㈠ 在項目數字化轉型中使用較為普遍的軟體定義存儲一體機有嗎，求推薦
隨著國內企業數字化轉型加速，企業紛紛上雲，數據存儲量呈爆發式增長。傳統存儲擴展性差、成本高等局限性愈發明顯。軟體定義存儲（Software Defined Storage，以下簡稱SDS）以虛擬化方式將各種存儲資源抽象化、進行池化整合，通過智能化管控軟體實現存儲資源的按需分配。軟體定義存儲重新定義了存儲架構，以擴容便捷、成本較低等優勢，成為存儲領域的重要發展方向之一。
深圳市杉岩數據技術有限公司（以下簡稱「杉岩數據」或「杉岩」）是國內軟體定義存儲領域的領導者之一。IDC最新發布的《2019 Q4 中國SDS市場報告》中，杉岩數據在對象存儲市場份額第三，佔比16.3%；在塊存儲市場份額第四，佔比6.9%。
杉岩數據成立於2014年9月，公司以新一代智能分布式存儲技術為核心，致力於提供領先的面向不同業務環境的企業級存儲方案，幫助用戶輕松應對IT向雲遷移的存儲挑戰，為大數據時代的商業決策提供智能存儲，打造雲計算、人工智慧、物聯網等領域的數據存儲基石。
杉岩數據致力於幫助用戶應對數據存儲量、訪問量以及數據管理復雜度，幫助用戶建立以存儲虛擬化和計算虛擬化為核心的雲計算基礎設施環境，並逐步提供數據處理、挖掘、智能分析等方面的大數據專業系統和服務。
2020年7月8日，公司宣布獲得B+輪1.5億元最新融資，本輪融資由大型央企中遠海運領投，襄禾資本、無錫金投跟投。藉助本輪融資，公司將圍繞數據存儲、數據管理、數據價值的客戶價值模型，持續加大產品關鍵技術的研發投入、垂直領域的市場拓展、人才引入以及產業生態鏈的建設，為用戶的數字化轉型提供全面賦能。
杉岩數據融資情況
訪談內容分享如下：
1
不只是存儲優化
以數據為中心的客戶價值金字塔模式
將智能存儲的進階賦能演繹到極致
融中研究：
「SandStone是一種橙紅色石頭，由沙粒經過多年不斷沉積重新排列而成。SandStone 生動地詮釋了『分布式架構』的形成。」為什麼用這個比喻來強調「分布式架構」？有什麼特殊含義？
陳堅：
SandStone對我們確實意義深遠。實際上，我們公司名稱的來源與「Sand Stone」緊密相關。杉岩二字，來源於Sand的音譯杉，以及Stone的意譯岩。取名「SandStone」是因為我們做的是基於P2P的分布式存儲架構，分布式存儲的本質就是把分散的磁碟硬體聚合起來，形成一個很大的存儲資源池。「SandStone」生動地詮釋了「分布式架構』的形成，每個磁碟所在的伺服器節點就像一粒沙子，通過杉岩數據的軟體聚沙成石，形成一個穩定可靠的存儲系統。
SandStone不僅代表了產品的特點，實際也代表了我們的文化、經營理念。從公司內部來看，每一個員工就像一粒沙子，大家團結奮斗、緊密協作，凝聚成一個有機整體，使得整個公司像石頭一樣堅不可摧；從外部合作夥伴的拓展來看，以杉岩為中心，將周圍的合作夥伴聚在一起形成生態圈，每一個夥伴也是一粒沙子，通過不斷吸納聚合，構建穩定的生態圈。因此，SandStone所代表的團結奮斗與凝聚力內核，已內化成了公司企業文化的一部分；SandStone蘊含的分布式理念，也切合了公司與合作夥伴的生態建設理念。
融中研究：
杉岩是做存儲的，為什麼公司取名為杉岩數據而不是杉岩存儲呢？智能存儲與傳統存儲的主要區別是什麼？杉岩的智能存儲方案有什麼特點？
陳堅：
之所以叫杉岩數據而不是杉岩存儲，是因為我們帶給客戶的價值不只是存儲的優化，而是以數據為中心的智能存儲賦能，通過我們的存儲系統，解決客戶在AIoT、5G時代海量數據的存儲、管理以及使用方面的問題。
針對智能存儲，杉岩數據構建了一套以數據為中心的客戶價值金字塔模型，最底座是存儲，作為數據的抓手；中間層是數據的管理，作為內涵；最頂層為未來的智能化應用提供准備及服務，我把它叫做外延。
