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郭洪星
AI大模型时代下的存储架构应具备五项关键特征,基于全部特征同时具备的存储系统,就可为AI大模型搭建一个AI Native的数据湖存储平台,这对提升大模型生产效率、降低大模型TCO至关重要。
陈春明
企业规模部署行业L2模型时,面临诸多挑战。训推一体机作为集成了主流大模型的全栈软硬件调优的AI平台,为企业提供了一种全新的解决方案,可帮助企业更高效地进行AI任务的训练、评估和预测。
符纯浩
部分大型银行已经启动了核心系统分库分表改造,并使用分布式数据库打造新一代核心系统。分布式数据库如何满足银行核心系统对可靠性的严苛要求?存算分离架构+专业存储体系仍是数据库高可靠的坚实守护者。
王旭东
算网融合成为加速产业数字化转型的重要抓手,协同数据存储与多云的高效发展,推动算网融合落地已经变得越发重要。本文洞察了在多云发展过程中数据存储的发展趋势,提出了数据存储与云原生协同发展的建议。
刘磊
应用的容器化部署方兴未艾,回顾容器技术二十多年的发展历程,跌宕起伏、精彩纷呈。容器的商业化部署之路,注定不会一帆风顺。一起看看华为容器存储解决方案如何应对容器挑战。
郑勇
AI时代,作为IT基础设施核心数据底座的存储系统,如何应对HPDA应用带来的全新性能挑战。
周跃峰
面向新应用、新数据、新安全,华为数据存储将持续创新,助力金融客户构筑可靠金融数据基础设施,应对稳态、敏态架构长期共存,业务多云、多地域部署,大数据、生成式AI爆发,数据安全及绿色低碳等五大挑战。
严浩
深入解读金融行业数据库分布式改造之路并详细阐述其走向存算分离的必然性,以及华为OceanData分布式数据库存储解决方案的创新产业观点。