来源:安徽亨利仪表网2015-01-26
他表示:信息安全问题越来越引起各方高度关注,其已成为软件定义世界的最大威胁挑战,随着智能电网的发展,电力行业大数据也将成为我国重要战略资产,基于大数据分析解决网络行为和数据安全问题也是各安全厂商积极探索的新领域
来源:中船重工海装风电2015-01-08
风电机组的载荷计算及性能仿真,往往需要使用商业软件定义几千种工况模型,占用大量的人力精力且容易出错,不仅耗时耗力,且过多依赖于设置者的经验和细心度。
来源:中关村在线2015-01-07
4.软件定义技术(sdx)。逻辑抽象正发生在我们未曾想过的技术领域:存储、安全、网络,甚至数据中心。利用sdx的力量来多样化云平台。5.优化最终用户体验。自适应用户体验编排技术的确很酷。
来源:中电新闻网2015-01-04
来源:OFweek 光通讯网2014-12-31
链接软件定义网络(software defined network,sdn),是由美国斯坦福大学clean slate研究组提出的一种新型网络创新架构,其核心技术openflow通过将网络设备控制面与数据面分离开来
来源:北极星电力网2014-12-29
颁发获奖论文围绕“软件定义,面向未来”的主题,会议从“软件定义与智能电力”、“电力云计算与大数据”、“电力信息安全”三个分论坛多角度展开论述,获奖论文作者、杰出信息化解决方案提供者和应用者代表展开新技术与新思维的碰撞
来源:中云网2014-12-25
比如传统网络强调机器的连接,而现在互联网是以内容为中心,借鉴内容中心架构、软件定义架构,可以更好地解决互联网安全问题。
来源:C114中国通信网2014-12-22
2014年8月,华为与南非mtn联合成功完成了t-sdn及2.4t波分现网测试,作为当前最智能、最高速度的软件定义弹性光网络(sdn based flex optical network),其t-sdn
来源:北极星电力网2014-12-16
本次年会主题为软件定义面向未来,紧密契合智能电力、云计算、大数据、信息系统安全运维等行业热点。会议共设三个分会场,主题分别为:软件定义与智能电力、电力云与大数据、电力信息安全。
来源:能源杂志微信2014-12-10
远景的智能风机是软件定义的风机,在远景的风机上,安装了传感器,有200万行复杂的控制代码,是普通风机的20倍以上,并具备人工智能和自我诊断功能,提高风机发电效率15%20%。
来源:通信世界网2014-12-09
杨超斌:3g到4g的过渡,运营商可以做到平滑演进,如华为公司的3g设备只要软件升级就可以支持到4g,这是利用了软件定义无线电的解决方案。4g向5g演进,还需要大量的创新研究。
来源:环球网科技2014-12-02
对此,杨超斌表示,华为公司的3g设备只要软件升级就可以支持到4g,就是因为在2008年的时候华为公司发明了一个解决方案,这个解决方案是针对软件 定义无线电的解决方案,因此对于5g这个技术支持来讲,现在还需要有大量的创新研究需要做
来源:C114中国通信网2014-12-01
华为fusionsphere深度融合了openstack开源系统,构筑了比原生系统更完整的软件定义数据中心、软件定义存储、软件定义网络和更强的管理自动化能力,并能支撑电信业务云化商用能力。
来源:Bentley软件公司2014-11-06
这些是首批通过联合开发推出的 bentley 产品,让行业参与者可以直接提供建议想法用于软件定义和设计。
来源:C114中国通信网2014-10-28
颠覆:软件定义电源此外,华为还针对网络能源领域提出了软件定义电源(sdp:software defined power)的理念。软件定义电源是我们未来的愿景。
来源:机房3602014-10-24
按需服务是通过在otn/分组交换网络架构上增加软件定义网络型(sdn型)交付能力。以太网的演进虽然城域网络的流量和技术在不断发展,但行业处理带宽增长的能力并没有。
来源:飞象网2014-10-09
凭借华为在通信领域多年积累的强大软件、芯片研发实力,华为网络能源将高速发展的数字技术融合到传统电力电子技术领域,硅进铜退,硬件功能软件定义;在实现高效转换、智能管理的同时,实现了多种能源输入输出(mimo
来源:北极星电力网2014-09-18
可以这样讲,软件定义是手段,而真正的目的是要实现在业务驱动下,数据发挥最大的价值。...正如华为存储产品线总裁范瑞琦先生所说:目前,软件定义存储是整个行业的热点,但华为更愿意强调service driven storage,我们认为存储的架构设计和演进应该是以客户的业务需求为驱动的。
来源:远光软件股份有限公司2014-09-18
软件定义世界,创新引领未来。远光软件认为,需求是技术创新与软件研发的航标。服务天生就具有大数据需求的电力行业逾二十年,远光软件认为数据质量是强化数据分析,发挥数据价值的根基,比拥有海量数据更具意义。