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用友分析云+英特爾至強:性能更強大,分析更智能

數(shù)據(jù)庫
用友與英特爾等合作伙伴開展深入合作,聚合企業(yè)服務(wù)生態(tài)圈,將為企業(yè)提供隨需而用的企業(yè)云服務(wù)和無處不在的數(shù)智價值,并打造數(shù)智平臺、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。

科技觀察:

2020年,國家在《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中,首次將數(shù)據(jù)與土地、資本、勞動力并列為關(guān)鍵生產(chǎn)要素,并提出加快培育數(shù)據(jù)要素市場的愿景,此舉可謂意義重大。

背后的原因是,當(dāng)下中國企業(yè)正從數(shù)字化走向智能化,因此對數(shù)據(jù)的挖掘和利用,不應(yīng)該只是實現(xiàn)單純的數(shù)據(jù)匯集過程,或者只停留在對已有的管理數(shù)據(jù)挖掘,而是需要將整個數(shù)據(jù)進行全生命的周期管理,將數(shù)據(jù)真正轉(zhuǎn)化為實時業(yè)務(wù)決策,將業(yè)務(wù)決策再轉(zhuǎn)化為行動,最終轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)的成功。

事實上,Gartner在2020數(shù)據(jù)和分析技術(shù)十大趨勢中就預(yù)測,到2022年,公有云服務(wù)將會成為90%的數(shù)據(jù)分析的基石,這表明一種趨勢,即越多越多的數(shù)據(jù)分析服務(wù)會遷移到云上;到2023年,33%以上的大型企業(yè)機構(gòu)將聘用分析師實現(xiàn)包括決策建模在內(nèi)的決策智能;而到2024年底,75%的企業(yè)機構(gòu)將從人工智能(AI)試點轉(zhuǎn)為AI運營,基于流數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)架構(gòu)的數(shù)量將因此增加5倍。

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也正因此,過去幾年越來越多的企業(yè)用戶普遍強化了在數(shù)據(jù)分析與可視化方面的投資。但與此同時,在IoT、大數(shù)據(jù)分析等需要對于海量異構(gòu)數(shù)據(jù)進行整合、對于性能要求極為苛刻的復(fù)雜應(yīng)用場景中,既有的基礎(chǔ)設(shè)施可能會面臨性能不足的壓力。

在此背景下,用友與英特爾聯(lián)手合作,通過新一代硬件選型、軟件優(yōu)化等方式,持續(xù)提升方案的性能表現(xiàn),在為更多用戶提供靈活管理和分析處理數(shù)據(jù)的同時,也真正把數(shù)據(jù)源源不斷的轉(zhuǎn)換為智能和洞察,最終為用戶挖掘更多的大數(shù)據(jù)紅利夯實了重要基礎(chǔ)。

釋放數(shù)據(jù)時代創(chuàng)新紅利價值

今天,對越來越多的中國企業(yè)來說,海量數(shù)據(jù)中蘊藏了大量的價值金礦已成為共識,而對數(shù)據(jù)的分析和處理能力直接決定企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)商業(yè)價值的能力,如果企業(yè)想要正確地對數(shù)據(jù)進行分析,數(shù)據(jù)分析與可視化項目就是必不可少的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

以制造業(yè)為例,中國雖然早已成為全球公認的制造業(yè)大國,但中國制造業(yè)的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在制造成本上,甚至主要還是集中在資源密集型、勞動密集型產(chǎn)業(yè)。再疊加上最近幾年,中國制造業(yè)還面臨著勞動力和原材料成本上升的雙重壓力,傳統(tǒng)層面的成本優(yōu)勢逐漸消失,這也讓制造業(yè)的轉(zhuǎn)型刻不容緩。

數(shù)據(jù)分析與可視化在制造業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型中就能夠起到很好的支撐價值,比如通過數(shù)據(jù)的整合,在數(shù)據(jù)分析平臺上進行數(shù)據(jù)建模、統(tǒng)計與分析,形成科學(xué)的生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)分析報表,輔助生產(chǎn)現(xiàn)場及時處置生產(chǎn)異常,輔助企業(yè)管理者快速進行管理決策,助力企業(yè)提高制造效率與品質(zhì),最終幫助企業(yè)實現(xiàn)“降本增效”。

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一是,實現(xiàn)生產(chǎn)管理可視化。企業(yè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)實時采集,包括智能生產(chǎn)設(shè)備的基本信息、狀態(tài)數(shù)據(jù)、運行過程數(shù)據(jù)、異常情況信息、訂單信息、工藝文件等。在產(chǎn)線和車間放置生產(chǎn)看板,實現(xiàn)生產(chǎn)過程的數(shù)字化、可視化,及時調(diào)整生產(chǎn)數(shù)據(jù),有序化生產(chǎn)管理。

二是,實現(xiàn)企業(yè)決策數(shù)據(jù)化。通過平臺的數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、主數(shù)據(jù)管理等能力,實現(xiàn)數(shù)據(jù)中有效信息提煉,數(shù)據(jù)價值挖掘,數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀,最終為企業(yè)決策提供實時準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。

