中国企业数字化转型进入深水区,数据成为数字化基础架构的核心,企业不做好基础的数据管理如何实现成功的数字化转型?
10月14-15日,2021年第六届IDC中国数字化转型年度盛典在上海举行,在此次盛典的“未来数字基础架构”分论坛,云信达科技创始人&CEO张兵先生发表了“Copy & Connect:拷贝联接世界 ”的主题演讲。
从“备份革命”到云数据管理
数字化转型的根本是数据驱动,数据的源头来自各业务生产系统,脱离生产环境的第一拷贝(first copy)就是“数据备份”,从数据产生的源头记录数据在时间维度上产生和变化的状态,一直以来被认为是数据保护的最后一道防线。但很长时间以来,很多企业把备份数据仅用作数据灾难的恢复,从马斯洛需求层次论来看位于金字塔的“安全需求”,其存在仅仅是为了满足低层次的需求。
张兵坦言,目前数据管理的实际情况往往是管理数据的看不见数据(数据管理部),看得见数据的没有处置权限(运行维护),需要用数据的在等数据(业务开发)。
这导致数据中心运维、数据资产管理、数据驱动业务三方面无法很好地达成协同和管控,严重影响了数据协作效率。
另外,很多企业采取了不合理的数据治理方式。大数据常用数据技术MapReduce运行于Hadoop之上,各种多维立方体查询报表工具需要数据仓库的支持,各种XX画像需要数据中台的支持。人们殚精竭虑加工数据(清洗)以迎合各种分析工具的要求。这是不是因果倒置呢?
无论是从长远发展还是从合规的角度,更合理的方法是采用“拷贝”数据构建数据基础设施,通过拷贝数据实现数据保护、数据管理、数据服务,实现其真正的价值。
这也是CDM——备份数据管理技术的精髓所在:通过CDM构建现代化数据管理底座,实现数据资产全生命周期管理,以拷贝作为数据的共性连接企业稳、敏双态IT各能力域,提升企业数据连接应用的体验,加速企业数字化转型。
拷贝联接世界:打造未来数字基础架构
成立于2015年的云信达科技,致力于通过创新型CDM技术帮助企业客户以备份现代化为起点,盘活备份暗数据。为了让散落在企业各个角落的拷贝(副本)数据适应数字化转型发展需要,云信达创新性地提出了“Copy as a Service拷贝即服务”云原生数据管理解决方案和“Copy Operating System拷贝操作系统”的新理念。
一方面,通过Copy as a Service让企业数据战略和云战略形成更好的融合,助力金融等众多行业客户真正实现从传统备份到云时代数据管理的跨越,另一方面,通过Copy Operating System提升企业数据联接应用的体验,加速其数字化转型。
基于数据管理领域积累的多年经验,张兵认为,原格式+云原生是数据备份技术的必然走向,未来谁沿着这条路线走得更快,谁就将更有机会打造自己独特的核心竞争力。
“Copy as a Service拷贝即服务”解决方案中,以拷贝(副本)数据为连接标准,可建立一个协作平台,打通组织内部的数据资产管理和敏捷数据服务,更好的赋能数字业务。在稳态系统通过数据保护得到全生命周期的原始数据资产,呈现给数据管理部门方便进行可视化管控,业务开发部门可以从平台上合规地、敏捷地取得数据,使用数据。
这其中,因再存储限制了备份系统的嬗变,改备份集为原生格式拷贝才能省略掉再存储过程,就可通过底层技术原理的革新提高数据恢复的效率,通畅数据“再使用”的路径,从而实现备完即可见、备完即可用的目的。可见则可管理,可用则可服务。
如果说“原格式”和“黄金副本”的出现是备份革命,那还只是停留在数据保护基础设施的范畴。数据的可见可用是通过虚拟化的方式(Virtual Copy)呈现,拷贝(副本)可以被无限虚拟,生成N个副本挂载(live mount)给不同的应用场景。
而云计算环境的普及,又可以对虚拟副本进行自动化的管理和编排,以服务的形式连接并赋能应用。
对IT元素进行虚拟化处理变成一种服务是云计算的基本特征,于是,CDM也从数据保护基础设施演变为云数据基础设施,从单纯的运维工具演变为业务平台,从信息化基础设施演变为数字化基础设施。
Copy Operating System拷贝操作系统的重要性在于,除了存储基础的基础设施,企业更需要一个软件操作系统把各种结构化、非结构化、半结构化的数据快速拷贝和连接各Pass,目的是让数据的管理和使用像智能手机一样的简单易操作。
最终,通过完善的数据保护、数据管理、数据服务,实现三位一体的企业数据管理战略。
这也正是云信达改变未来企业数据管理的方式所在:通过CDM提升企业数据联接应用的体验,加速企业数字化转型。
好文章,需要你的鼓励
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源:注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明,即使在理想条件下,注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点,为未来AI架构发展指明新方向,提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。
Meta为Facebook和Instagram推出全新AI翻译工具,可实时将用户生成内容转换为其他语言。该功能在2024年Meta Connect大会上宣布,旨在打破语言壁垒,让视频和短视频内容触达更广泛的国际受众。目前支持英语和西班牙语互译,后续将增加更多语言。创作者还可使用AI唇形同步功能,创造无缝的口型匹配效果,并可通过创作者控制面板随时关闭该功能。
中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究,构建了史上最大的多模态AI对齐数据集,包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法,显著提升多模态AI的安全性和对话能力,为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。