С зарождения человечества перед людьми в том или ином виде стояла проблема хранения и обработки информации – начиная c великой библиотеки в Александрии и заканчивая сложной бизнес-аналитикой на производственных предприятиях сегодня.
С зарождения человечества перед людьми в том или ином виде стояла проблема хранения и обработки информации – начиная от Тэртерийских глиняных табличек, датируемых V тыс. до н.э, великой библиотеки в Александрии и заканчивая сегодняшними возможностями ИТ-решений и технологий, от простых бытовых записей (например, учета съестных ресурсов) в древности до сложной бизнес-аналитики и систем принятия решений на производственных предприятиях сегодня. Каждая эпоха привносила свои знания и стимулировала все больший рост объемов информации. Предвестниками же появления именно термина “Больших данных” можно считать начавшуюся, казалось бы, не так давно эру сети Интернет и последовавшие за последние десятилетия скачки темпов роста хранимых данных (во многом благодаря увеличению объемов веб-контента).
Что будет с хуавей и Android на смартфонах Huawei и Honor
Таким образом, на сегодняшний день термин “Большие данные” или “Big Data” крепко вошел в лексикон практически всех ИТ-специалистов работающих в отрасли. Не проходит и пары докладов на научных и технических ИТ конференциях, чтобы не услышать данное словосочетание в зачастую совершенно разных и противоречивых контекстах.
При этом большинство использующих данный термин зачастую определяют “Big Data” в крайне упрощенном варианте, именуя данным термином любой внушительный по меркам ИТ объем данных (зачастую неструктурированных), хранимый в цифровом виде на носителях данных. На самом деле, это не совсем так. Более того, невозможно применить данный термин, только исходя из объемов хранящихся данных ведь “Big Data”. Это в первую очередь набор методик и технологий, позволяющих обрабатывать большие объемы как структурированных, так и неструктурированных данных с целью получения требуемой информации за время, достаточное для сохранения актуальности обрабатываемых данных. В целом для решений “Big Data” используются характеристики впервые введенные аналитиком Gartner Дугом Лейни (Doug Laney) уже в столь далеком от нас 2001 году и ныне широко известные как “3V” (Volume, Velocity, Variety).
● Volume – да, это именно он, тот самый пресловутый объем хранимых данных, требующий обработки с целью получения необходимой информации, о котором в первую очередь говорят, подразумевая “Большие данные”. В частности, может включать в себя информацию, согласно сфере деятельности компании, данные от разного рода интеллектуальных устройств интернета вещей (IoT), технические параметры функционирования и физического состояния оборудования, информацию о текущей деятельности и загрузки сотрудников различных подразделений и многое другое.
● Velocity – представляет собой требуемую скорость обработки данных с учетом скорости их поступления в систему. Ведь, чтобы получить из данных необходимую информацию, их нужно обработать настолько оперативно, чтобы хранимая в них информация не потеряла свою актуальность.
Статистика работы в смартфонах Huawei и Honor
● Variety – вариативность хранимых и обрабатываемых данных. Ведь источников может быть огромное количество, каждый из них представляет информацию в определенном виде. К примеру, это может быть как структурированная информация из баз данных, так и разного рода текстовые и графические файлы пользователей или даже служебные данные от устройств интернета вещей.
Само же формирование термина и методологии работы с “Большими данными” стало следствием того, что традиционные решения, применяемые до недавних пор и исповедующие исключительно вертикальное масштабирование, постепенно переставали соответствовать все более возрастающим потокам данных и сложности их обработки. Миру нужны были новые решения и технологии, и они появились, во многом благодаря ведущим ИТ-компаниям.
В 2004 году Джеффри Дин (Jeffrey Dean) и Санджай Гемават (Sanjay Ghemawat), сотрудники корпорации Google, представили свою модель параллельных вычислений для работы с большими объемами данных (до нескольких петабайт), получившую название MapReduce. Впоследствии данная технология стала по сути стандартом при разработке решений для работы с “Большими данными”. С целью же хранения этих впечатляющих объемов данных, размещенных зачастую на огромном количестве физических серверов использовалась GFS – кластерная файловая система, позволяющая представить все сервера-ноды системы как один виртуальный диск.
