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东方通的再定义

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来源: 作者: 2019-05-17 02:37:33

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日前,由东方通主办的T.A.I.2015创新运用 软件基础设施大会上,东方通CEO沈惠中指出, 互联+ 正在重新定义整个产业,在这个过程中,软件基础设施起着核心作用,它支撑着 互联+ 在形态乃至市场格局产生变化,传统IT巨头正在面临由业务形态所带来的巨大挑战。

沈惠中分析认为,在全球领先的互联+企业中,代表者如苹果、沃尔玛、亚马逊、腾讯、滴滴快车等,他们的软件基础设施并非由传统IT厂商提供;软件产业巨头提供的产品或方案,已不能满足这些先进 互联+ 企业对软件基础设施的需求。反之,这些 互联+ 的企业,却推出了今天人们耳熟能详的如云计算、大数据、移动互联、物联等新的技术,并开始主导整个软件技术的发展,传统IT厂商已在软件基础设施产业失去话语权。

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整个软件基础设施格局产生了巨大变化,正在被重塑;在这激动人心的 再定义 的大时期,我们东方通也在 再定义 自身。 沈惠中说。

用户软件基础设施 再定义

为了给客户转型 互联+ 提供有益软件支撑,东方通正从单一的中间件产品厂商,逐渐升级为整体软件基础设施以及运用解决方案提供商,已拥有包括后端资源架构产品(虚拟化、云管理平台等)、应用架构产品(应用服务器、运用消息传输、应用服务总线、应用负载均衡等)、数据架构系列产品(ETL、数据传输、数据总线、数据同步等)、以及前端跨屏应用开发平台等软件基础设施,以及大数据智慧政务、大数据信息检测(微智信业)、大数据络优化(惠捷朗)以及跨行业的移动互联创新应用解决方案(数字天堂)。

近一年,东方通花十多亿元巨资进行对四家公司的收购,以强化在云计算、大数据及移动互联等软件领域的服务能力。沈惠中表示,东方通将继续通过收购来加快转型,将在基于大数据、物联及互联创新。

实际上,东方通在云计算领域的核心业务集中于虚拟化、IaaS+、PaaS。在IaaS层,东方通的核心价值在硬件资源的管理能力,和基于此的往上迁移应用软件。东方通的虚拟化产品奥云,在自动化功能及易用性方面表现突出。其硬件虚拟化已在国家电得到应用,已部署超过500台服务器,国家电现在主要业务系统和内部系统都已迁移其上。

目前,东方通在华东地区包括浙江及江苏南京等诸多城市的合作正在进行中。公司正在为苏州工业园打造新一代软件基础设施,构建个人数字平台和和企业数字平台,为园区内的市民及企业提供全新的政务服务。

东方通首席科学家朱律玮分析说: 我们已从基础软件扩展至应用,在东方通真正关注的是行业落地问题,从产品到整合服务,我们为用户提供完全解决方案,而不仅仅是销售产品;同时现在是互联+发展早期,各行各业所需软件基础设施形态不一,标准化尚在构成中。

在最近与无锡物联研究院合作,东方通参与制定物联国际架构标准。

落定智慧城市大数据运用

值得一提的是,东方通参与了政务信息资源共享交换平台建设已十多年。东方通副总普陀山千盏莲灯盛放海内外游客传灯共祈福(图)
裁、大数据融合事业部总经理李晓钢介绍,在这个过程中他们遇到最难的问题是,政府多部门信息资源的整合。企业及市民有强烈的政府信息资源服务需求,政府针对深度服务及其他行政事务有极强的互联+特点,但是这些信息却很难开放。

经过分析,东方通将突破点放在企业和百姓需求上,即以定义方式,建立基于企业或个人数字空间,从而将智慧城市的大数据环境建设起来。

智慧城市的互联+的核心在于搭建一个政府治理和互联应用的桥梁,通过推动城市数字空间,构建便民服务通道。市民在获得互联合法身份后,将取得政府方面所有与之相干的信息推送,且个人可授权部门或者企业进行调用。合法证明包括有市民的毕业证、学历证、户籍、身份证、病历等等,都存在其数字空间。

除了从业务需求角度,建立基于企业、个人数字空间外,东方通正在尝试构建车辆数字空间,赋予车辆以合法合规的互联身份,将与之相关的状态数据推送至空间。

智慧城市难题另一个突破点是多维数据融合。以市民或者企业服务需求为核心,通过有效的合法身份,依照时间空间等等多种维度建立有效的数据关系,实现个人与政府或者企业间的数字空间交互。这是传统数据库难以做到的。

中国建立大数据经历了一个信息化发展的过程,包括多种模式的数据采集和交换,多业务的整合和融合,依照各种特定需求,提供按需服务,然后才走到现在的多维数据模型、数据挖掘和分析阶段。

自从中间件扩展到软件基础设施领域,东方通在交通行业包括高速公路联收费等等大量的数据收集顶级肿瘤专家曝癌症最喜欢的3种食品
工作,是利用其中间件和交换平台来实现。

谈到政务服务业务,李晓钢表示,东方通正在与不同政府部门展开合作,探索相关实践。最近项目是,将南方某省所有电子病例及其相干的信息会聚起来,抽取个人隐私,按照常规专家和相关医生标准,从分析角度看某类病情比如感冒治疗所需费用,从而提升对医院的监管,保证为百姓服务质量。另外,东方通还以联合实验方式与不同单位合作,破解现有大数据融合的相关困难。

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