【CAICT算力】存力中心典型案例集2024年_31页_1mb

存力中心典型案例集总结

核心内容

存力中心是集约化建设的数据存储与管理平台，旨在提供高可靠、高性能、高安全的数据服务，支撑数字经济、人工智能、区块链等技术发展。其建设背景源于数字经济快速发展带来的数据规模激增、数据孤岛问题阻碍数据价值释放、人工智能对高质量数据的迫切需求以及国家对数字基础设施的高度重视。目前，存力中心已在全国多个行业和区域落地，形成了多元化的建设模式，包括国家主导的枢纽节点、政企共建模式和企业自建模式。

主要观点

• 存力中心是推动数据要素价值释放、促进数字经济发展的重要基础设施。
• 存力中心建设模式有助于打破数据孤岛，实现数据资源的高效管理和共享。
• 存力中心在保障数据安全、提升数据处理效率、降低运营成本方面具有显著优势。
• 存力中心的建设需结合技术创新、区域协同和标准化体系，以实现高质量发展。
• 存力中心与AI、云计算等技术的融合，推动了数据与算力的协同发展。

关键信息

• 数据规模与价值：全球数据量快速增长，我国数据生产与存储比例仅为2.9%，大量数据未被有效利用。
• 政策支持：国家层面高度重视数字基础设施建设，出台多项政策支持存力中心发展。
• 技术趋势：存力中心强调数据存储的内生安全、多模态数据融合、绿色节能、国产化替代等。
• 应用领域：存力中心已广泛应用于政务、金融、医疗、教育、物流、AI训练等多个领域。
• 典型案例：包括鸿翼名人院士数字人训练存力中心、贵州主枢纽存力中心、国网陕西信通公司信息运维中心、霸州数据要素产业园存力中心、拉萨先进存力中心、科大讯飞AI先进存储中心以及中国移动长三角（上海）临港数据中心。

案例分析

1. 鸿翼名人院士数字人训练存力中心

• 基本信息：提供15PB分布式存储能力，配备12台通用算力服务器和20GE高速网络。
• 企业背景：航天鸿翼公司，专注于数据要素产业，提供数据治理、数据加工等服务。
• 应用背景：数字人技术依赖高质量数据训练，需解决数据安全和隐私问题。
• 关键技术：
  • 存储内生安全构建多维度数据安全根技术。
  • 四大中心非结构化数据汇聚。
• 应用效果：
  • 优化数字人技术产业链，提升数据价值。
  • 打造数据管理标杆，推动数字经济发展。
  • 促进数据产业生态建设，实现社会效益和经济效益双赢。

2. 贵州主枢纽存力中心暨数据要素保障基地

• 基本信息：50PB存力规模，采用“1114N”架构，服务多个行业场景。
• 企业背景：贵安新区数据服务科技有限公司，定位为数据中心全生命周期解决方案提供商。
• 应用背景：响应国家“东数西算”战略，推动数据要素市场化配置。
• 关键技术：
  • 高速网络架构，实现数据汇聚与流通。
  • 数据要素服务融合安全保障方案。
  • 多领域业务融合应用创新。
• 应用效果：
  • 实现数据全生命周期管理，提升数据价值。
  • 带动区域产业聚集，推动数据要素市场繁荣。
  • 提供绿色节能解决方案，降低运营成本。

3. 国网陕西信通公司信息运维中心

• 基本信息：10PB存力规模，首期5PB，支持多种存储类型。
• 企业背景：国网陕西省电力有限公司信息通信公司，负责电力信息系统的运维与数据安全。
• 应用背景：数字化转型对数据安全和可靠存储提出更高要求。
• 关键技术：
  • 软件与硬件融合，提升数据安全性和可靠性。
  • 存力与算力融合，优化资源利用率。
  • 备份与安全融合，构建三层防护体系。
• 应用效果：
  • 提升电力数据处理效率，保障业务连续性。
  • 打造新型数据中心模式，推动区域数字经济发展。
  • 实现绿色低碳运营，降低能耗与成本。

4. 霸州数据要素产业园存力中心

• 基本信息：23PB分布式存储，2PB数据备份，15台通用算力服务器。
• 企业背景：鸿翼(霸州)数据科技有限公司，致力于打造绿色枢纽样板。
• 应用背景：依托京津冀协同发展战略，推动数据要素流通和产业聚集。
• 关键技术：
  • 多协议互通，支持数据高效流动。
  • 弹性资源池与高效存储技术，提升数据缩减比。
  • 全栈国产化安全可靠存力底座，保障数据安全。
• 应用效果：
  • 促进数据资源共享，打破信息孤岛。
  • 引导数据产业发展，提升区域经济活力。
  • 降低IT资源重复建设成本，提高资源利用率。

5. 拉萨先进存力中心

• 基本信息：50PB存力规模，48台国产超融合服务器，2台核心交换机等。
• 企业背景：拉萨数产大数据有限公司，专注于数据服务和AI技术应用。
• 应用背景：响应“东数西算”战略，打造“世界屋脊”首个数算一体化存力中心。
• 关键技术：
  • 高密存储技术，提升绿色算力发展。
  • 数据编织GFS统一数据湖管理。
  • 多协议无损互通，提升AI全流程效率。
  • 高性能混合负载，满足大模型训练需求。
• 应用效果：
  • 提升数据存储与处理能力，支持AI模型训练。
  • 促进数据与算力协同发展，增强区域竞争力。
  • 降低能耗，推动绿色数据中心建设。

6. 科大讯飞AI先进存储中心

• 基本信息：首期23PB，未来扩展至40PB，支持多种存储设备。
• 企业背景：科大讯飞股份有限公司，专注于AI技术研发与产业化。
• 应用背景：AI大模型训练对数据存储性能提出更高要求。
• 关键技术：
  • 数据编织GFS统一数据湖管理。
  • 多协议无损互通，提升数据处理效率。
  • 高性能混合负载，满足大模型训练需求。
  • 多级可靠机制，保障数据安全。
• 应用效果：
  • 提升AI模型开发效率，缩短训练周期。
  • 增强AI技术在教育、医疗等领域的应用效果。
  • 优化存储系统性能，提升数据治理能力。

7. 中国移动长三角（上海）临港数据中心

• 基本信息：二期交付后拥有3900PB存储能力，算力超2100万vCPU。
• 企业背景：中国移动通信集团上海有限公司，提供云计算、大数据、5G等服务。
• 应用背景：服务长三角及全国，推动区域数字化转型。
• 关键技术：
  • 存算一体技术，提升数据处理性能。
  • 智能微模块技术，提高运维效率。
  • 绿色节能技术，降低能源消耗。
  • 智能化管理与运维，保障数据中心稳定运行。
• 应用效果：
  • 提升数据处理效率，满足复杂业务需求。
  • 降低运营成本，实现节能减排。
  • 获得多项行业认证，树立行业标杆。
  • 推动区域数字化转型，助力产业发展。

展望与建议

• 技术创新与研发投入：鼓励企业加大在存储技术领域的投入，推动存储产业全面发展。
• 区域数据流通与应用：加强数据共享平台建设，促进数据价值深度挖掘。
• 标准与评估体系：完善存力中心建设标准和评估体系，引导数字基建高质量发展。