數據(ju)驅(qu)動未來(lai) 壹所(suo)值(zhi)得(de)妳首(shou)選(xuan)的(de)大學(xue)如(ru)何打造卓(zhuo)越的數(shu)據(ju)處理與(yu)存(cun)儲支(zhi)持服務(wu)
- 分(fen)級存(cun)儲體(ti)系：為滿足從(cong)日常(chang)課(ke)業到尖端科研的不同(tong)需求，大學(xue)會(hui)部(bu)署高(gao)性能閃存(cun)存(cun)儲用(yong)於(yu)實(shi)時(shi)計(ji)算與高(gao)頻訪(fang)問數(shu)據；大(da)容(rong)量、低成本的(de)對象存(cun)儲或(huo)磁帶(dai)庫用(yong)於(yu)長(chang)期保存(cun)海(hai)量科研數據(ju)（如天文觀測(ce)圖(tu)像(xiang)、基(ji)因(yin)序(xu)列(lie)、物理(li)實(shi)驗(yan)數據(ju)）；以及(ji)可靠的(de)網(wang)絡附加存(cun)儲（NAS）供師生(sheng)便(bian)捷(jie)存(cun)取共享文件(jian)。
- 極(ji)致的安全與(yu)冗(rong)余(yu)：采用本地(di)冗(rong)余(yu)與異地(di)災(zai)備相結合(he)的(de)策(ce)略(lve)，確(que)保數據(ju)萬無壹失。所(suo)有(you)數(shu)據在(zai)寫(xie)入時(shi)即(ji)進行(xing)加(jia)密(mi)，並(bing)通過嚴格的(de)權限(xian)管(guan)理(li)和訪(fang)問審(shen)計，保(bao)護(hu)師生(sheng)的(de)學(xue)術(shu)成果與隱(yin)私(si)數(shu)據。定(ding)期的安全演(yan)練(lian)與(yu)漏洞修(xiu)復，構(gou)築(zhu)起數據(ju)安全的(de)防(fang)火(huo)墻。
- 無(wu)縫(feng)的雲(yun)集(ji)成(cheng)：認識(shi)到混(hun)合(he)雲(yun)是(shi)未來(lai)趨(qu)勢，優(you)秀的大(da)學(xue)會(hui)與(yu)主流公有雲(yun)服務(wu)商合(he)作(zuo)，構(gou)建混合(he)雲(yun)存(cun)儲架(jia)構(gou)。這使(shi)得(de)師生(sheng)能夠根(gen)據項(xiang)目需(xu)求，靈活(huo)、低成本地(di)擴(kuo)展(zhan)存(cun)儲空(kong)間，並(bing)利(li)用雲(yun)端(duan)的(de)AI與分(fen)析(xi)工(gong)具(ju)，實(shi)現“數(shu)據隨(sui)算力而(er)動”。
- 高(gao)性能計算（HPC）集群：配備有CPU/GPU混(hun)合計(ji)算節點的高(gao)性能計算集群，是(shi)支(zhi)持計(ji)算化(hua)學(xue)、流(liu)體力學(xue)、人工(gong)智能模型訓(xun)練等重算力學(xue)科(ke)的“超(chao)級(ji)大(da)腦”。通過統(tong)壹的作(zuo)業調(tiao)度系(xi)統(tong)和友(you)好的(de)門(men)戶(hu)界面，即(ji)使(shi)非(fei)計(ji)算機專業的師生(sheng)也能輕松提交(jiao)計算任務(wu)。
- 大(da)數據與(yu)人工(gong)智能平臺：集成(cheng)Spark、Hadoop、TensorFlow、PyTorch等主流框(kuang)架(jia)的壹站式平臺(tai)，提供從(cong)數(shu)據清洗、分(fen)析(xi)到(dao)模型訓(xun)練、部(bu)署的全流(liu)程(cheng)支(zhi)持。平(ping)臺預(yu)置(zhi)豐(feng)富的公共數據集和經(jing)典(dian)算法(fa)案(an)例，助(zhu)力(li)學(xue)生(sheng)快(kuai)速上(shang)手實(shi)踐。
