AIoT与AIOps赋能DCIM

分析了DCIM发展的现状和困境,指出AIoT+AIOps技术的必要性,通过诠释AIoT和AIOps的技术内涵,引出力维在AIoT+AIOps方面的技术实践。对于改善监控核心问题的能力,打造更高效、智能的数据中心,提高了运维效率,具有重要意义。

如何解决IDC全量数据采集接入存储问题以及全量数据清洗问题

简单的相关性数据库和数据处理过程已经不能够满足数据中心建设的全量数据采集量和密集型监控点的需求,满足全量数据采集分布式IDC的集中管理也已经成为日常需求.数据的离散和边缘化需要以物联网的思维来重新考虑DCIM这种传统的集中式与中心化的监控管理的运维模式,文章通过引入Hadoop生态下的大数据架构和LSTM深度学习处理能耗和PUE的优化过程.前者极大地提高了数据存储能力、数据注入和读出速度、数据清洗过程的精确性;后者运用机器学习和深度学习方法,从而使得DCIM中的告警处理和PUE计算变得更精确、更智慧和更有价值.智能化的DCIM称为AIoT赋能DCIM,也就是AIOps.

“深挖洞、广积粮、高筑墙”安防平台未来发展价值主张

2019年,我国经济增长总体平稳、稳中有进的态势持续,全年GDP将实现6%-6.5%的预期增长目标。从我国安防行业发展形势看,在平安城市、智慧城市、雪亮工程、智慧社区以及人工智能等需求及技术的推进下,2019全年继续保持了中高速稳定增长的态势,行业规模继续扩大,技术进步加快,新的市场需求不断涌现,行业边界不断延伸拓展、人工智能+安防迈向实战应用阶段,行业智能化解决方案不断落地且应用领域持续拓展。同时随着5G、AloT、AI共同催生万物智联时代的发展,云边端协同、开放平台、多维数据融合、数字李生、软件定义、数据中台、算法商城、城市操作系统等等,新技术新产品、新理念受到越来越多关注。

视频与智能安全产品技术分析之安全问题

随着国家对安全问题的重视和网络攻防技术的发展,安全问题从来就不是一个新问题,安全攻防的双方长期此消彼长。但是随着近年来安全态势的严峻,国家和各商业机构加大了反攻和防守的力度,攻与防呈现出以一隅敌全国的态势。毕竟防御方长期占据着人才资源和技术优势。安全问题其实可以大致分为两部分,即网络安全和系统安全。当然,这两个大方向还可以再细分出更多的小领域。