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“新基建”三大關鍵領域見解及建議

更新時間:2021年03月26日  11207瀏覽

 

一、數據中心基礎設施

 
關鍵領域
  • 維護和優化現有數據中心基礎設施:

    通過自動化和機器學習(ML)來管理、改造和改善數據中心基礎設施。

  • 規劃未來的數據中心基礎設施:

    制定涵蓋數據中心計算、存儲、網絡和數據中心設計的基礎設施愿景。

  • 數據中心新興技術:

    實施具有以下特點的智能基礎設施策略:

    軟件定義、可組合、敏捷、可編程、可擴展、具有彈性、具有響應性并能適應變化。

  • 數據中心在混合環境中的作用:

    平衡傳統數據中心的運營與無服務器技術、數據中心,托管服務供應商、云和邊緣計算的影響。

 

 
二、人工智能核心技術

 
關鍵見解
  • 由于技能、技術和基礎設施整合方面的挑戰,用于AI項目試點的AI基礎設施策略將不易擴展到生產中。
  • AI推理引擎將被部署在各個位置,包括邊緣、傳統數據中心和公有云,這將促進對全平臺部署解決方案的需求。
  • 與生產AI管道相關的技術債務和基礎設施復雜性將成為大多數企業中的IT領導者的工作難點。
  • 對實時響應的需求正在推動將分析置于數據采集點附近以及邊緣系統或端點設備中的需求。
     
 
核心建議
 
  • 設計串流數據分析基礎設施自定義參考架構的原型并展示,從而加快AI在生產中的應用。
  • 使用容器封裝機器學習模型并簡化模型管理,從而創建推理引擎部署流程,同時將AI應用于生產。
  • 通過戰略性地使用具有可擴展AI基礎設施功能的云服務和供應商來加速AI的實現。
  • 通過量化要采集的數據類型和數據量以及通信帶寬、延遲和可用性的影響來確定進行深度神經網絡分析的最佳位置。
 
 
三、全球工業物聯網: 市場分析機會

 
關鍵見解
  • 工業物聯網(IIoT)軟件平臺在2018年首次實現了盈利,但此后能否盈利充滿挑戰。
  • 與其他物聯網堆棧相比,工業物聯網應用具有相對更穩定的增長率和利潤率,這主要是由于購買中心和物聯網相關購買要求的不斷變化。
  • 工業物聯網服務的增長和利潤仍然受到以下因素的限制: 供應商專注于狹隘的專業領域; 以及供應商無法為重復收入型產品創建具有吸引力的產品目錄。
  • 連接性和硬件(HW)是物聯網解決方案的基礎要素,并且分別是工業物聯網最重要的利潤和收入來源。
 
 
核心建議
  • 通過開發具有特定行業特征和功能的工業物聯網平臺擴展客戶環境,從而維持增長。
  • 開發獨立于平臺的工業物聯網應用并實現此類應用的差異化,這些應用能夠將行業專業知識和商業智慧“轉化為產品”,用于目標行業的基礎用例并產生收益。
  • 通過創建基于資產的托管服務組合確保每年的重復性收入。 此類服務能夠為物聯網解決方案和物聯網資產的運營和服務管理提供信息技術基礎設施庫(ITIL)方法。
  • 通過鎖定創建聯網工業產品和服務(在銷售點需要嵌入或捆綁硬件和聯網功能)的工業企業來提高增長率,同時降低銷售成本。

 

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