具體來說，第一層即數據存儲的智能化。存儲側的智能，就是讓客戶使用更加簡單。傳統存儲像煙囪，每一個業務系統配一套存儲，客戶的運維非常困難。分布式存儲則是一個存儲池，客戶面向的是一套承載了不同應用數據的存儲集群，孤立的煙囪不再存在。在存儲集群裡面的故障、性能、容量等告警，都是由存儲系統內部智能化完成，同時還保障數據的可靠性、安全性以及訪問性能。
第二層，數據管理的智能化。用戶存數據後，要管數據。我認為數據是有生命力的，像人一樣有從生到死的過程。醫療影像數據是一個典型的例子：病人拍完CT、X光產生的影像數據馬上要被用於輔助醫生尋找病症、病灶，這時數據是「熱」的。這一次病好後，數據訪問頻率下降，「熱」數據變為「溫」數據。病人徹底康復後，數據變「冷」。對「熱」數據，為了保證訪問性能，相應的軟硬體配置都非常高，價格也高。「冷」數據如果同「熱」數據一樣存儲，性價比較低。醫院一般將冷數據歸檔到公有雲或藍光等單位存儲成本相對較低的存儲介質中。這個例子正好反映了數據全生命周期的智能化管理。
在未來海量數據時代，數據的管理非常關鍵。除了數據全生命周期的管理，杉岩還能實現數據智能化的統一管理，包括：對客戶的傳統存儲和杉岩的分布式存儲的統一管理，保護客戶對傳統存儲的原有投資；對公有雲、私有雲數據的統一管理，實現數據的自由流動；對邊緣設備與中心設備數據的統一管理，實現數據的相互協同。
第三層，金字塔的頂端，是數據挖掘的智能化。數據被存儲、管理，最終都是為了信息和價值的挖掘。目前越來越多的企業藉助AI、機器學習、深度學習這些演算法來使用和挖掘數據價值。杉岩的存儲系統，包括我們的對象存儲，都為海量數據的挖掘和使用去賦能。當然，杉岩不是要做AI，而是為智能化去賦能。這體現在兩個方面，第一，我們的存儲系統裡面自帶數據處理引擎，對業務需要使用的數據進行預先處理。第二，我們為AI的訓練、數據清洗、數據的准備階段提供了友好的統一管理、存儲平台——數據處理引擎「AI in MOS」，還有面向需要對AI進行訓練、學習、應用的公司提供的存儲平台——「MOS for AI」。
融中研究：
杉岩在數據的存、管、挖各個層面的資源投入如何？杉岩在技術底層的優勢有哪些？
陳堅：
在存、管、挖三個層面，杉岩起步聚焦於「存」，致力於為客戶提供一個高可靠、高安全、高性能、高可擴展性的分布式存儲系統，「存」也是目前投入最大的一塊。在「存」方面，目前我們的核心競爭力主要體現在產品性能更高，可用性、可維性更強，特別是在數據的安全性方面，我們積累了很多經驗。
在管方面，隨著客戶持續增加，杉岩面臨的需求也不斷增加，我們通過與客戶的互動交流，了解客戶實實在在的需求與痛點，並提出創新的解決方案。目前我們一些特有的產品功能已經落地了，這是很多企業包括一些大廠都不具備的，比如說我們對傳統存儲與分布式存儲的統一管理、對數據的全生命周期管理等等。
最上層，未來數據的智能應用層面，在智能數據處理引擎「AI in MOS」產品上，我們也在加大投入，今年就會有實際的項目落地。
融中研究：
您剛才講到，在數據挖掘上會加大投入，那麼杉岩在這一塊的發展目標如何？如何與數據挖掘專業公司競爭？
陳堅：
我先做一個澄清，杉岩的產品是有邊界的，我們不會像大數據公司一樣，比如也去做一個精準營銷，我們是為精準營銷賦能。像之前提到的數據處理，即使杉岩不做，這些公司還是要做的，杉岩其實是在幫這些公司做加速。另一方面，在賦能大數據挖掘的過程，杉岩主要針對非結構化數據賦能。以前的基於資料庫的結構化數據，像BI、數據倉庫，這類數據的挖掘已經有非常成熟的解決方案，杉岩的目標不在於此。我們強調對象存儲就是因為對象存儲是存儲非結構化數據最佳的載體。我們通過對非結構化數據的AI挖掘、使用賦能實現差異化。
