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智能制造進(jìn)入深水區(qū),華為存儲(chǔ)大道不孤

汽車制造幾乎涉及所有人類已知工業(yè)種類,因而被譽(yù)為現(xiàn)代制造業(yè)皇冠上的明珠。

明珠能否閃耀,取決于與流體力學(xué)相關(guān)的空氣動(dòng)力研究和試驗(yàn)。既要盡量減少空氣阻力,又要保證產(chǎn)生足夠的空氣下壓力,才能帶來(lái)更好的整車性能。流體力學(xué)的大規(guī)模仿真計(jì)算,由此演變?yōu)楫?dāng)今汽車業(yè)的研發(fā)重器。

進(jìn)行仿真計(jì)算需要處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)系統(tǒng)的計(jì)算和數(shù)據(jù)吞吐能力都有極高的要求。既有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施很難滿足以汽車研發(fā)為代表的新增需求,創(chuàng)新的數(shù)據(jù)底座成為智能制造時(shí)代被寄予厚望的“圣杯”。

近日,在上海召開(kāi)的2021華為智能制造數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施高峰論壇上,華為發(fā)布“全棧一體化仿真平臺(tái)”解決方案,暨上汽大眾高性能流體力學(xué)仿真新平臺(tái)上線。針對(duì)流體仿真、電磁設(shè)計(jì)、碰撞設(shè)計(jì)、噪聲設(shè)計(jì)、電機(jī)設(shè)計(jì)等CAE仿真技術(shù)場(chǎng)景的前處理、仿真求解和后處理,華為可提供從L1基礎(chǔ)設(shè)施(計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò))到L3通信庫(kù)、編譯器、集群管理、專業(yè)服務(wù)等全棧一體化仿真平臺(tái),包括從多協(xié)議互通的數(shù)據(jù)底座、多算力計(jì)算平臺(tái)、計(jì)算集群CCsuite套件到技術(shù)支持服務(wù)全面適配工業(yè)仿真軟件,為汽車、航空航天等制造企業(yè)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

仿真平臺(tái)只是創(chuàng)新數(shù)據(jù)底座的冰山一角。這次高峰論壇以“數(shù)智新引擎、制造新升級(jí)”為主題,來(lái)自全國(guó)的200多位制造行業(yè)精英、合作伙伴及技術(shù)領(lǐng)袖,共同交流數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代高端制造領(lǐng)域的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需求與實(shí)踐,勾勒出創(chuàng)新數(shù)據(jù)底座的整體輪廓與發(fā)展趨勢(shì)。

智能制造進(jìn)入深水區(qū)

有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2020年中國(guó)智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模達(dá)20900億元。制造業(yè)景氣度整體維持在高位,為智能制造的快速發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)智能制造還有相當(dāng)大的發(fā)展空間。當(dāng)前90%的制造業(yè)企業(yè)配有自動(dòng)生產(chǎn)線,但僅有40%實(shí)現(xiàn)數(shù)字化管理,5%打通工廠數(shù)據(jù),1%使用智能化技術(shù)。預(yù)計(jì)到2025年,數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造企業(yè)占比將分別達(dá)到70%、30%、10%。

華為公司副總裁、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品線總裁周躍峰

顯而易見(jiàn),制造業(yè)正在加速邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)。華為公司副總裁、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品線總裁周躍峰認(rèn)為,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)的深度融合,關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)要素的深度開(kāi)發(fā)與使用。

在深水區(qū),智能制造普遍存在數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、數(shù)據(jù)格式紛亂復(fù)雜、產(chǎn)生數(shù)據(jù)的設(shè)備種類繁多等痛點(diǎn)。預(yù)計(jì)到2025年,中國(guó)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將飆升至48.6 ZB,海量數(shù)據(jù)的處理能力與存儲(chǔ)方式都面臨巨大挑戰(zhàn);因格式多樣、出處離散引發(fā)的數(shù)據(jù)丟失、標(biāo)識(shí)無(wú)效和重復(fù)記錄等問(wèn)題,也非常棘手。

