华为云GaussDB持续深耕创新与开放,打造企业核心数据上云信赖之选

GaussDB数据库 举人 2021-11-08 14:38:35

11月5日,第七届DAMS中国数据智能管理峰会在上海成功举办,华为云Markting部部长董理斌先生与华为云数据库解决方案架构师唐立先生出席并在会上发表了精彩的主题演讲,分享了华为云GaussDB在产品布局、商业成功、生态建设等方面的发展规划,以及在金融行业核心业务场景的应用实践,为企业数字化转型提供新动力。

华为云GaussDB深耕创新与开放,提供全场景云服务

在上午的峰会主会场,华为云Markting部部长董理斌与参会嘉宾分享了华为对产业趋势的理解和思考,表示随着企业的数字化建设加速进入全面云化阶段,由现在的ON CLOUD进阶到IN CLOUD,企业业务真正生于云、长于云,华为云基于“云原生基础设施2.0”陆续推出多个云原生2.0创新产品,在客户云基础设施面临的应用与资源割裂、单数据中心架构、单一应用生态等问题上提供了相关的云原生2.0解决方案,助力客户的数字化转型与升级。

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华为云Markting部部长董理斌

 数据库作为根技术之一,华为发挥软硬全栈优势,坚持长期战略投入,打造开放生态,围绕全球多活高可用、软硬深度协同、企业级混合负载、云原生、数据安全与可信以及AI-Native智能运维与调优这六大数据库关键技术方向,打造根技术竞争力。华为云GaussDB为客户提供满足其全场景业务诉求的数据库产品、生态工具以及智能管理服务,让客户“选型安心、迁移放心、管理省心“,当前已经在1500+金融政企标杆大客户中实现规模商用,包括对产品综合能力要求最为严苛的银行业,并且已经在国有6大银行中的4家核心系统部署并商用。

数据库呼唤开放的生态,客户希望从封闭走向开放。华为云在积极拥抱开源生态的同时,也将GaussDB单机主备能力贡献出来,和开发者、伙伴一起共建openGauss开放社区,当前已经吸引了2000+开发者,70家头部企业,12家合作伙伴基于openGauss发布了自有品牌数据库产品。

数据库产业在蓬勃发展,人才是数据库行业最大的难点之一。华为在人才方面坚持长期战略投入,全球布局,吸引全球顶尖数据库内核专家加入我们的研发团队;同时通过培训认证和人才生态合作伙伴为产业链提供人才,提升能力;并通过教育部“智能基座”、新工科等项目,深化与高校的课程建设以及学术合作,保证客户和华为自身未来的人才供给。

华为云GaussDB在金融行业核心系统的商用实践

在下午的金融分会场,华为云数据库解决方案架构师唐立先生通过三个典型金融场景案例,介绍了客户从传统数据库迁移到华为云GaussDB的完整过程,为金融行业核心系统迁移改造提供了新范例。

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华为云数据库解决方案架构师唐立

 近年来,随着数据量的快速增长和信息安全的战略要求,传统数据库软件已经无法满足客户诉求,从互联网到金融、政企、运营商等企业都在逐步向国产数据库迁移。但数据库迁移是一个系统工程,需要客户、数据库厂商、合作伙伴的共同参与,开发、测试、运维等多部门的合作和投入,共同解决上云迁移过程中的难点。

基于多年的企业级客户服务经验,以及华为自身对云化、数字化的理解,华为云GaussDB提供全场景、全开放的完整数据生命周期解决方案,帮助客户做好数据库选型,通过数据库和应用迁移工具——UGO和数据复制服务DRS,做好数据迁移的精准迁移评估、语法转换、应用改造,并实现数据的平滑迁移,为客户提供一站式迁移解决方案,打造极致用户体验。

以某国有大行改造为例,华为云GaussDB分布式数据库高效支撑大机下移和分布式改造的工作,基于“UGO+DRS” 一站式全链路迁移解决方案,在上万对象改造和百万级代码改造中,语法转换率高达98%,成本大幅降低。而且GaussDB支持超过1000+节点的扩展能力和PB级数据容量,支持同城跨AZ秒级恢复和两地三中心容灾分钟级切换,满足金融安全监管要求,替换后报表和复杂查询场景耗时从分钟级降低到秒级,实现高并发和低时延。

数据库的发展需要持续投入基础研究与创新,扎实培育人才 ,更需要“产学研用”全产业链的通力协作,共创未来。华为云GaussDB希望和伙伴们一起促进数据库行业的繁荣发展。