融中研究：
在當前軟體定義存儲，存在哪些技術局限，大概何時能夠突破？杉岩在這塊有哪些領先優勢？
陳堅：
軟體定義存儲的概念相對於傳統存儲，其設計哲學和傳統存儲剛好相反。傳統存儲以硬體為核心，存儲系統的數據可靠性高度依賴硬體架構的設計。軟體定義存儲，假設硬體是不可靠的或可靠性沒那麼高。
軟體定義存儲的性能更高、擴展性更強、更靈活。但任何一個架構、系統都會有自己的優缺點。軟體定義存儲在技術上的局限性：第一，難以將硬體的性能發揮到極致。第二，在存儲集群大了以後，整個集群的管理、運維也是一個挑戰。一般的企業沒有專門的IT運維人員或運維水平有限，在海量數據時代，存儲產品能不能讓企業實現簡單運維，也是一個挑戰。
杉岩對傳統存儲和分布式存儲都有很深入的理解，既有傳統存儲最核心的架構師和工程師，也有深耕分布式存儲領域近10年的架構師。面對這些局限，杉岩也在做一些事情，比如在軟硬結合方面，與硬體供應商一起做軟硬垂直優化；在大規模集群存儲系統的管理和運維上，借鑒一些AI的演算法能力，讓運維更加智能化、自動化。
2
立足場景尋找最佳匹配行業
以質量和服務構建客戶信任
加速市場拓展
融中研究：
杉岩已服務10+行業的500+客戶，從市場策略來看，杉岩數據在這些行業是齊頭並進還是有所側重？主要的優勢行業有哪些？未來發展或者延伸的重點行業還有哪些？
陳堅：
存儲系統作為一個標准化產品，沒有太多的行業屬性。但是軟體定義存儲有它的最佳應用場景。
杉岩數據依託場景構築產品和解決方案，再通過最佳應用場景去尋找最佳匹配行業，進行市場開拓。例如，杉岩智慧視頻雲存儲的解決方案，可以在安防、軌道交通、能源、電力、金融等等行業領域使用。另外，我們還推出了一個更加通用化、平台式的私有雲產品，適用於金融、政府、教育、醫療等多個行業。
目前，杉岩市場突破的重點在於有大量場景和需求的政府、金融、教育、醫療、交通、能源、製造等行業。市場開拓方面，杉岩在大部分行業齊頭並進，對小部分行業有所側重，例如金融行業將是杉岩數據始終關注的重點行業。
作為存儲廠商，杉岩產品的行業屬性不強，但在產品智能化層面，實際上我們有一些場景化和行業屬性的定製，但這種定製不是為某一客戶定製，而是為一個行業定製，並且可以批量復制和推廣。
融中研究：
杉岩數據如何切入客戶，並獲得客戶的信任？在客戶關系維護和服務方面，杉岩數據採取哪些措施？
陳堅：
從0到1的突破是非常難的。杉岩數據以產品為客戶帶來的價值來切入市場，早期的客戶包括中國移動、中國電信、廣發證券、深圳市供電局等。對TOB市場，標桿的意義重大。杉岩切入市場後，依託案例與標桿客戶在同行業去推廣復制。
杉岩數據依靠高質量的產品和切實的服務獲取客戶的信任。目前為止，我們存儲了2500+PB的數據，從沒丟失過數據，這一點讓用戶非常放心。服務，是創業公司最具競爭力的優勢之一，而大廠流程非常復雜，對TO B客戶服務的理念和經驗也比較缺乏。杉岩與客戶的運維人員緊密溝通，對他們進行多維培訓賦能，客戶能夠親身感受到杉岩對他們的重視。
3
疫情期間，馳援武漢
推出免費服務平台
苦練研發內功蓄勢待發
融中研究：
此次疫情對杉岩數據帶來什麼影響？杉岩數據採取哪些行動？
陳堅：
這次新冠疫情對杉岩數據是一把雙刃劍，但總體來說是利好的局面。一方面，疫情對公司短期的獲客、工作開展產生了一定的沖擊和影響；另一方面，疫情也讓新一代信息技術的價值被充分認識，例如遠程醫療、遠程診斷等會涉及到大量的數據存儲和應用，軌跡、跟蹤、健康碼等其實也都是基於數據的存儲和使用。很多行業對於新一代信息技術的接受程度更高了，特別是政府的智慧城市、醫療領域的遠程醫療、教育領域的遠程教育發展等，帶來的數據存儲機會更多了。