Идеи и подходы Google, с точки зрения работы с большими объемами данных, не остались незамеченными, в частности это доказывает появившийся всего тремя годами позже проект Hadoop – на сегодняшний день флагманский фреймворк для решения задач “Больших данных”. По аналогии с решениями от Google он включает в себя собственную реализацию распределенной кластерной файловой системы под названием Hadoop Distributed File System (HDFS) и систему планирования заданий и управления кластерными решениями YARN (Yet Another Resource Negotiator), в основе которой лежит переосмысление основных парадигм MapReduce, ранее предложенной Google.
А вот с точки зрения выбора модели баз данных для работы с “Большими данными”, все не так однозначно, и многое зависит именно от необходимых к хранению типов данных, объемов и темпов роста, структурированности и многих других факторов. По сему в рамках систем, реализующий работу с большими данными, могут встречаться как классическая реляционная SQL-модель для хранения структурированных данных, так и более “новомодная” NoSQL модель, не требующая определения схемы хранения и позволяющая хранить разнотипные данные.
Если говорить о программных реализациях данных моделей, то из более привычных нам SQL-решений чаще всего встречается решение Hive и NoSQL – децентрализованная база данных HBase.
В любом случае, вне зависимости от задач, используемых программных и аппаратных решений, “Большие данные” есть новый тренд для всех областей бизнес деятельности. Согласно опубликованному отчету агентства ResearchAndMarkets, датированным сентябрем 2020 года, рынок аналитики больших данных продолжит свой рост при средней динамике в 11,9% до 2028 года включительно, что в итоге приведет к росту объема рынка до $115,13 миллиардов.
А что же может предложить Huawei, спросите вы? – Многое. Для нас, как компании-разработчика программных и аппаратных решений, проекты, подразумевающие работу с “Большими данными”, имеют ключевое значение. Данные решения, первоначально востребованные и апробированные на внутреннем рынке Китая, постепенно начинают тиражироваться на внешние рынки.
И да, это тот самый случай когда самый популярный вопрос, задаваемый нашими уважаемыми заказчиками, “А почему большинство успешных проектов только в Китае?” становится неуместным. Ведь согласно исследованию, проведенному аналитиками из IDC совместно с компанией Seagate – с 2019 года КНР является лидером по объему создаваемых данных, так только за 2018 год китайские компании потребили и произвели порядка 7,6 Збайт данных, опередив США с показателем 6,9 Збайт. На текущий момент прогнозируется, что к 2025 году в этих странах будут сгенерированы данные в объеме 48,6 и 30,6 Збайт соответственно. Конечно же, при таких показателях решения для работы с “Большими данными” были востребованы в первую очередь на внутреннем для Huawei рынке, где они прошли успешную апробацию, обросли успешными проектами и “выросли” для тиражирования на внешние рынки.
Но если впереди Китай и США, то так ли это важно для всего остального мира? Если отвечать кратко, то да – использование “Больших данных” растет во всех областях деятельности, как мы уже ранее отмечали, а если говорить о глобальных показателях, то в 2018 году было произведено около 33 Збайт, а к 2025 году прогнозируется, что общий показатель достигнет уже 175 Збайт. Таким образом, проблема работы с “Большими данными” обретает все большее влияние.
Что же лежит в основе наших решений? С точки зрения аппаратного обеспечения, для решения задач больших данных мы предлагаем использовать линейку серверов Huawei Taishan, созданных на базе наших фирменных чипов, в том числе 64-ядерного ARM процессора Kunpeng 920. На текущий момент именно процессоры архитектуры ARM являются наиболее производительными и готовыми для работы в высоко нагруженных кластерных системах параллельной или распределенной обработки данных. Вспомним, к примеру, суперкомпьютер “Fugaku” от компании Fujitsu, построенный на базе данной архитектуры и на текущих момент в три раза превосходящий по производительности машину, занимающую вторую строчку в рейтинге TOP-500. О преимуществах как самой архитектуры ARM, так и о преимуществах конкретно наших процессоров Kunpeng можно говорить долго, и мы конечно же об этом расскажем в одной из наших следующих статей, а пока вернемся к “Большим данным”.
