Angetrieben durch die Lokalisierungswelle wächst die Nachfrage nach Ersatz und Aktualisierung von Infrastruktursoftware und -hardware von Tag zu Tag. Lokalisierte Full-Stack-Software- und Hardware-Upgrades und -Ersatz sind in vielen Bereichen zu einem Muss geworden und haben auch im Datenbank- und Speicherbereich große Aufmerksamkeit erregt. Obwohl in den letzten Jahren viele erfolgreiche Ersatzfälle aufgetreten sind, gibt es immer noch einige Probleme.
Was sind die Kernpunkte und Schwierigkeiten beim Upgrade und Austausch von Datenbanken und Speicherbereichen? Wie kann man Herausforderungen meistern und Chancen nutzen? Welche Vorbereitungen sollten Anwender und Hersteller für die Zukunft treffen? ...
Am 22. Dezember veranstaltete ITPUB gemeinsam mit Experten aus verschiedenen Bereichen eine Reihe von Online-Themensalons „Der Weg zur Aktualisierung und zum Austausch lokalisierter Software und Hardware“, um mit allen die wichtigsten Probleme und Lösungen für den Ersatz lokalisierter Software und Hardware zu diskutieren . Als führendes Unternehmen im Bereich inländischer Cloud-nativer Datenbanken wurde Tuoshupai ebenfalls zur Teilnahme an dieser Veranstaltung eingeladen. Wu Jiang, Produkt-Community-Direktor von Tuoshupai, hielt bei der Veranstaltung eine Rede mit dem Titel „πDataCS stärkt industrielle Software-Innovation und -Praxis“.
Mit dem Aufkommen des digitalen Zeitalters durchläuft die Industrie enorme Reformen und viele Unternehmen stehen vor einer Reihe von Herausforderungen bei der Innovation und Praxis industrieller Software. In seiner Rede stellte Wu Jiang zunächst πDataCS vor, ein Datenverarbeitungssystem mit großem Modell unter Tuoshupai, das Cloud-native Technologie zur Rekonstruktion von Datenspeicherung und Datenverarbeitung nutzt und so eine neue Cloud-native Architektur „eines Speichers und mehrerer Engines für Datenverarbeitung“ realisiert „. Rüsten Sie das Big-Data-System umfassend auf das Zeitalter großer Modelle auf, um branchenspezifische KI-Szenarioanwendungen zu ermöglichen.
Derzeit unterstützt πDataCS drei große Computer-Engines: das Cloud-native virtuelle Data Warehouse PieCloudDB Database, die Cloud-native Vektordatenbank PieCloudVector und die Cloud-native große Modellmaschine für maschinelles Lernen PieCloudML. Es bietet außerdem eine öffentliche Cloud-Version, eine Community-Version, eine Unternehmensversion und eine All-Cloud-Version. In-One-Maschine für den Inlandsmarkt. Die Version ist an die inländische Informationsinnovationsumgebung angepasst und erfüllt die Anforderungen von Unternehmen in verschiedenen Geschäftsszenarien.
Schließlich konzentrierte sich Wu Jiang auf die Anwendungsfälle von πDataCS in der Automobil-, Fertigungs- und Finanzindustrie und lieferte detaillierte Lösungen für jeden Kunden, um ihm dabei zu helfen, Wettbewerbsvorteile zu wahren und im datengesteuerten Zeitalter Geschäftswachstum und Innovation zu erzielen. Ob im Automobil-, Fertigungs- oder Finanzbereich: πDataCS ist bestrebt, umfassende Unterstützung zu bieten, um den Bedürfnissen verschiedener Kunden in unterschiedlichen Szenarien gerecht zu werden.
Ob ein Datenprodukt vom Markt akzeptiert werden kann, hängt maßgeblich davon ab, ob es über ein starkes Ökosystem verfügt. In Zukunft ist Tuoshupai bestrebt, πDataCS in die Basis der Datenplattform zu integrieren, die an Computertools wie Spark und Flink, ETL-Tools wie Kafka und Kettle sowie datenwissenschaftliche Tools wie PyTorch und TensorFlow angepasst werden kann sowie verschiedene BI-Tools und heimische Software und Hardware. Mit πDataCS als Kern schaffen wir ein komplettes Datenökosystem.