作為一家創業公司，疫情期間，我們也秉承一貫的家國情懷和責任，進最大的努力為抗疫提供支持。2月份，我們給武漢大學人民醫院捐獻了一套分布式存儲產品，助力提升醫院的醫療質量和效率。同時，為了幫助用戶解決疫情期間存儲問題，我們推出了供用戶免費使用的「統一存儲平台軟體SandStone USP」。
此外，我們在產品研發、市場開拓上沒有絲毫懈怠。在產品研發端，我們借機苦練內功、打磨產品，為疫情過後的市場反彈做好准備；在市場開拓方面，我們的銷售團隊通過遠程電話保持與客戶、合作夥伴的緊密互動與溝通，努力介紹杉岩的產品方案和價值亮點，積極拓展新客戶、挖掘老客戶新需求等。
4
分布式存儲市場將形成寡頭壟斷格局
杉岩將始終以差異化取勝
融中研究：
當前存儲市場競爭格局怎麼樣？主要玩家類型有哪些？
陳堅：
從市場格局來說，存儲行業技術門檻很高，需要大量的經驗積累和打磨，大浪淘沙之後，最終玩家不會很多。在傳統存儲領域，全球TOP6的公司占據市場百分之八十幾的份額。在分布式存儲領域，經過五年多的發展，與杉岩數據同期創立的公司中，很多技術不成熟的公司已經慢慢被淘汰了。我相信經過震盪式的發展後，分布式存儲的市場格局會趨於穩定，也會變成一個寡頭壟斷的格局，未來會有一家或幾家來佔領市場絕大部分的份額，杉岩肯定是其中之一。
從競爭來說，杉岩的優勢還是產品。創業公司沒有捷徑可走，品牌、資金都比拼不過大廠，生存發展一定是靠差異化的競爭力。杉岩的差異化競爭優勢主要體現在客戶價值金字塔模型的「管」和「挖」，「存」大家都在做，如果這一層都做不好自然會被淘汰；「管」層面，大廠的產品很全，內部對於傳統存儲和分布式存儲會有一些博弈和競爭，但對於垂直用戶定製化以及工業化需求領域不一定願意涉足，而杉岩獨特的價值和優勢正體現於此。數據智能層面，杉岩的價值和優勢更加明顯。杉岩的設備產品有一些特殊的功能，這是很多大廠不會去做的事情，他們提供的主要是面向全球市場的標准化產品，聚焦於存儲產品的完善。杉岩則是針對垂直細分市場進行產品差異化。
在市場競爭格局中，同類創業公司競爭方面，從目前來說，2013到2015年成立的一批公司，現在的競爭格局越來越清晰了。當前，軟體定義存儲處於繁榮發展期，蛋糕還沒有定型，在不斷擴展、挖掘客戶新場景、新需求的階段，都在共同培育市場。所以，我們正在共創生態鏈，攜手合作夥伴建設新型IT基礎設施建設。
融中研究：
大型廠商加碼存儲，例如華為、華三等大廠也開始發力對象存儲，對杉岩數據的發展會有沖擊嗎？杉岩數據如何平衡與基礎設施合作夥伴華為的競爭與合作？
陳堅：
大廠確實在加大對存儲領域的布局，但我們也看到一個趨勢，大廠現在主要在公有雲方面布局，而在私有雲方面，可能更多的是以傳統存儲、分布存儲的架構來拓展市場。與大廠的競爭要避免正面交鋒，走差異化路線。比如在金融領域，杉岩在智能化數據處理方面獨具特色，這是我們帶給客戶的獨特價值。
㈡ 大數據時代「數據動車」的存儲模式
大數據時代「數據動車」的存儲模式
大數據席捲全球，相關理論與技術已經成為國內外學術界、產業界和應用行業普遍關注的熱點研究課題，並掀起了一場空前的研究熱潮。大數據的海量存儲、大數據的應用領域、大數據帶來的商業價值、大數據的學術分析……大數據，正在迎接繼互聯網之後的又一場「革命」。
大數據的「爭寵」之路
大數據之所以成為商界「新寵」，源於它分析洞察的魔力。人們可以通過對存儲下來的大量目標數據的分析，挖掘出隱藏在數據背後的真實故事或事件主因。正因它有如此魔力，大數據被廣泛的應用在政府職能部門、商業領域、醫學領域等各行各業。
大數據在政府職能部門的應用。如：美國孟菲斯警局藉助數據分析平台，通過對以往大量案件的分析，得出一些犯罪的模型，列出了犯罪的「熱點地區」，從而有效布置警力，最大限度的遏制犯罪的發生等。
大數據在商業領域的應用。如：美國卡夫食品公司在進軍澳大利亞市場時，藉助數據分析的技術，很快便「入鄉隨俗」，取得了巨大的成功。