В этот момент многие мне попробуют возразить – “Какой такой ARM? Да будь он хоть трижды эффективнее х86, но как быть с программной экосистемой?” И тут нам на помощь приходит свободное программное обеспечение, изначально распространяемое с полным набором исходных кодов, открытых для собственной доработки и оптимизации под особенности каждой конкретной архитектуры.
Ранее упомянутые нами программные решения – Hadoop, Yarn, Hbase, Hive и прочие, являются свободным программным обеспечением, что открыло возможность нашим программистам при необходимости создавать свои сборки программного обеспечения с внесением изменений, позволяющих максимально адаптировать их под работу не просто на ARM архитектуре, но и с использованием специфических возможностей конкретных чипов Huawei Kunpeng. В частности, в качестве примера можно привести собственные сборки программно-определяемого хранилища Ceph, позволяющее задействовать аппаратные возможности KAE (Kunpeng Accelerator Engine) для расчета хэш алгоритмов и работы с OpenSSL. Помимо адаптации и доработки свободного программного обеспечения, мы активно взаимодействуем и с разработчиками ядра Linux с целью максимальной поддержки наших технологий во всех выпускаемых дистрибутивах данной операционной системы. В частности, были внесены изменения и доработки в модуль ядра bcache, управляющий кэшем. Но, дабы не быть голословным, давайте обратим внимание на приведенную ниже статистику внесенных изменений в исходный код ядра Linux.
Статистика предлагаемых к внесению доработок (changeset’ов) в ядро Linux веток 4.20 — 5.8
Ключевые участники процесса внесения изменений в ядро Linux ветки 5.8 по количеству предлагаемых доработок (Changeset’ов) и количеству строк кода
Как видно из представленной выше статистики, Huawei является одним из ключевых участников процесса доработки ядра Linux уже на протяжении достаточно продолжительного периода времени, внося свой вклад в развитие свободного программного обеспечения, и мы не собираемся останавливаться на достигнутом. Мы искренне верим в концепцию свободного программного обеспечения и совместное развитие в частности с целью адаптации наших аппаратных решений для его максимально эффективного использования.
Но все это лишь теория вопроса. Итого, что же мы успели сделать к сегодняшнему дню. Говоря об успешных проектах в сфере “Больших данных”, конечно же стоит начать с тех, что создавались под онлайн-платформы развлекательного контента и системы интеллектуального видеонаблюдения. Возвращаясь к ранее упомянутому исследованию IDC, именно данные проекты будут генерировать наибольший рост объемов данных в предстоящие несколько лет.
И одним из самых значимых для нас проектов является реализация системы интеллектуального видеонаблюдения проекта “Безопасный город”, реализованного в Пекине. Реализация данного проекта потребовала применения более 1000 серверов Huawei Taishan и задействовала полный стек программных решений Hadoop с целью построения эффективной программной экосистемы как представлено на рисунке ниже, в общей сложности обеспечив работоспособность системы с 20% ростом энергоэффективности используемого оборудования.
Стек программных решений реализующих платформу “Безопасного города”
Но говоря о решениях на основе серверов Huawei Taishan, необходимо понимать, что речь идет не столько об энергоэффективности оборудования (а она действительно выше, чем у конкурирующих архитектур), сколько о производительности данных решений для параллельных и распределенных вычислений, как мы уже ранее отмечали. К примеру, если мы говорим о проектах связанных с большими данными, то наши лабораторные исследования производительности показывают 30% преимущество процессоров Kunpeng в большинстве типовых сценариев использования. Как видно из таблицы ниже, Kunpeng крайне эффективен в сценариях подразумевающих высокую вычислительную нагрузку (Computing-intense) и системах комбинирующих высокую вычислительную нагрузку с требованиями к подсистеме ввода/вывода (I/O-Intensive).
Тип нагрузки
Ключевые программные компоненты
Показатели преимущества производительности Kunpeng
Высокая вычислительная нагрузка
Источник: www.huawei.ru
HiAI — HiAI IDE — HUAWEI Developer
Веб-сайт использует обязательные файлы cookie для корректной работы, а также аналитические файлы cookie для анализа и создания статистики производительности. Чтобы согласиться на использование аналитических файлов cookie, нажмите Принять все. Вы можете в любое время настроить предпочтения по использованию файлов cookie, нажав Настройки cookie в нижней части страницы. Подробнее.