針對(duì)上述痛點(diǎn),華為的創(chuàng)新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施圍繞數(shù)據(jù)的“采集-存儲(chǔ)-計(jì)算-管理-使用”進(jìn)行全生命周期、端到端的整合和優(yōu)化,帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的提質(zhì)增效。

走出智能制造的深水區(qū)、實(shí)現(xiàn)向制造業(yè)強(qiáng)國(guó)的躍遷,需要更多行業(yè)領(lǐng)頭羊率先垂范。華為構(gòu)建的創(chuàng)新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,將成為國(guó)內(nèi)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座,其示范效應(yīng)影響深遠(yuǎn)。

核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景的新挑戰(zhàn)

作為高價(jià)值數(shù)據(jù)的重要載體,存儲(chǔ)是創(chuàng)新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的核心角色,也是智能制造完成升級(jí)不可或缺的動(dòng)力。

伴隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合,涵蓋存儲(chǔ)產(chǎn)品的創(chuàng)新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施解決方案,越來(lái)越多地進(jìn)入高性能計(jì)算、核心業(yè)務(wù)加速等制造業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景——能否經(jīng)受住容錯(cuò)率更低的考驗(yàn),決定了相關(guān)解決方案的成色。

核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)了大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和流程改造,業(yè)務(wù)壓力陡增,能源消耗飆升,數(shù)據(jù)的連續(xù)性、可靠性以及運(yùn)維難度也都邁上新的臺(tái)階。

華為全閃存數(shù)據(jù)中心解決方案正是克服這些難題的利器,其不僅對(duì)介質(zhì)升級(jí),還將數(shù)據(jù)中心資源進(jìn)行整合和重構(gòu),以應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)多樣性的需求。整體方案包括面向多種類型存儲(chǔ)和服務(wù)器的全場(chǎng)景閃存化升級(jí)、針對(duì)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的全I(xiàn)P化改造,以及面向多種數(shù)據(jù)負(fù)載的全生命周期智能運(yùn)維。通過(guò)多個(gè)層級(jí)的全閃化,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心效率和安全等級(jí)更高、網(wǎng)絡(luò)無(wú)瓶頸、運(yùn)維更智能。

以員工規(guī)模逾萬(wàn)人的鋼鐵企業(yè)為例:為確保ERP和MES等重要生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)的高效運(yùn)行,鞍鋼股份以鞍山、鲅魚(yú)圈和朝陽(yáng)為基地建設(shè)高可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,保證整個(gè)運(yùn)營(yíng)及生產(chǎn)系統(tǒng)的連續(xù)性。經(jīng)過(guò)反復(fù)甄選,鞍鋼本部采用華為OceanStor高端全閃存產(chǎn)品,通過(guò)本地雙活,達(dá)成了預(yù)期目標(biāo)。

高性能計(jì)算(HPC)正在加速與人工智能、大數(shù)據(jù)融合,邁入高性能數(shù)據(jù)分析(HPDA)時(shí)代。隨著HPDA應(yīng)用的爆發(fā),HPC也從計(jì)算密集型轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)密集型,進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)生了新的需求。華為推出的OceanStor Pacific,秉承超高密設(shè)計(jì)、面向混合負(fù)載以及多協(xié)議互通的產(chǎn)品理念,成為制造業(yè)在HPDA領(lǐng)域進(jìn)行科技創(chuàng)新、智能升級(jí)的理想之選。

衛(wèi)星遙感是HPDA典型的應(yīng)用場(chǎng)景。作為國(guó)內(nèi)民用遙感頭部企業(yè),長(zhǎng)光衛(wèi)星為解決海量數(shù)據(jù)的處理查詢與全球化數(shù)據(jù)服務(wù)問(wèn)題,與華為深入合作,建設(shè)遙感大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。其采用華為分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng),可以橫向擴(kuò)容,滿足不斷升級(jí)的需要;同時(shí)用統(tǒng)一的資源池去解決系統(tǒng)和業(yè)務(wù)的共用存儲(chǔ)問(wèn)題,并基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)緩存技術(shù)提升數(shù)據(jù)吞吐效率。