大數據在醫學領域的應用。如：在加拿大，研究人員針對早產兒的安全問題，正在開發一種大數據手段，以便能在明顯症狀出現之前發現早產嬰兒體內的感染。通過把包括心率、血壓、呼吸和血氧水平等16種生命體征轉化成每秒1000多個數據點的信息流，他們已經能夠找到極其輕微的變化與較為嚴重的問題之間的相關性。最終，這項技術將使醫生能夠提前採取行動，從而拯救生命。
大數據的影響正在向四面八方的輻射，不僅可以為我們排憂解難，強化工作效率，提高工作質量，而且能幫助我們創造更大的商業利潤。
大數據的「掘金」之路
在國外，大數據正在與各行業的實際應用緊密結合，從數據中「掘金」不僅是一個願景，而是真實的現狀。如：美國醫葯貿易商McKesson將大數據技術融合到每天處理200萬個訂單的供應鏈業務中，節省了超過1億美元的流動資金；加拿大皇家銀行在大數據上每投入600萬美元，就能獲得1.2億美元的收入回報……
Gartner報告稱2012年全球各大企業用於大數據業務的投資總額達43億美元，預計2013年全球各大企業用於大數據業務的投資總額仍將增至340億美元。IDC報告稱，在中國，與大數據建設相關的硬體軟體服務在2011年市場規模約達7760萬美金，而2016年這一數字將超過6億美金，連續增長率將達到51.4%。大數據已經加速到來並迅速滲透至各行業，並帶動各行各業的經濟發展。
不僅如此，世界各國也紛紛推出本國的大數據發展戰略。如美國奧巴馬政府已發起大數據研究和發展倡議，承諾為此投資超2億美元；英國政府也宣布投資1.89億英鎊推進大數據和節能計算……
大數據已全然走進我們的生活，給我們帶來極大的經濟效益，同時我們在大數據的海量投資，在一定程度上也帶動了國民經濟的增長。
大數據的「信息」之路
這是一個「數據爆炸」的時代，所有信息已數據化，而大數據的來源寬泛，有社交網路數據、有持續保存下來的歷史數據等等，不難看出，我們的數據源不僅僅有傳統的結構化數據，還有很多非結構化的數據。用傳統的數據存儲方式已經不符合要求，而且本身的要求也是有變化的，對於結構化的數據處理方式的要求和現在大數據處理方式的要求不完全一樣。作為雲存儲廠商，目的是研發適合的產品，制定合理的解決方案，從而形成一個更完善、更完整的數據存儲、管理和處理體系。
初志科技高性能安全存儲一體機--「數據動車」，正是在大數據背景之下出現的，我們借鑒動車組的設計理念，根據存儲需求，增加相應節點和機櫃，而每個存儲節點都由一台X86伺服器作為動力源，隨著設備的增加，數據的讀取速度隨即加速，並且數據和設備可自由延展而無需預留空間，避免多餘的采購導致浪費。增加了海量數據的存儲，訪問速度、信息吞吐量等都大大提高。
大數據標志著社會處理信息方式的變化，隨著時間的推移，大數據可能會改變人們思考世界的方式。並利用越來越多的數據來理解事情和作出決定，人們很可能會發現生活的許多層面是隨機的、而不是確定的。
㈢ 內存融合技術的壞處
內存融合技術可以將存儲空間調度給運行內存進行使用，大幅提升後台多應用場景下的體驗，可實現更多應用同時載入，進一步提升應用打開速度與響應速度；內存融合2.0技術相比1.0能將更多的存儲空間調度給運行內存使用，帶來更加流暢的使用體驗。
註：「運行內存+ 512M/1G/3G/4G"，前面的數字代表手機本身的運行內存大小，後面的數字代表擴展的內存大小。不同的機型，由於運行內存和存儲空間配置不同，因此顯示的數值也會不同，其原理都是一樣的。
開啟方法：進入手機設置--運存與存儲空間--運行內存，即可開啟內存融合，沒有此選項則代表機型不支持。
㈣ wsn數據融合的主要方法有哪些
