Публикации
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Excelero NVEdge для HA IoT-эры, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
Дезагрегированные компонуемые среды для высокопроизводительных задач, статья
HPE Primera: интеллектуальная СХД HPE 3PAR, статья
HPE Elastic Platform for Big Data and Analytics, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
В России разработан основополагающий национальный стандарт по большим данным

8, май 2020  —  Технический комитет ТК 164 « Искусственный интеллект », созданный на базе РВК, подготовил и вынес на общественное обсуждение первую редакцию стандарта « Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь ». Проект стандарта разработан Национальным центром цифровой экономики МГУ имени М.В. Ломоносова и Институтом развития информационного общества.

Стандарт « Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь » устанавливает термины и определения основных понятий в области технологий работы с большими данными. Применение таких технологий актуально в телекоммуникационном секторе, банковской сфере, энергетике, здравоохранении и других отраслях. Без использования больших массивов накопленных данных невозможно развитие технологий искусственного интеллекта, новых производственных технологий, построение цифровых двойников для умных производств, а также создание умных городов.

Стандарт призван обеспечить в предметной области « большие данные » взаимопонимание между заинтересованными сторонами – органами власти, коммерческими компаниями и научно-образовательным сообществом. Унификация понятийного аппарата поспособствует единству восприятия информации, повысит скорость ее распространения, а также создаст предпосылки для взаимного проникновения отечественных и мировых исследований в сфере технологий работы с большими данными.

Национальный стандарт входит в серию национальных стандартов, гармонизирующих международные документы в области больших данных, и идентичен положениям действующего международного стандарта ISO/IEC 20546:2019 Information technology – Big data – Overview and vocabulary.

« Сегодня технологии работы с большими данными достигли высокого уровня зрелости, их применение приносит ощутимые эффекты в разных отраслях экономики и областях социальной сферы. Стандартизация процессов разработки и использования технологий хранения и анализа больших данных позволяет обмениваться лучшими практиками, использовать подходы и решения, подтвердившие свою результативность как в России, так и во всем мире », – отметил Юрий Хохлов, председатель совета директоров Института развития информационного общества, руководитель рабочей группы по большим данным Технического комитета 164 « Искусственный интеллект ».

Проект стандарта доступен по адресу https://www.bigdata-msu.ru/standards/ . Замечания по проекту принимаются по электронной почте bigdata-wg02@digital.msu.ru в течение двух месяцев со дня публикации.

Справочная информация:

Технический комитет 164 « Искусственный интеллект »

Технический комитет по стандартизации ТК 164 « Искусственный интеллект » создан в 2019 году по инициативе Российской венчурной компании (РВК) при поддержке Минпромторга РФ и Росстандарта. В сферу ответственности ТК 164 входит широкий спектр вопросов, связанных с нормативно-техническим регулированием различных аспектов прикладного использования технологий ИИ. ТК 164 представляет собой зеркальное отражение на национальном уровне профильного международного подкомитета ISO/IEC JTC 1 SC 42 «Artificial Intelligence». В составе ТК 164 действует Рабочая группа РГ02/ТК164 « Большие данные », функции секретариата которой выполняет Национальный центр цифровой экономики МГУ. Деятельность РГ02/ТК164 поддерживается в рамках программы Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных на базе МГУ.

https://www.rvc.ru/eco/expertise/tc164/

Национальный центр цифровой экономики МГУ имени М.В. Ломоносова

Национальный центр цифровой экономики МГУ имени М.В. Ломоносова основан в 2017 году в результате решения, принятого Попечительским советом Московского университета на заседании под председательством Президента России В.В. Путина. Цель работы Центра –   содействие становлению и развитию цифровой экономики в России. В 2018 году в структуре организации создан Центр компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных.

https://www.bigdata-msu.ru

Институт развития информационного общества

Институт развития информационного общества – независимая исследовательская и сервисная организация, созданная в 1998 году по инициативе известных специалистов в сфере информационных технологий, телекоммуникаций и информационной политики, объединенных идеей развития информационного общества в России.

http://www.iis.ru/index.html

РВК

АО « РВК » — государственный фонд фондов, институт развития венчурной отрасли Российской Федерации. Основные цели деятельности АО « РВК »: стимулирование создания в России собственной индустрии венчурного инвестирования и исполнение функций Проектного офиса Национальной технологической инициативы (НТИ). Уставный капитал АО « РВК » составляет более 30 млрд руб. 100% капитала РВК принадлежит Российской Федерации в лице Федерального агентства по управлению государственным имуществом Российской Федерации (Росимущество). Общее количество фондов, сформированных АО « РВК », достигло 29, их суммарный размер — 64,4 млрд руб. Доля АО « РВК » — 38 млрд руб. Фонды с участием капитала АО « РВК » проинвестировали более 290 портфельных компаний на общую сумму 23 млрд руб.

http://www.rvc.ru

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости РВК

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.