在新技術(shù)與新應(yīng)用交互影響的環(huán)境下,數(shù)據(jù)的計(jì)算、存儲(chǔ)、價(jià)值挖掘需要一個(gè)融合的基礎(chǔ)設(shè)施,賦予客戶高可靠性、彈性擴(kuò)展、極簡(jiǎn)管理能力,幫助其業(yè)務(wù)快速上線。華為超融合產(chǎn)品深耕制造業(yè),為辦公OA&研發(fā)生產(chǎn)、ERP和CRM等關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)、制造園區(qū)等不同類型場(chǎng)景提供專業(yè)的解決方案

在煤炭等傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型過(guò)程中,超融合數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施起到了舉足輕重的作用。華為與精英數(shù)智科技聯(lián)合提出煤礦大腦解決方案,采用 FusionCube一體化集成機(jī)柜,兩個(gè)小時(shí)即可完成客戶側(cè)的快速部署。因?yàn)樗峁┑氖沁吘売?jì)算,所有的管理在云端,整個(gè)運(yùn)維成本下降65%,批量部署新業(yè)務(wù)上線時(shí)間縮減50%以上,人員費(fèi)用下降75%,僅用一年時(shí)間就在山西省完成了300多座煤礦的部署。

得益于自身的轉(zhuǎn)型實(shí)踐和多年的行業(yè)深耕,華為希望將這些經(jīng)驗(yàn)和發(fā)現(xiàn)核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求的能力逐步推廣,幫助更多的制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能升級(jí)。據(jù)《IT創(chuàng)事記》了解,華為迄今服務(wù)的制造業(yè)客戶已超1000家,成為智能制造領(lǐng)域真正的助推器。

華為存儲(chǔ)大道不孤

基于2020年Gartner Market share的數(shù)據(jù),華為以11.9%的占有率位居全球存儲(chǔ)市場(chǎng)TOP3,在中國(guó)區(qū)存儲(chǔ)市場(chǎng)連續(xù)26個(gè)季度排名第一,并以52%的份額占據(jù)國(guó)內(nèi)全閃存市場(chǎng)半壁江山。

碩果累累絕非一蹴而就。早在2002年,當(dāng)時(shí)的存儲(chǔ)市場(chǎng)還被國(guó)外廠商壟斷,華為就已著手?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的研發(fā);2008年,業(yè)界開(kāi)始嘗試?yán)?閃存替代部分磁盤(pán),這一歷史性機(jī)遇促使華為加大投入,持續(xù)創(chuàng)新;2010~2011年,華為相繼發(fā)布業(yè)界首批企業(yè)級(jí)SSD和Tier0全閃存;2016年,又推出基于OceanStorOS原生閃存架構(gòu)的Tier1全閃存。

突破之后是更快的加速。2018年,華為全系列NVMe全閃存問(wèn)世;2019年,華為發(fā)布業(yè)界唯一全互聯(lián)架構(gòu)高端全閃存產(chǎn)品,并致力于閃存普惠;2020年,針對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景推出OceanStor存儲(chǔ)Pacific系列新品;2021年,華為全新數(shù)據(jù)保護(hù)系列OceanProtect再掀波瀾。

存儲(chǔ)產(chǎn)品的高歌猛進(jìn),為華為創(chuàng)新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提供了充足的底氣;與更多懂行業(yè)、懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)的合作伙伴攜手同行,則是華為構(gòu)建制造業(yè)等行業(yè)數(shù)據(jù)底座的生態(tài)保障。

據(jù)華為中國(guó)政企智能制造業(yè)務(wù)部副總經(jīng)理吳孝超介紹,具備數(shù)字化咨詢能力、擅長(zhǎng)具體規(guī)劃設(shè)計(jì)和集成實(shí)施、深入業(yè)務(wù)應(yīng)用細(xì)分場(chǎng)景的三類合作伙伴,是華為重點(diǎn)拓展的目標(biāo)。智能制造未來(lái)的路很長(zhǎng),有同行者就不孤單。

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫(xiě),觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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