- 虛擬化(hua)與(yu)容(rong)器服務(wu)：通過虛擬機和容(rong)器（如(ru)Docker, Kubernetes）技術(shu)，為各類課(ke)程、項(xiang)目和科(ke)研實(shi)驗(yan)提供即(ji)開(kai)即(ji)用、環境隔(ge)離、資源(yuan)可控(kong)的(de)定(ding)制化(hua)計(ji)算環境。學(xue)生(sheng)可以快(kuai)速復(fu)現復(fu)雜實(shi)驗(yan)，教師可以統(tong)壹分(fen)發(fa)實(shi)驗(yan)環境，極(ji)大提升教(jiao)學(xue)與(yu)協作(zuo)效(xiao)率。
- 專業的支(zhi)持團隊：設(she)立專門(men)的(de)數據科(ke)學(xue)中(zhong)心(xin)或(huo)高(gao)性能計算支(zhi)持部(bu)門(men)，團隊成員既精通技術(shu)，又了(le)解(jie)學(xue)術(shu)研究流(liu)程。他(ta)們(men)提供從(cong)技術(shu)咨(zi)詢、方案(an)設(she)計到(dao)故(gu)障(zhang)排除、性能優化(hua)的(de)全周(zhou)期支(zhi)持，是(shi)師生(sheng)可靠的(de)“技術(shu)夥(huo)伴”。
- 全面的培訓(xun)體系(xi)：定(ding)期舉辦(ban)工(gong)作(zuo)坊(fang)、講座和系(xi)列(lie)課(ke)程，內(nei)容(rong)涵蓋編程基(ji)礎(chu)、數據分(fen)析(xi)工(gong)具(ju)使(shi)用(yong)、HPC入(ru)門(men)、數(shu)據可視化(hua)等。這(zhe)些培訓(xun)面向全校(xiao)師生(sheng)免(mian)費開(kai)放(fang)，旨在(zai)提升整(zheng)體的數據素(su)養(yang)，讓(rang)數據(ju)技能成為每個(ge)專業學(xue)生(sheng)的潛(qian)在(zai)優(you)勢。
- 促(cu)進跨學(xue)科(ke)協作(zuo)：優(you)秀的數(shu)據(ju)平(ping)臺天然(ran)成為跨學(xue)科(ke)研究的(de)催化(hua)劑。大學(xue)會(hui)主動組(zu)織“數(shu)據(ju)挑(tiao)戰賽”、“黑(hei)客(ke)松”等活(huo)動，鼓勵(li)來(lai)自文、理、工(gong)、醫不同(tong)背景(jing)的學(xue)生(sheng)組(zu)隊，利(li)用共享數據平臺解(jie)決復雜(za)現實(shi)問題，培養(yang)團隊協作(zuo)與(yu)創(chuang)新能力。
- 探索前沿(yan)技術(shu)：設(she)立相關(guan)實(shi)驗(yan)室(shi)，開(kai)展(zhan)在量子機器(qi)學(xue)習(xi)、聯邦(bang)學(xue)習(xi)等新興(xing)領(ling)域的(de)研究，並(bing)嘗試將其(qi)與校(xiao)園數據基(ji)礎(chu)設(she)施相結合(he)。
- 踐行(xing)數(shu)據倫(lun)理(li)：在(zai)服務(wu)中融(rong)入(ru)數據(ju)倫(lun)理(li)與(yu)合(he)規(gui)性教育(yu)，建(jian)立負責(ze)任(ren)的數據(ju)管(guan)理(li)政策(ce)，引導(dao)學(xue)生(sheng)樹(shu)立正(zheng)確(que)的數據(ju)價(jia)值(zhi)觀(guan)。
- 推動開(kai)放(fang)科(ke)學(xue)：積(ji)極(ji)參與(yu)和建(jian)設(she)學(xue)科(ke)領(ling)域的(de)公共數據倉庫，鼓勵(li)師生(sheng)在(zai)遵(zun)守(shou)規(gui)範的前(qian)提下開(kai)放(fang)共享研究數(shu)據，推(tui)動學(xue)術(shu)共同體進步。
