数据中心
大数据存储 / AI
解决方案关键词
• 数据 / 数据清洗 / AI/ 诸葛深知
• 现代化数据中心
当数据从生产线上收集后，开始形成大数据湖。接下来的挑战就是进行数据清洗，打标签等。完成了这一系列 工序后，可以好好的放在数据中心的各种各样的存储里面。
全新推出的第 14 代 PowerEdge 服务器继续以业界领先的技术和创新优化的解决方案在数据中心里面发挥其强 大的计算能力。
戴尔科技集团数据中心解决方案涵盖了全快闪储存、软体定义储存、资料保护、融合及超融合基础架构等高成 长关键领域。作为戴尔科技集团关键业务群之一，致力於以先进技术为用户提供先进的企业解决方案以及专业 的服务和咨询，协助企业部署混合云、云原生应用和大数据分析，落实现代化、自动化以及数据中心转型，进 而为商业模式转型提供值得信赖的基础。
注：企业数据湖最早是由 Pentoho CTO James Dixon 于 2010 年提出的，James 认为：“如果把传统层次化的数据平台看做加工后的纯净 水的话，数据湖则是未经处理和包装的原生态水库，不同源头的水体源源不断流入数据湖，带来各种分析、探索可能性。”
戴尔科技集团与中科院联手打造的“诸葛·深知”平台，为企业进行 AI 计算助力
在流程制造中，流水线各环节每秒都有百万级数据产生，这些数据为企业产品良率的提升提供了数据基础。
在人工智能领域，分布式机器学习开源平台的建立有着重要意义，它解决了数据持续增长和机器学习模型逐渐 复杂化与计算能力受限的矛盾，大幅降低机构和个人进入分布式机器学习应用的门槛。而随着产业界和学术界 越来越多的研究人员对平台的使用，将会贡献更多的数据，促进深度学习算法的完善。深度学习使得机器学习 能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围，使人工智能的进化节奏加快。 深度学习算法的应用需 要处理海量的数据集，以及大量的计算资源支持，其对于 IT 基础架构的需求将是企业级别，而非实验室级别， 以满足系统部署与运维管理要求。
“诸葛•深知”是中国科学院自动化研究所和戴尔科技集团联合开发的企业级深度学习应用与服务平台，为企 业提供了深度学习工具包的统一接口，并提供了众多成熟算法模型，企业可轻松调用，帮助企业实现基于深度学习的大数据分析，步入人工智能时代。
戴尔科技集团对于智能制造各环节助力：顶层总体设计，各应用层调研改造， 底层基础架构实施部署等均有对应的解决方案。
