数据存储

云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新概念，专注于解决云计算中海量数据的存储挑战，它不但能够给云计算服务提供专业的存储解决方案，而且还可以独立的发布存储服务。云存储是指综合分布式文件系统、集群应用和网格技术等技术，通过应用软件让网络中存在的大量的、不同类型的存储设备协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

存储是数据的“血库”，存储性能的优劣对于提升IT对业务的支撑能力和通过IT提高业务效率影响甚大。数据中心不断地进行演进，从物理到虚拟再到云。在这个过程中，中端市场环境发生着较大的改变。图1显示出在未来12-24个月内虚拟化在中端市场的发展速度领先于企业级市场。

随着企业数据中心建设的深化进行，企业业务数据集中密度越来越高，服务器存储数量不断增长，网络架构不断扩展，空间布局、系统布线、电力能耗压力不断增加。作为数据中心业务承载的大动脉，基础网络架构层面则直接面临着持续的严格挑战。本文将讲述数据中心基础网络面临的挑战与发展动力。

传统的MIFARE1卡已经逐步被具备更高加密技术的智能IC卡取代，CPU卡就是典型代表之一。将CPU卡应用于“一卡通”系统，可以使系统具备更高的功能扩展性，在使用安全性上也有了很大提高。本文将重点讲述CPU卡的技术优势和应用现状。

云计算、大数据、虚拟化等技术改变了传统IT的应用模式，基于虚拟化技术的存储系统逐渐成为前端复杂应用的支撑平台。如何保障数据安全，并且将迁移对主机业务的影响降到最低是我们在数据迁移过程中不得不考虑的问题。本文将讲述数据迁移的几种方案，并深入解析透明数据迁移方案的流程。

希捷认为一个完整的自动驾驶数据流动闭环，必须要一套完整的端点－边缘－核心数据解决方案，这不仅仅是满足系统开发需要，也能够持续为用户带来新价值。

采用边缘化计算技术中的计算能力和服务能力，可满足5G技术低时延、海量连接业务等多种要求，从而减轻核心网及回传链路的负载。所以，边缘计算及网络切片技术的结合十分关键。

人工智能和机器学习现在为我们提供了使用现有大数据的新机会，并利用新数据类型开发了很多新用例。我们现在拥有更多可用的数据，例如图片、视频和语音。过去，我们可能试图尽量减少捕获的此类数据的数量，因为我们无法对其做太多的处理，但是它存储此类数据会产生巨大的成本。

AI的认知演进，使得机器间的“群体智能”成为可能。达摩院预测，今后AI不仅懂得“人机协同”，还能做到“机机协同”。当机器像人一样，彼此合作、相互竞争共同完成目标任务，大规模智能交通灯调度、仓储机器人协作分拣货物、无人驾驶车自主感知全局路况等场景便不难想象。

近日工信部发布了《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行）》（征求意见稿）。《指南》从企业和产品两方面，对智能网联汽车网络安全作出了多项要求。

对于AI安防芯片来说，"芯片+算法"的整合是最重要的。而对于具体一款芯片，最主要的指标应该是价格和稳定性。芯片是"硬"的，算法是"软"的，如何能将两者更好的结合起来，这就需要加强芯片对底层运算加速算法的适应性。现有芯片的问题，从技术角度来说，对前端的AI芯片算力的要求，对存储问题的解决，都很重要，都需要靠算法和芯片架构一起来改善，比如说现在的算法就还比较耗带宽。