Веб-сайт использует обязательные файлы cookie для корректной работы, а также аналитические файлы cookie для анализа и создания статистики производительности. Чтобы согласиться на использование аналитических файлов cookie, нажмите Принять все. Вы можете в любое время настроить предпочтения по использованию файлов cookie, нажав Настройки cookie в нижней части страницы. Подробнее.
Только обязательные файлы cookie
Принять все
- 简体中文
- Русский
- English
- Español (América Latina)
- Português (Brasil)
- Français (Europe)
- Deutsch
- 日本語
- 한국어
История поиска
Популярный поиск
- 1 HMS Core
- 2 AppGallery Connect
- 3 HUAWEI HiAI
- Консоль
- Мой профиль
- Мои сообщения
- Обслуживание клиентов
- Мои активности
- Настройки счетов
Веб-сайт использует обязательные файлы cookie для корректной работы, а также аналитические файлы cookie для анализа и создания статистики производительности. Чтобы согласиться на использование аналитических файлов cookie, нажмите Принять все. Вы можете в любое время настроить предпочтения по использованию файлов cookie, нажав Настройки cookie в нижней части страницы. Подробнее.
Веб-сайт использует обязательные файлы cookie для корректной работы, а также аналитические файлы cookie для анализа и создания статистики производительности. Чтобы согласиться на использование аналитических файлов cookie, нажмите Принять все. Вы можете в любое время настроить предпочтения по использованию файлов cookie, нажав Настройки cookie в нижней части страницы. Подробнее.
Источник: developer.huawei.com
Движок huawei hial что это
Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий
iGuides для смартфонов Apple
Huawei представила интеллектуальную цифровую экосистему
Александр Кузнецов — 24 февраля 2020, 20:35
Компания Huawei во время онлайн-презентации в Барселоне представила серию продуктов и новую стратегию, демонстрирующую возможности универсальной цифровой экосистемы.
Продукты, представленные на презентации:
— Смартфон Huawei Mate Xs — развитие линейки складных мобильных устройств, получивший новейшие программные функции и аппаратные компоненты
— Планшет Huawei MatePad Pro — флагманский планшет предлагающий премиальный комфорт и функциональность для широкого спектра сценариев использования
— Роутеры Huawei Wi-Fi AX3 и Huawei 5G CPE Pro 2 с поддержкой стандарта Wi-Fi 6+, обеспечивающие высокоскоростное распределённое подключение к беспроводным сетям.
— Линейка ноутбуков Huawei MateBook на базе процессоров 10-го поколения Intel Core и Windows 10
«Huawei остаётся верна стратегии построения универсальной цифровой экосистемы интеллектуальных продуктов и сервисов. Мы продолжим инвестировать в самые передовые технологии в области процессоров, 5G связи, мобильного ИИ, операционных систем, фотокамер и мультимедийных компонентов, создавая основу для долгосрочного лидерства на рынке. Мы продолжим сотрудничество с разработчиками со всего мира, чтобы ускорить построение универсальной экосистемы. Вместе мы сможем предложить пользователям недоступные ранее возможности и комфорт взаимодействия с цифровыми гаджетами во всех аспектах их повседневной жизни», — сказал генеральный директор Huawei Ричард Ю.
Компания Huawei около десяти лет развивает универсальную экосистему цифровых продуктов и сервисов «1+8+N». Основой экосистемы служат технологии Huawei Share и Huawei HiLink, соединяющие различные устройства для создания единой цифровой среды. Помимо инноваций в сфере аппаратного обеспечения, Huawei продолжает строительство экосистемы Huawei Mobile Services (HMS), которая доступна пользователям через магазин приложений Huawei AppGallery.
2019 год стал непростым для Huawei, однако годовой доход компании в 2019 году вырос на 30% и достиг 67 миллиардов долларов. Объем продаж смартфонов Huawei превысил 240 миллионов штук, что обеспечило компании второе место в мире по производству мобильных устройств. Продемонстрировали быстрый рост и другие продукты, входящие в универсальную экосистему: продажи ПК выросли на 200%, носимых устройств — на 173%, а беспроводных наушников — на 210%.
