60%都是用数据化进行的,那么怎么样才算有竞争优势呢?要把数据理好,把对应的软件PPP这部分理好。成功定义是来自于IDC的报告,好好利用这些数据,在多元的世界里为大家提供数字化的服务。

并且我们也面对一些挑战,今天从数据和多元的角度进行介绍。

数据挑战一个是大数据,数据的多样化,结构化、非结构化等等,如果要进行一些进阶分析和基础架构等,那么灵活性会受到蛮大的挑战。

除此之外安全性、灵活性怎么做?在疫情爆发的时候,一方面有疫情的影响和挑战,另一方面有很大的需求量,因此与疫情相关的药品,类似口罩或者红外摄像枪等都对架构的灵活性是很大的挑战。

同时在生物制药方面的数据量,基本上每年爆发还是非常厉害的,有50%的增长率。因此所对应的挑战和机会在成本上面的浪费还是很多的,那么如何减少这些浪费也是要应对的一个挑战。

接下来,某些基因公司能够把基因测序的成本降低到500美金,因此会带来很大的需求。因此在疫情时,如果利用这样的技术进行检测,就会产生更大的需求。不仅如此,更能彰显中国速度不断提升,要把中国的东西推向全球,就要把业务做好,这也是面对的挑战。

操作层面这部分也是数据量所包含的。我稍微抛砖引玉一下,大家也看到基因公司里面医学数据,当它进行一些基因测序的时候,一个人会产生31个碱基,有3GB的数据量,一个DNA里面的信息会产生相关的多少个PB,还有系统也会产生数据量,并且这个数据量的数量也很多。

刚刚提到的是数据,都是云的部分。随着云的扩张,大家可能会用到阿里云,腾讯云,还有微软和AWS等等。云的扩张是越来越复杂的,这种越来越复杂,可能会在云和云之间做沟通。以前经常会说在企业内部,各种系统已经有数据孤岛了,现在公有云之间也有对应的数据孤岛,公有云和私有云之间也出现了对应的一些孤岛,这都是我们的挑战。

如果在整体的规划里,大家都是为了更灵活,那么从虚拟化开始,做好之后往公有云的平台扩张。而私有云和公有云之间底层如何打通?

涉及到K8、微服务、aocker等等这些是怎么做的,要怎么做好。为了灵活性和衔接性更好,类似利用公有云的比较前卫的技术,把应用往公有云挪,怎么可以平滑的挪过去?

同时可能也会算3-5年总体的拥有成本,公有云挑战比较高,如何可以把它更好的挪回到私有云,这些都是大家经常思考的问题。

在边缘的部分,类似企业的产线、产线里面车间、里面车间持续出来的这些数据,如何用IT直接搞定它,这也是一个思考。

戴尔科技云平台也有这样的,是交钥匙工程,可以快速的做到简单部署,运维,交钥匙,直接做到公有云和私有云,还有边缘很好的去解决掉云平台。

我们做生命科学基因分析,利用公有云提供算力。同时可以通过一些私有云进行和公有云的对接以及数据的读写存储。

编辑:张颖
关键字:       智能制造  云平台  戴尔  大数据  吴天耀 
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