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内容概要:本文介绍了一种用于电磁暂态(EMT)研究的第四类全变流器型风力发电系统的通用Simulink仿真模型,旨在构建一个能够准确反映实际风电系统动态特性的简化通用模型。该模型涵盖了风力机、传动链、发电机、全功率变流器及其控制策略等关键组成部分,重点突出系统在电网故障、风速波动等复杂工况下的动态响应能力,适用于风电并网电磁暂态分析、新型电力系统稳定性评估及高比例可再生能源接入场景的研究。模型设计兼顾准确性与仿真效率,便于研究人员快速搭建和调试,推动风电系统建模与控制技术的发展; 适合人群:具备一定电力系统理论基础和MATLAB/Simulink仿真能力,从事新能源发电、电力电子变换、风电并网控制及相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员; 使用场景及目标:①开展风电系统在电网扰动下的电磁暂态仿真分析;②研究全功率变流器风电机组的动态行为与控制特性;③支撑新型电力系统中高渗透率风电接入的稳定性与电能质量评估,服务于学术研究、课程教学与工程项目前期仿真验证; 阅读建议:建议读者结合文中提供的模型结构与参数设置,在Simulink环境中动手复现并调试仿真模型,通过设置不同运行工况(如三相短路、低电压穿越、风速突变等)观察系统响应,深入理解全变流器风电机组的建模方法、控制逻辑与动态特性,进而拓展应用于更复杂的多机并网或综合能源系统仿真场景。
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/d18200fd2664 在基于Ubuntu的系统中,针对TCP与UDP网络进行排错对于开发人员及系统维护者而言是日常工作中的关键环节。为了能够迅速地识别并解决网络层面的故障,挑选出合适的辅助工具显得尤为必要。提及的"适用于ubuntu的TCP/UDP排错资源"很可能是指向`mNetAssist`这款应用,从压缩文件清单中包含一个名为`mNetAssist-released.deb`的条目来看,这通常表明该文件是为Debian或Ubuntu平台设计的软件安装包。`mNetAssist`作为一个功能全面的网络监控与排错软件,能够协助用户对TCP/IP网络连接进行检测、剖析以及调试。接下来,我们将对这款软件的各项特性以及其在Ubuntu系统上的安装与运用方法进行详尽的阐述。 为了部署`mNetAssist`,首先需要确认Ubuntu系统已经更新至最新状态,并且已经配置了`apt`软件包管理机制。在终端界面中输入下列指令来执行软件包的安装流程: ```bash sudo apt update sudo apt install dpkg ``` 接着,将`mNetAssist-released.deb`软件包文件传输到Ubuntu系统的某个文件夹内,例如`~/Downloads`目录,随后利用`dpkg`指令进行安装操作: ```bash cd ~/Downloads sudo dpkg -i mNetAssist-released.deb ``` 在安装阶段若遭遇依赖性难题,可能需要借助`apt-get`来处理: ```bash sudo apt-get install -f ``` 完成安装后,用户可以通...
内容概要:本文探讨了Hash算法在芯片行业,特别是网络处理器(NPU)中的性能优化实践,聚焦于如何通过硬件流水线设计实现纳秒级高速哈希查找。文章分析了传统软件哈希方案在高带宽场景下的局限性,提出基于硬件描述语言或高层次综合(HLS)的设计方法,采用CRC32等硬件友好型哈希函数、并行多路哈希、流水线化解耦以及双端口存储结构等核心技术,实现低延迟、无阻塞的数据包处理。通过C++风格的HLS代码示例,展示了从算法选择到资源优化的完整硬件加速逻辑,并深入剖析了循环展开、位宽控制、内存映射和流水线调度等关键实现细节。最后展望了可编程交换机、P4语言支持及TCAM与哈希混合架构等未来发展方向。; 适合人群:具备数字电路基础、熟悉Verilog/SystemVerilog或HLS的芯片设计工程师,以及从事网络芯片、FPGA加速、高性能路由设备研发的技术人员(工作年限1-5年为宜);也适合对硬件加速算法感兴趣的研究人员。; 使用场景及目标:①掌握如何将哈希算法高效映射到硬件逻辑中以满足线速转发需求;②理解流水线设计、资源约束优化、读写冲突规避等在实际芯片项目中的应用;③为开发高性能网络处理器中的流表/路由表查找单元提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:学习时应结合HLS工具(如Xilinx Vitis HLS)进行代码仿真与综合,重点关注#pragma指令对硬件结构的影响,并对比不同哈希算法在资源占用与时序表现上的差异,深入理解“空间换时间”的硬件优化本质。
内容概要:本文系统研究了基于粒子群优化(PSO)、灰狼优化(GWO)、鲸鱼优化(WOA)、哈里斯鹰优化(HHO)、蜣螂优化(DBO)和麻雀搜索算法(SSA)六种智能优化算法在无人机三维路径规划中的应用,并在Matlab平台上实现了相应的仿真代码。研究构建了复杂的三维地形与障碍物环境模型,设计了包含路径长度、飞行时间、能耗及安全性等多维度的成本函数,通过定义合理的适应度函数与飞行约束条件,对各类算法的路径搜索能力、收敛速度与规划质量进行了全面对比分析。通过仿真实验验证了各算法在静态复杂环境下的性能表现,旨在为实际无人机任务中优化算法的选择提供科学依据和技术支持。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化算法、无人机路径规划、自动化控制及相关领域研究的研究生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握主流群智能优化算法在无人机三维路径规划中的建模与实现方法;② 对比分析不同算法在相同复杂环境下的性能差异,为算法选型提供量化依据;③ 为后续研究动态环境路径规划、多无人机协同任务分配等问题奠定理论与技术基础; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点关注适应度函数的设计、障碍物规避策略的实现以及多目标成本函数的权衡机制,同时可通过调整参数设置或引入新型优化算法进行扩展实验,以深化对算法性能的理解与实际应用能力。

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