傳器(英文名稱:transcer/sensor)種檢測裝置能受測量信息並能受信息按定規律變換電信號或其所需形式信息輸滿足信息傳輸、處理、存儲、顯示、記錄控制等要求
傳器特點包括:微型化、數字化、智能化、功能化、系統化、網路化實現自檢測自控制首要環節傳器存發展讓物體觸覺、味覺嗅覺等官讓物體慢慢變起通根據其基本知功能熱敏元件、光敏元件、氣敏元件、力敏元件、磁敏元件、濕敏元件、聲敏元件、放射線敏元件、色敏元件味敏元件等十類
㈤ 智慧城市數據儲存常用的資料庫有哪些
摘要 智慧城市不等同於信息化建設和數字化建設。智慧城市最本質的特徵在於「大系統」概念，在於集成性、整合性、融合性。
㈥ 數據融合技術有什麼用途
數據融合技術為先進的作戰管理和C[3]I系統提供了重要的數據處理技術基礎。數據融合在多信息源、多平台和多用戶系統內起著重要的處理和協調作用，保證了數據處理系統各單元與匯集中心間的連通性與及時通信
【海量信息】專注於大數據實踐20年，提供數字化轉型頂層設計、數據中台（內置用戶畫像核心引擎），業務中台建設、數據獲取、治理、分析服務，是您值得信賴的企業數字化轉型專業服務商。
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㈦ 麥客存儲｜數字化轉型階段，雲計算發揮什麼作用
我國整體經濟形態正在從傳統經濟向數字經濟轉型，經濟形態的升級，讓全社會數據總量呈爆發式增長，推動各行業對於數據計算傳輸和應用需求的大幅度提升。現各地多行業都在積極融入數字經濟發展的熱潮中，深耕雲計算技術的麥客存儲則在這一過程中，以虛擬化、分布式計算、分布式存儲和雲平台的核心技術為各行業數字化轉型提供重要新型基礎設施的支撐。
而對於新興數據中心能支持各行業數字化轉型，讓數字經濟的快速發展，還在於雲計算在其中起著促進作用。麥客存儲作為具備雲計算技術實力支撐，賦能各行業轉型的企業。今天與大家聊一聊數字經濟步伐加速的情況下，雲計算到底還起何作用？
賦能行業，高速計算
數字經濟賦能行業發展，觸角已經深入經濟生活的方方面面，面對數據的層出不窮，算力要求不斷提高，但雲計算卻可以將這些資源進行靈活的組合，提高計算。其中投入高研發的麥客存儲，憑借在中國北京、上海、深圳、濟南、合肥、杭州、贛州、內蒙古、廣東、香港、成都以及韓國首爾、美國舊金山等多區域布局，建立了分布式存儲的數據中心，有效實現了高效擴容，還解決海量數據存儲和高速計算的問題。
彈性伸縮，應對需求
此外，麥客存儲的雲計算技術服務中擁有彈性伸縮AS，能夠根據不同各行業的業務需求和策略，自動調整計算資源，可以做到提高資源利用率，有效降低部署和實例的成本，提升傳統企業數字化經濟時代邁向堅實的步伐。
當前數字經濟正席捲全球，用高速計算、解決海量數據的雲計算賦能數字經濟，已成為推動各行業變革轉型的必經之路。懷揣成數據存儲行業領先企業的麥客存儲，會在滿足各行業的需求下，讓數據科技全面驅動數字化未來，賦能各行各業向數字化時代轉型，在激發數字經濟與傳統產業的融合創新變革之中，發揮企業的助推之力。
㈧ 如何將兩路測試數據的數字信號融合成一路信號
你的要求可以用硬體方式實現，也可以用軟體方式實現，硬體方式是將兩路測試數據寫入一個存儲區，然後用更快的時鍾控制讀取信號進行讀取。或者是將兩路數字信號存儲為一定格式文件後，通過軟體的方式進行合並。
㈨ 數字孿生和資料庫的關系
數字孿生和資料庫的關系雙向互補關系。
數據是數字孿生最核心的要素。它源於物理實體、運行系統、感測器等，涵蓋模擬模型、環境數據、物理對象設計數據、維護數據、運行數據等，貫穿物理對象運轉過程的始終。數字孿生體作為數據存儲平台，採集各類原始數據後將數據進行融合處理，驅動模擬模型各部分的動態運轉，有效反映各業務流程。所以，數據是數字孿生應用的「血液」，沒有多元融合數據，數字孿生應用就失去了動力源。