新基建丨数据变革时代,如何保证超大规模的新基建底座自主可控?

原创 AI芯天下 2022-10-11 20:30

·聚焦:人工智能、芯片等行业

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前言

新基建是围绕网信空间数据的形成、采集、储存、传输、交换、利用构建基础设施。


此时它迫切需要自主可控的颠覆性、前瞻性、全局性新思维、新观念、新智慧、新技术的引领和推进。


作者 | 方文
图片来源 |  网 络 



以安全搭头的数字经济信息化


我们国产的芯片、操作系统、数据库以及中间件等软件或硬件,整体的水平已经从不可用到可用,而且现在正在从可用向好用的方向发展。


但是,在信息化发展的同时,安全问题也不容忽视。没有网络安全就没有国家安全,没有网络安全也没有新基建的安全。


过去40年我国IT产业发展历史,从底层标准到架构,再到产品和生态,很大程度上都受制于国外技术垄断。


信息系统软硬件平台自主可控已成为加强网络安全建设的重要方向。


在我国,建立自主可控的IT底层架构和标准,形成自有开放生态,是数据安全、网络安全的基础,也是新基建的重要内容。


需要实现在核心芯片、基础硬件、操作系统、中间件、数据库、服务器等领域的自主可控替代。



自主可控是突破的关键


新基建是网络空间信息领域的基础设施建设,最终将构成全新数字化的智慧城市、智慧社会、智慧经济基础平台。


新基建是围绕网信空间数据的形成、采集、储存、传输、交换、利用构建基础设施。


新基建的设计、规划、部署、建设、应用都离不开数据,也都必须围绕数据的主权和安全保护,精心策划、悉心运筹和高质量安全施工。


新基建迫切需要自主可控的颠覆性、前瞻性、全局性新思维、新观念、新智慧、新技术的引领和推进。


①保证底层存储设备的安全可靠性;


②要有创新的思路、创新的架构;


③在管理、审计和相关制度方面,加强人员管理、权限管理,做好关键试点审计。


④需要更多立体化和系统化的防护手段,还需要更多协同机制。



推动国产化应用关键技术突破


通过完善国产化产品的功能、性能、兼容性、易用性等,并在确保产品良好的兼容性和高可用性的基础上,采用较低代价进行大规模、安全的对等替换。


基于磁盘共享存储集群技术,探索成熟和领先的技术架构,在国产化替换技术层面保持较高的技术领先性。


重点需要实现基于国产ARM、CPU、NUMA架构的应用优化关键技术、网卡对应用系统的性能影响及提升、基于全栈自主可控平台的数据库关键技术、基于全栈自主可控平台的存储双活关键技术、中间件性能优化、读写分离的微服务化与分布式应用架构等关键技术突破。



新型数据中心面临更多的安全问题


我国数据中心发展迅猛,今年在数量和规模上都呈20%以上的年增长。


数字经济的发展离不开数据中心同步配套,数据中心是海量数据的承载实体。


预计从2022 年开始,物理世界实现数字孪生,并全面服务于社会民生。


随着40万亿新基建的强势上线,分布式账本技术作为新基建的重要底座之一,需要突破虚拟货币、金融等场景的应用,走向电子政务、智能制造、工业互联网、溯源等更多新基建场景。


但是,这些场景的应用普遍需要大规模的节点协作和较高的吞吐率,而此前的以区块链为代表的分布式账本技术无法很好地满足这些需求。


为突破分布式账本在大数据存证应用场景中普遍存在的瓶颈问题,解决现有技术吞吐率不足,扩展性不足,存储成本难控的性能瓶颈。



产业数字化问题更为突出


数字基建是产业互联网和数字经济的一个关键支撑,许多网络安全和数据安全问题是数字基建能否建设好的前提和重要保障。


近年来,我国数字经济发展迅速,在国民经济中的地位也越发突出。


我国数字的产业化相对进程较快,但是也存在数字孤岛现象、分割使用以及安全等问题。


不过相对数字产业化,目前更突出的是产业数字化问题。


当前数字新基建面临的最大问题是公众的安全意识尚未转变过来。


数字基建是为了支持第四次工业革命,这意味着颠覆性的变化。


最关键的是[重新定义],不迷信过去的经验,以开放的心态迎接挑战,开创无穷可能。


数字基建是产业互联网和数字经济的一个关键支撑,许多网络安全和数据安全问题是数字基建能否建设好的前提和重要保障。


基础硬件自主可控从芯片开始


服务器作为上层操作系统及业务系统的硬件运行和存储载体,从根本上决定了上层软件系统的最大性能上限,同一套系统在不同的服务器上运行,性能差异极大。


因此,在信创芯片服务器配置和选型时,一方面需要针对业务系统的特性,选择对应厂商型号和配置的服务器;


另一方面需要针对服务器硬件特性,做相应的软硬件优化,最大程度发挥该服务器性能。


在数据中心建设中,存储在数据高效可靠承载、信息安全保障等方面占据重要地位。


落实数据存储与传输的全链路信创改造、软硬件全技术栈的安全可靠要求,同时优化数据中心存储资源布局,保障生产平稳运行。


结尾:


针对云计算和大数据衍生的算力需求,GPU\FPGA\ASIC等异构计算芯片被投入应用到AI应用相关领域,解决了算力不足的问题。


相关领域国产自主可控技术的重大突破也为行业应用带来更多可能。

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END


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