企業(yè)在數(shù)字化經(jīng)濟(jì)時(shí)代需要了解哪些數(shù)字化信息和趨勢(shì)，才能在時(shí)代發(fā)展中立于有個(gè)好的發(fā)展？濟(jì)南戴爾服務(wù)器代理商就來(lái)為大家介紹一下。

1、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為新的生產(chǎn)資料，也被企業(yè)視為重要資產(chǎn)之一。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速發(fā)展使數(shù)據(jù)飛速上漲，數(shù)據(jù)的來(lái)源和結(jié)構(gòu)也變得越來(lái)越復(fù)雜多樣。

2、多云架構(gòu)與云原生部署

隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的不斷拓展以及數(shù)據(jù)量的爆發(fā)，單一的IT基礎(chǔ)架構(gòu)已經(jīng)無(wú)法滿足企業(yè)快速發(fā)展的需求，尤其通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)安全性、可擴(kuò)展、可管理、性能、存儲(chǔ)空間和成本效益等需求的綜合考量，多云和混合云成為更多企業(yè)為了滿足靈活性擴(kuò)展而做出的主流選擇。

3、異構(gòu)計(jì)算深入

數(shù)據(jù)、算法和算力作為人工智能的三大要素，是相輔相成的，在不同階段發(fā)揮各自的作用，缺一不可。

算法模型的不斷創(chuàng)新，提高了數(shù)據(jù)抓取質(zhì)量，在新算法模型的推動(dòng)下，面向應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)化的各種模型不斷出現(xiàn)，這些模型將大的推動(dòng)人工智能在行業(yè)應(yīng)用的發(fā)展。算力承載和推動(dòng)著新技術(shù)的發(fā)展與落地，同時(shí)也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

4、邊緣計(jì)算崛起

IDC認(rèn)為，未來(lái)數(shù)字化基礎(chǔ)架構(gòu)將從過(guò)去傳統(tǒng)的云到端部署，演進(jìn)為云-邊-端協(xié)同無(wú)處不在的新型計(jì)算架構(gòu)，越來(lái)越多的企業(yè)正在向混合型業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型，新冠疫情也迫使企業(yè)做出改變，成為“分布式”的企業(yè)，向混合型業(yè)務(wù)模式的轉(zhuǎn)變將增加企業(yè)對(duì)靈活的、地理分散的基礎(chǔ)架構(gòu)資源的需求，尤其是邊緣基礎(chǔ)架構(gòu)的需求。

5、存儲(chǔ)級(jí)內(nèi)存（SCM）技術(shù)興起

過(guò)去傳統(tǒng)的服務(wù)器架構(gòu)主要由CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)和主板這四個(gè)核心部件構(gòu)成，未來(lái)，計(jì)算平臺(tái)的核心部件將更多加入GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，以及SCM技術(shù)，構(gòu)建成為全新的異構(gòu)加速計(jì)算平臺(tái)。

6、下一代互聯(lián)技術(shù)

在未來(lái)的基礎(chǔ)架構(gòu)將從“以處理器為中心的計(jì)算”向“以內(nèi)存為中心的計(jì)算”轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)下，以CXL和Gen-Z為代表的等下一代互聯(lián)技術(shù)取得飛速發(fā)展，采用和擴(kuò)展“以內(nèi)存為中心”的互連是行業(yè)需要關(guān)注的技術(shù)方向，同時(shí)總線的創(chuàng)新也帶來(lái)了在單個(gè)機(jī)箱外部擴(kuò)展亞微秒級(jí)延遲技術(shù)的機(jī)會(huì)，為架構(gòu)創(chuàng)新創(chuàng)造了可能。

7、機(jī)架密度提升

數(shù)據(jù)中心的機(jī)架密度上漲已經(jīng)成為企業(yè)降本增效和進(jìn)行綠色節(jié)能優(yōu)化的共識(shí)，在整機(jī)柜機(jī)架密度以及服務(wù)器單機(jī)密度大幅提升的趨勢(shì)下，將提升對(duì)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算效率和功率密度，對(duì)數(shù)據(jù)中心散熱提出了新的挑戰(zhàn)。