Смартфон Huawei Mate Xs — это продолжение линейки складных устройств Huawei. Новинка получила улучшенный пользовательский интерфейс благодаря новому гибкому дисплею, изготовленному из инновационных полимерных материалов и новому шарниру, позволившему реализовать складывающийся корпус.
Huawei Mate Xs — модель, получившая флагманский процессор Kirin 990 с поддержкой 5G сетей и улучшенные возможности обработки алгоритмов искусственного интеллекта.
В состав камеры Leica входят основной модуль 40 МП, ультраширокоугольный модуль 16 МП, модуль 8 МП с телеобъективом и 3D-модуль, измеряющий глубину сцены. Основная камера смартфона Huawei Mate Xs выполняет роль и фронтальной, что расширяет возможности устройства.
Операционная система EMUI 10.0.1 позволяет Huawei Mate Xs поддерживать многооконный режим, в котором пользователь может открыть на экране сразу два приложения, использовать их одновременно и свободно перетаскивать между ними фрагменты текста, изображения и документы. Чтобы расширить спектр приложений, использующих весь потенциал складного форм-фактора, и ускорить построение универсальной экосистемы, Huawei привлекает к сотрудничеству сторонних разработчиков.
Важную роль в реализации стратегии Huawei «Искусственный интеллект на все случаи жизни» (All-scenario Seamless AI Life strategy) играют маршрутизаторы, клиентское оборудование и коммуникационные модули, которые объединяют экосистему «1+8+N» и обеспечивают безопасный и высокоскоростной доступ к сетям.
Huawei принимает активное участие в разработке стандарта Wi-Fi 6. В настоящее время в рабочую группу по стандартизации IEEE 802.11ax входят пять технических экспертов Huawei, один из которых является председателем группы. Сделав 260 взносов в проект Wi-Fi 6 (802.11ax), то есть 15% от всего количества, компания Huawei стала вторым по значимости участником этого совместного отраслевого проекта.
Используя синергию фирменного чипсета и оптимизации программного обеспечения, Huawei на основе стандарта Wi-Fi 6 разработала стандарт Wi-Fi 6+, который поддерживает сквозную полосу пропускания канала 160 МГц и эксклюзивную динамическую узкополосную технологию Huawei. В совокупности эти достижения позволяют повысить скорость передачи данных по Wi-Fi и зону покрытия.
Во время виртуального запуска Huawei представила новейшие чипсеты с поддержкой Wi-Fi 6+: Gigahome 650 и Kirin W650, разработанные для маршрутизаторов и смартфонов соответственно. Новая серия беспроводных роутеров Huawei Wi-Fi AX3 оснащена чипсетом Gigahome 650, что позволяет её поддерживать двухдиапазонный двухканальный режим передачи (DBDC) на скоростях до 3000 Мбит/с. При использовании вместе с устройством Huawei, которое также поддерживает Wi-Fi 6+, маршрутизаторы Huawei Wi-Fi AX3 обеспечивают лучшее покрытие и скорость передачи, превышающие показатели маршрутизаторов Wi-Fi 6.
Кроме того, Huawei представила новое устройство Huawei 5G CPE Pro 2 с поддержкой Wi-Fi 6+, которое на 30% компактнее своего предшественника. Устройство поддерживает до 11 диапазонов 5G и эксклюзивную технологию Super Uplink компании Huawei, которая значительно повышает скорость загрузки и снижает задержку.
Новый планшет Huawei MatePad Pro станет важным элементом универсальной интеллектуальной экосистемы. Он способен взаимодействовать со смартфонами Huawei, носимыми устройствами и другими гаджетами и играет ключевую роль в реализации функции «Мультискрин», которая обеспечивает высокий уровень комфорта при работе с несколькими устройствами одновременно.
Huawei MatePad Pro 5G оснащен 10,8-дюймовым HD-дисплеем с поддержкой цветовой палитры DCI-P3, используемой в кинематографии. Ультратонкие рамки экрана обеспечивают самое высокое в мире соотношение площадей экрана и корпуса — 90%. Новейший процессор Kirin 990 обеспечивает высокую производительность и энергоэффективность.