三是,實現(xiàn)生產(chǎn)排單智能化。借助數(shù)據(jù)分析和可視化項目,企業(yè)還能夠打通生產(chǎn)管理的全流程,并通過整合內(nèi)部生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù),打通“人、機、料、法、環(huán)”,結(jié)合外部市場環(huán)境數(shù)據(jù),最終建立開放透明、過程可監(jiān)控的可視化制造體系與管理模式,最終智能生成生產(chǎn)計劃,進而構(gòu)建以客戶為中心的智能制造供應(yīng)鏈。

由此可見,通過進一步釋放數(shù)據(jù)時代的創(chuàng)新紅利價值,中國制造業(yè)無疑會被實質(zhì)性地影響和改變,未來中國的制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級為智能工廠、實現(xiàn)跨企業(yè)價值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化配置也有望得以實現(xiàn),最終推動“中國制造”向“中國智造”的跨越式升級。

數(shù)據(jù)分析與可視化三重挑戰(zhàn)

也正是洞察到包括中國制造業(yè)在內(nèi)數(shù)智化轉(zhuǎn)型痛點,用友分析云“應(yīng)運而生”,該方案是面向行業(yè)運營分析場景的全分析服務(wù)解決方案,能夠基于最新的大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù),為企業(yè)提供靈活、實時、高效的數(shù)據(jù)分析服務(wù),讓企業(yè)即使在瞬息萬變的商業(yè)社會,也能通過海量數(shù)據(jù)高效、系統(tǒng)地了解業(yè)務(wù)決策的正確性,充分利用數(shù)據(jù)價值驅(qū)動企業(yè)的發(fā)展。

用友分析云不僅可以完成對數(shù)據(jù)的展示,還可以識別數(shù)據(jù)的特性,為用戶智能推薦相關(guān)圖表,通過按業(yè)務(wù)需求,對不同的可視化圖表進行組裝,形成匯報決策建議。此外,用友分析云還支持同比、環(huán)比等高級計算功能,識別可能出現(xiàn)的業(yè)務(wù)異常數(shù)據(jù),并通過短信、郵件、微信等方式為用戶預(yù)警。這一功能可“快、全、新、準(zhǔn)”地對企業(yè)業(yè)務(wù)本質(zhì)特征進行定位分析,從而提供數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)服務(wù),加速企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

值得一提的是,面向行業(yè)化商業(yè)分析平臺、供應(yīng)鏈可視化、計劃排程優(yōu)化等行業(yè)場景,用友分析云基于英特爾®️至強®️平臺架構(gòu)基礎(chǔ)上,構(gòu)建了軟硬件融合的數(shù)據(jù)分析與可視化系統(tǒng),支撐企業(yè)海量數(shù)據(jù)的靈活分析、挖掘,滿足在高度動態(tài)環(huán)境中運營的企業(yè)的復(fù)雜需求。而得益于用友分析云的高性能數(shù)據(jù)處理引擎,以及英特爾® 至強® 可擴展處理器的卓越性能,該方案不僅滿足數(shù)據(jù)采集、分析、可視化渲染等帶來的性能需求,還能將數(shù)據(jù)處理時間控制在毫秒級別。

在此過程中,用友分析云也發(fā)現(xiàn),隨著用戶需求的變化,分析場景的越來越多樣化和復(fù)雜化,數(shù)據(jù)分析與可視化項目在落地實施中也在性能等方面遭遇了嚴(yán)重挑戰(zhàn),可以從三個維度來做觀察:

首先,海量數(shù)據(jù)考驗基礎(chǔ)設(shè)施承載能力。今天,數(shù)據(jù)分析與可視化平臺需要收集來自前臺業(yè)務(wù)系統(tǒng)、后端運營管理 系統(tǒng)、IoT設(shè)備等數(shù)據(jù)源的廣泛數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)維度、數(shù)據(jù)量都呈現(xiàn)快速增長的趨勢,要對如此海量的數(shù)據(jù)進行分析,后端基礎(chǔ)設(shè)施承受著巨大壓力。

其次,用戶對于實時性要求不斷提升。為了反映業(yè)務(wù)運行的實時特征,提供快速、敏捷的決策輔助能力,用戶也正在要求更高的實時數(shù)據(jù)分析能力,同樣這也這對于數(shù)據(jù)分析與可視化系統(tǒng)的性能提出了更高的挑戰(zhàn)。

最后,新的應(yīng)用場景需要更強大的性能。其中,3D實時可視化就要求強大的渲染能力,為了獲得更好的視覺效果,帶來更具參與度、沉浸感的數(shù)據(jù)可視化體驗,目前企業(yè)的數(shù)據(jù)大屏等數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用普遍強化了3D展示效果,而其帶來的負載壓力將顯著超過2D數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用。

