路特斯F1车队携手EMC涡轮增压角逐世界冠军
路特斯F1车队和EMC公司今天宣布，双方已经达成合作，打造必要的信息技术根基，支持车队冲击2015年世界冠军的强烈愿望。 为了实现这一目标，路特斯F1车队必须优化资源，迎接2014年一级方程式赛车(F1)新规则带来的挑战，这是...
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Data ONTAP 8集群模式实现企业横向扩展
横向扩展存储背后的想法非常简单。横向扩展存储可以提供作为单个实体运行的存储节点集群，而不是在单个存储系统扩展到其极限之后，再添加其他单独的存储系统。向集群添加节点将会增添可预测的存储容量和性能水平，从而支持您随着需求的增加而增量式地扩展存...
DIY存储（下）：存储系统定价上的陷阱
本文是关于建立自己的SAN网络的系列文章中的第三篇文章。在第一篇文章中，我谈到了我为什么要建立自己的阵列并且详细分析了硬件上的要求。 在第二篇文章中，我讨论了如何选择Windows Storage Server 2012作为SAN的软件的过...
Infortrend为山东青年政治学院提供存储系统
《用户背景》 山东青年政治学院是经国家教育部批准设立的公办全日制普通本科院校，也是全国唯一一所本科层次的地方青年政治院校，其办学基础是创建于1949年的山东省团校，迄今已有63年的办学历史。学校有东、西两个校区，占地面积104...
DIY存储（中）：选择正确的SAN软件
这是我们创建SAN系列文章第二篇。在第一篇中，我们谈到了为什么要创建自己的阵列作为实验项目，并列出了硬件规格。 在这一节，我们要讨论的是如何选择所要运行的存储软件。我查看了各种选项，包括开源和收费产品。最终我选择了Windows Stora...
Pure：目前四层存储将消失两个
Pure存储作为一个初创公司，能在闪存阵列开拓自己的一片天地。在EMC和NetApp等存储巨头快速进军闪存行列中保持领先地位。那么Pure就更需要快速发展自己的FlashArray技术。 Pure企业数据中心的网络存储市场的看法是，今天的4...
DIY存储：我为什么要建立自己的SAN
本文是如何建立你自己的IT存储网络系列文章中的第一篇文章。我将在本文中讨论我为什么以及我是如何建立自己的SAN网络的，我将从技术和商业的角度对这项决定进行分析，并且分享我是如何评估这个DIY项目中的风险和收益的。 我的公司是一家获得了国际标...
曙光协助河南移动建设流量经营分析系统
应对流量“大提升”考验 提高精细化营销能力 随着高速无线网络的发展与用户消费意识的提升，运营商对于高效率和高稳定性的流量分析管理有了更高的需求。为了推进全网数据流量的精细化经营，提升数据流量效益产出值，中...
众志和达提升住房公积金数据高可用性
近年来，随着信息技术的迅猛发展以及相关应用领域的普及，政府信息化建设逐渐由内部行政办公、政务信息公示，转化提高政府机构的运作效率，为面向公众提供全方位的服务。面对海量的电子政务数据，如何建立安全可靠的基础架构，确保信息的高可用与和高效能，当...
艾西达克提供轨道交通存储解决最佳方案
近几年随着各大城市地铁、城铁、轻轨等等项目的不断建设，轨道交通行业成为了一个热门的行业，各家工控厂商也纷纷推出了针对这一市场的产品，都力求以优质的产品品质获得市场的认可，今天要为大家介绍的这款产品就是被众多轨道交通行业生产厂家选择的几款存储...
艾西达克提供中小企业移动存储解决方案
多数企业跟专业级玩家看上了SSD在电脑系统上优 异的表现而用来当作主要的系统碟，但储存容量却往往不足。因此有个附属的储存碟的需求对企业与玩家日渐剧增，尤其是多媒体与小型企业领域方面的用途像现在 1080P的高画质影片档，高解析的原始图档，大...
宝德云存储打造智能电网
随着互联网的深度普及及IT应用模式的转变，数据量爆炸性增长，数据价值逐渐提高，海量数据的处理需求越来越迫切。基于资源管理效能和信息处理能力的优势，云计算在大规模科学计算等领域已经取得许多成功案例，而在电力系统中的应用也日显普及。 我国各地区...
NETGEAR ReadyDATA的网卡绑定注意事项
如何配置ReadyDATA的网卡链路绑定 此配置将2个或者更多个网卡绑定成为一个单一的逻辑通道，提供容错和负载均衡。 当配置ReadyDATA的链路绑定的时候，必须记住在多数情况下，更好的做法是先配置ReadyDATA然后再配置交换机。如果...
曙光智慧城市大数据解决方案
概述 “智慧城市”就是充分利用信息通信技术，通过智慧的感知、分析、集成为政府在行使经济调节、市场监管、社会管理和公共服务政府职能的过程提供一个优化的基础设施、融合的信息资源、协同的业务应用环境。随着物联网技术、云计算...
曙光医疗行业大数据解决方案
医疗行业大数据发展背景 在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的...
