数据存储

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。

尽管银行与金融服务行业在采用最新技术方面总比其他行业要慢上一拍，但目前金融组织已经开始努力整合人工智能、区块链以及其他技术，确保客户获得收益、保持市场竞争力并改善业务成果。在今天的文章中，我们将共同展望2020年将给银行与金融服务业带来颠覆的七大技术趋势。

大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。

边缘计算是分布式计算技术的一种，是在靠近物联设备终端的位置上进行数据处理的方法物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，但需要解决安全、计算资源分配不均，及监管诸多问题。

边缘计算意味着把云计算的资源、计算、存储等能力带到更接近用户的本地边缘设备中，大量计算可以在本地直接处理，而无需把所有数据都发送到云端，实现本地事件的更快响应。