不難發(fā)現(xiàn),隨著數(shù)據(jù)的爆炸,用戶對實時性的要求不斷提升,以及越來越多新應(yīng)用場景的出現(xiàn),企業(yè)要真正實現(xiàn)挖掘數(shù)據(jù)價值,釋放數(shù)據(jù)的新紅利,就需要通過對底層技術(shù)設(shè)施平臺與架構(gòu)的升級,才能更好的滿足用戶的需求。

“加持”至強后系統(tǒng)更強大

為了進一步提升分析云的性能表現(xiàn),降低數(shù)據(jù)分析與可視化應(yīng)用的延遲,用友在分析云系統(tǒng)設(shè)計中使用了第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器。該處理器提供了8個插槽配置的多插槽內(nèi)核計數(shù)密度,每個處理器最多可達40個核心,與第二代英特爾® 至強® 可擴展處理器相比,性能、吞吐量和CPU 頻率都實現(xiàn)了顯著提高。不僅如此,第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器還內(nèi)置AI加速功能,可提供無縫性能基礎(chǔ),有助于加快多云、智能邊緣和后端等數(shù)據(jù)的變革性影響,具體體現(xiàn)在以下幾方面:

第一,支持更大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。在實際測試中,第三代 英特爾® 至強® 可擴展處理器能夠提升更高的事務(wù)處理能力,應(yīng)對更大規(guī)模數(shù)據(jù)集查詢、處理所帶來的復(fù)雜 壓力。

第二,即時性更高的數(shù)據(jù)分析。在將處理器升級為第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器之后,用友能夠加速分析云的響應(yīng)速度,顯著降低數(shù)據(jù)洞察生成的延遲,支持 高效的數(shù)據(jù)監(jiān)控與決策。

第三,降低基礎(chǔ)設(shè)施的整體TCO成本。由于單服務(wù)器節(jié)點性能的顯著提升,用友能夠采購更少的服務(wù)器節(jié)點,為更大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析與可視化應(yīng)用提供基礎(chǔ)算力,從而有助于降低相應(yīng)的采購、運維等成本。

值得一提的是,為了驗證在第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器所帶來的性能提升,用友使用了分析基準(zhǔn)測試。該基準(zhǔn)測試模擬了客戶對存儲在數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)進行的典型SQL查詢,屬于IO密集型的負載。而測試數(shù)據(jù)顯示,在典型配置下,相較于上代 CPU,基于第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器的用友分析云的性能提升了56%,這是由于第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器具備更好的微架構(gòu),以及更多的內(nèi)核數(shù)量,其較大的緩存可降低緩存未命中率并實現(xiàn)更高的性能,有助于加速IO密集型負載的處理,在大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理中提供更高的處理能力、更快的響應(yīng)速度。

更為關(guān)鍵的是,性能的提升也為企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了更好的支持。例如,在某水利項目的實施過程中,用友為該項目提供了分析云解決方案,并采用了基于第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器的服務(wù)器來提供基礎(chǔ)算力支撐。該解決方案通過邊緣部署的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān),收集分布在全國各個生產(chǎn)設(shè)備的風(fēng)機、水 泵、水質(zhì)監(jiān)測儀等IoT設(shè)備所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),并通過光纖、4G/5G 等網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到總部數(shù)據(jù)中心的采集平臺之中,進行數(shù)據(jù)分析以及可視化展現(xiàn),支撐實時監(jiān)控、智能輔助決策等業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)顯示,在第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器的“加持”之下,該解決方案能夠有效應(yīng)對IoT設(shè)備所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)所帶來的性能壓力,保證數(shù)據(jù)分析與可視化系統(tǒng)的高效運行,確保“數(shù)據(jù)采集—加工—可視化渲染”流程完成時間在1秒以內(nèi),數(shù)據(jù)處理時間則控制在300ms以內(nèi),有助于企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)狀態(tài)的全局可視化,提升了企業(yè)智能運營、決策能力。

總的來說,用友與英特爾合作,通過新一代硬件選型、軟件優(yōu)化等方式,不僅讓用友分析云的性能更強大,分析更智能,同時也更好地讓客戶能夠把源源不斷數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換為智能和洞察,由此在未來企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中,幫助客戶創(chuàng)造出擁有無限想象空間的新業(yè)態(tài)、新服務(wù)和新動能。

正如用友網(wǎng)絡(luò)平臺與數(shù)據(jù)智能事業(yè)部產(chǎn)品總監(jiān)陳楠最后所說:“尋求數(shù)智化轉(zhuǎn)型已成為產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的共識。如何在數(shù)據(jù)的支撐下,簡單、便捷、快速地開展商業(yè)創(chuàng)新,是所有企業(yè)在云時代和數(shù)智化浪潮下的核心訴求與競爭力,而用友與英特爾等合作伙伴開展深入合作,聚合企業(yè)服務(wù)生態(tài)圈,將為企業(yè)提供隨需而用的企業(yè)云服務(wù)和無處不在的數(shù)智價值,并打造數(shù)智平臺、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。”

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用友利用第三代英特爾® 至強® 可擴展處理器打造高效分析云解決方案 (intel.cn)

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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