曙光卫星遥感大数据解决方案
行业背景 遥感技术是从地面到空间对地球、天体观测的各种综合性技术系统的总称。由遥感平台、遥感仪器以及信息接受、存储、处理与分析应用等分系统组成。遥感技术是正在飞速发展的高新技术，它已经形成的信息网络，正时时刻刻、源源不断地向人们提供大量的科...
曙光金融行业大数据解决方案
行业概述 金融行业信息化已经逐渐普及，但是随着互联网技术和应用的飞速发展，尤其是发卡量和网上交易量激增，如何对这些个性化的交易进行监管和交易行为进行分析，欺诈侦测，发现和驱动新的业务，相关业务数据量急剧上升，是当前金融业在面临大数据的难题，...
曙光交通行业大数据解决方案
行业概述 随着经济社会的发展，城市人口持续增长，到2015年将达到9亿以上，持续增长的车辆及居高不下的出行者给交通基础设施通行能力带来极大压力，交通拥堵、交通事故、环境污染及能源短缺已成为目前面临的重要问题。在工业化进程中，最初解决交通问题...
曙光互联网行业大数据解决方案
行业概述 近年来互联网发生了巨大的变化，移动互联网、社交网络、电子商务大大扩展了互联网的疆界和应用领域。互联网行业在大数据技术浪潮中的异军突起，也将为整个信息技术产业带来新的机遇。一方面，大数据会催生对IT产品与解决方案更多的需求，将涵盖从...
快速响应 和力记易彰显贴心服务
对于客户来说，选择产品时候不仅仅要看性价比，同时更要看提供商的售后服务水准。尤其是在容灾备份行业，对于客户的需求更要做到快速响应并保障其业务连续，切实解决客户最紧急的问题，全面保障客户利益。北京三环肿瘤医院由于采用了北京和力记易科技有限公司...
融合网络架构的“未来”
由于独立的数据和存储网络带来越来越多的额外支出，这使得这种架构越来越难证明其合理性，许多企业都在研究是否可以将专用的FC存储网络融合到通用的以太网网络。而更进一步坚定企业对融合网络的想法，则是不断普及的以太网及其技术的快速更新，以及iSCS...
曙光存储广电行业大数据解决方案
行业概述 互联网、IPTV等新媒体的快速发展，给用户带来了更丰富、更快捷的内容获取途径。传统电台电视台建设完成的网络广播电视台，在规模、影响力和创新能力等方面与之相比存在较大差距。 2013年01月，广电总局1号文的发布，给网络广播电视台的...
曙光存储电信行业大数据解决方案
行业背景 电信运营商近几年面对移动互联网的高速发展，客户的移动数据流量需求迅猛增长，数据流量收入已超过点对点短信，成为拉动数据业务收入增长的主要驱动力的现实。在3G的全业务市场竞争环境下，急需根据竞争情况和客户需求，加快实现流量的实时计费和...
爱数为俊发地产打造数据管理系统
用户资料 俊发地产有限责任公司是云南居于领先地位的房地产企业，其下属公司多达十多家。在信息化趋势下，俊发地产在企业中部署了多达近20台不同系统下的服务器，复杂的系统管理及数据应用让俊发地产的运维成本直线上升。如果业务系统一旦中断，将会造成的...
众志和达提升财政局数据高可用性
随着电子政务的深入建设与广泛应用，各级政府以信息化平台为依托，先后建立了公共基础信息、区域数据共享以及政务系统平台。面对海量的政务数据，如何建立安全可靠的基础架构，确保信息的高可用与和高效能，当突发意外状况时，能够快速恢复核心生产数据，是政...
曙光助力同济大学柔性数据处理平台案例
项目背景 同济大学是教育部直属重点大学。她创建于1907年，早期为德国医生在上海创办的德文医学堂，取名"同济"意蕴合作共济。目前是一所拥有理、工、医、文、法、哲、经济、管理、教育9大学科门类的综合性大学。作为研究型大学，...
曙光助银联海量数据分析平台案例
用户需求 为了创新业务的需求，更好地服务银行业，中国银联积极探索新的技术，进军大数据领域 作为首期应用示范，需要用hadoop构建字段合规性分析系统，商户推荐系统，数据规模是，数据导入性能每小时80GB,全年数据30TB左右，每条记录模式是...
曙光助力农业银行总行案例
需求分析 随着农行业务的快速发展和公司治理要求的不断提高，各类应用系统产生的数据量急速增加。据初步统计，目前农行各应用系统每年产生的非结构化数据已经超过1PB（1024TB），结构化数据也以百TB计，加之已归档的历史数据，总数据量已经需要以...
曙光助力河南移动Hadoop平台案例
项目背景 为推进全网数据流量的精细化经营，提升数据流量经营效益，河南移动与曙光公司合作进行经分系统流量经营分析工程的建设。河南移动的资源池项目是构建内部共享的业务支撑云，本项目建设是着眼于未来业务计算需要，实现根据竞争情况和客户需求，加快实...
曙光存储DRAC安全行业案例
需求分析 国家某部门要构建一个海量的数据流处理系统对业务数据进行存储和挖掘。 用户的每一条数据都包括结构化的特征描述部分和非结构的数据内容部分。操作流程一般是先对结构化部分进行处理，定位到某个数据集合后，再处理非结构化部分。 结构化数据特点...