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爱分析·中国云计算行业趋势报告(21)


1）一网通办：把政务数据归集到共享交换平台 ， 打通分散的信息和材料；提供政务服务、便民服务、企业服务等类服务；解决企业和群众办不完的手续、盖不完的章、跑不完的路等麻烦 ， 提高政府办事效率；将面向企业和群众的所有线上线下服务事项 ， 逐步做到一网受理、只跑一次、一次办成 。
2）政务大屏：通过挖掘和提炼数据库中不同主题的政务数据的详尽指标 ， 将领导决策层最关心的数据指标维度形象化、直观化、具体化地一站式展现 ， 达到为智慧政务管理做决策支撑的目的 。 典型的应用包括宏观经济地图、人口与信用地图、低碳能耗地图等 。
3）政务决策支持：在经济预测、科技创新、城市规划等方面为政府提供决策支持 ， 比如：从宏观到微观、行业和区域等几个维度的关联展示 ， 层层揭示各个层级的经济发展状况 ， 并通过最终需求法等宏观建模对经济增长水平进行预测和敏感度分析；根据流行的SCP（结构-行为-绩效）范式 ， 从科技政策、人才与资金投入切入 ， 分析科技产业结构、发展现状和产业绩效 ， 并从科技园区、项目申报等角度展示科技政策的成效；通过对特定功能区、土地板块、自贸区等城市功能承载区的量化分析 ， 并叠加相关人员流动和分布状况 ， 综合分析城市规划效果和优化空间 。
总体来看 ， 跨云和数据中心的DataOps所应具备的核心能力包括：
1）能够为数据密集型应用的开发、测试、部署过程提供一致性的环境 ， 从而有效提升数据开发效率 ， 降低人工介入频次；
2）能够为数据分析和模型推理过程提供轻量级隔离的生产部署环境 ， 以达到高并发的计算性能 ， 可直接部署在物理机、公有云的裸金属服务器中 ， 以降低因虚拟化而产生的性能损耗；
3）为跨地域、跨机构的数据汇集与利用提供权限相互隔离的多租户环境 ， 有效保证数据的安全合规性 。
按照数据利用的阶段来看 ， 面向数据密集型应用的云原生技术中台又大体包括云原生数据中台、云原生AI中台两类 。
1）云原生数据中台：基于各类数据库、数据仓库、数据集市 ， 承担数据接入、数据治理、数据资产管理、数据建模等工作 ， 降低开发门槛 ， 提升开发效率 。
2）云原生AI中台：一般需要建立在云原生数据中台的基础上 ， 打通从数据存储、数据分析、数据建模到AI算法的数据管道 ， 实现面向自然语言、音视频、非结构化数据等多模态数据的机器学习、深度学习 ， 提供低门槛、高效率的AI模型训练、部署与持续优化能力 。
爱分析·中国云计算行业趋势报告
综上所述 ， 云计算技术未来如果要进一步深入企业业务中 ， 进一步推动企业数字化转型和业务创新 ， 并帮助企业克服因异构的传统IT、多云、多数据中心环境带来应用交付困难 ， 云原生的数据中台与AI中台将成为其重要的发展趋势 。
5.2云网融合趋势重塑传统网络管理模式
随着云计算深度地融入到传统型、集团型企业的业务之中 ， 它必然要与企业原有的网络技术架构发生融合 。 在这样的背景下 ， 通过云网融合重塑传统ICT架构正在成为云计算发展的另一项前沿趋势 。
云网融合的主要驱动力可以归结为传统型、集团型企业上云过程中的两个IT架构变化趋势：
爱分析·中国云计算行业趋势报告
1）资源的异地化：正如第一章所述 ， 传统型企业的业务创新驱动了各类创新型应用的诞生 ， 常常会产生对公有云的需求 。 此外 ， 为了满足企业在不同地域的IT服务能力 ， 实现核心系统的全面上云 ， 企业还可能会在多个地域、多个分支机构建设数据中心或机房 ， 并进行私有云、虚拟化的建设 。 以上这两种因素都推动了企业IT与云资源的异地化趋势 。


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