Благодаря EMUI 10, на которой работает Huawei MatePad Pro, его можно подключить к смартфонам Huawei с помощью функции «Мультискрин», входящей в меню технологии Huawei Share. После установки соединения пользователи могут перемещать файлы простым перетаскиванием и управлять обоими устройствами через дисплей планшета.
Возможность совместного использования периферийных устройств позволяет пользователям печатать на смартфоне с помощью клавиатуры и экрана планшета, воспроизводить на планшете музыку, сохраненную на смартфоне и многое другое. Huawei MatePad Pro поддерживает многооконный режим для отображения на экране до трех приложений. Функция App Multiplier разделяет экран на два окна, предоставляя способ работы с двумя приложениями одновременно, что особенно удобно при альбомной ориентации устройства.
Huawei MatePad Pro может комплектоваться стилусом Huawei M-Pencil, который поддерживает 4096 уровней силы нажима. Приложение Huawei Notepad по умолчанию поддерживает стилус и имеет функцию Screen-off Shorthand, позволяющую пользователям в любом месте приступить к письму или рисованию.
Ещё одна новинка в портфолио Huawei — ноутбуки серии Huawei MateBook. Усовершенствованный Huawei MateBook X Pro, оснащенный процессорами 10-го поколения Intel Core, получил дисплей FullView с тонкими рамками, занимающий 91% площади крышки.
Huawei открывает возможности своих чипов для сторонних разработчиков через платформу HMS, которая предлагает удобные и доступные инструменты для распространения и управления жизненным циклом приложений, сервисов и контента, и выступает ключевым компонентом стратегии построения универсальной экосистемы интеллектуальных продуктов.
В настоящее время четвёртое поколение HMS Core представляет собой набор инструментов, созданных специально для партнеров и разработчиков приложений для мобильных устройств Huawei, которые предлагают им использовать все аппаратные и программные возможности устройств Huawei. Интегрируя HMS в приложения с HMS Core 4.0, разработчики могут внедрять такие функции устройств, как HiAI и распределенные технологии, использовать весь потенциал фотокамер и в результате предлагать пользователям более качественные продукты.
Например, крупнейшая в Европе фотопечатающая компания Cewe внедрила инструментарий Huawei Share Kit, чтобы упростить процесс сопряжения устройств в своих офисах. В результате удучшенный процесс печати ускорил производство, поскольку для подключения смартфона Huawei к принтеру теперь требуется одно касание. Эти возможности могут заинтересовать не только корпоративных клиентов: в Huawei AppGallery есть целый ряд пользовательских приложений с поддержкой HMS, которые позволяют любому обладателю смартфона Huawei оценить удобство и простоту этих решений.
Ещё одна новинка магазина приложений Huawei AppGallery — Quick Apps — категория «быстрых» приложений, ориентированная на 5G-устройства. Приложения Quick Apps, разработанные в соответствии с отраслевыми стандартами, не требуют установки на устройство и минимально используют системную память. Пользователь может просто нажать на ярлык приложения в магазине, и оно мгновенно запустится, обеспечивая плавные реакции интерфейса и быстроту, не уступающую традиционным приложениям. Эта категория быстро растет — в настоящее время в Huawei AppGallery доступно более 1700 «быстрых» приложений.
Помимо создания новых приложений, Huawei активно курирует программные продукты, привлекая их в Huawei AppGallery для расширения ассортимента. Чтобы защитить пользователей от вредоносных приложений, компания Huawei создала систему безопасности и защиты полного цикла, которая включает проверку подлинности имени разработчика, четырехэтапный процесс проверки безопасности, защиту загрузки и установки, а также защитный механизм для безопасной работы приложения на устройстве. AppGallery входит в тройку крупнейших магазинов мобильных приложений в мире.
Говоря о плане развития Huawei AppGallery, Ричард Ю отметил: «В дальнейшем мы продолжим расширять экосистему приложений Huawei AppGallery, надеясь не только создать безопасную и надежную платформу, но и предоставить потребителям более широкий выбор. Успех этой экосистемы останется одним из высших приоритетов нашей компании».
Источник: www.iguides.ru