현재 빅 데이터 기술은 신흥 기술로 많은 인터넷 회사들이 필요로 하는 화웨이를 예로 들 수 있다.
1, 화웨이운은 큰 데이터 감사 방안을 내놓아 탈주비를 해결했다.
많은 친구들은 일부 지방 톨게이트가 줄고 있고 ETC 통로가 늘어나면서 고속도로의 여행 경험이 이전보다 더 원활하다는 것을 알게 될 것이다. 하지만 비용 절감, 편리한 통행의 장점을 대중이 체험하는 동안 고속도로의 관리 운영 단위는 새로운 상황에 시달리고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 비용 절감, 편리함, 편리함, 편리함, 편리함, 편리함, 편리함)
일부 차주들은 카드 교환, 차 앞부분과 트레일러 분리, 전자라벨 전환, ETC 차선, 자동차 도피비 등을 포함한 다양한 방식으로 도피한다. 이와 함께 도피 행위는 전문화, 조직화로 변해 고속 운영 단위에 막대한 경제적 손실과 심각한 도전을 가져왔다.
현재, 전통적인 감사 방법은 여전히 톨게이트에 주로 사용된다. 전통적인 방식은 보통 차량 주행의 초보적인 이상 정보 (예: 빈번한 입역 등) 를 기초로 하지만 대량의 도피비를 발견하기는 어렵다. 주요 문제는 다음과 같습니다.
큰 데이터 분석 응용 프로그램이 적고 데이터 깊이 분석이 부족합니다.
기본적으로 유료 데이터 위주로 동영상/사진 등 지원 증거가 부족하다.
대량의 수동 감사에 의존하는 것은 비효율적이다.
화웨이운은 전통적인 감사 방식의 부족에 대해 고속도로 빅 데이터 감사 솔루션을 공식 출시했다.
이 방안은 화웨이가 클라우드 업계를 선도하는 클라우드 디지털 플랫폼을 기반으로 고속도로 업계의 두터운 축적과 함께 대용량 데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술을 활용해 대량의 교통기록 데이터의 도피 비용 자동 분석, 입구 카메라로 포착한 이미지 기록과 결합해 도피비 차량에 대한 정확한 인식을 실현해 고속 차주의 수익을 보장하고 있다.
화웨이 클라우드 데이터 감사 솔루션은 다음과 같은 세 가지 플랫폼으로 구성됩니다.
AI 에지 감사 플랫폼, 화웨이가 자체 개발한 붕붕붕 920 과 Shengteng 3 10 칩+지능형 에지 플랫폼 IEF 에지 아키텍처를 기반으로 30+ 차량 특징의 실시간 처리와 수만 종의 차량 식별, 감사 장면, 차량 통행 사진 저장
대형 데이터 감사 플랫폼은 주로 인프라 계층, 플랫폼 계층, 에너지 계층 및 애플리케이션 계층을 포함합니다.
인프라 계층: 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 등의 기본 리소스를 제공합니다.
플랫폼 계층: 지능형 데이터 호수 플랫폼 Dayu, AI 개발 플랫폼 ModelArts, 에지 관리 플랫폼 IEF, 데이터베이스, 미들웨어 등 공통 플랫폼 및 구성 요소를 제공합니다.
에너지층: 차량 인식 알고리즘, 지도 검색, 경로 복구 등의 기본 기능을 제공합니다.
애플리케이션 계층: 감사 시스템, 고객 서비스 시스템 등 공공 서비스 시스템을 포함합니다. 감사 시스템은 주로 도피 모델, 트래픽 기록 분석, 증거 체인 관리, 신용 관리, 흑백 목록 관리 등의 감사 관련 기능을 구현합니다.
차량 특징 교육 개발 플랫폼, 새로운 차량 식별 및 차량 특징 인식 능력의 지속적인 향상, 차량 이상 통행 사진의 지속성 저장 여기서 ModelArts 는 대량의 데이터 사전 처리 및 차량 모델, 차량 특성의 반자동 주석, 대규모 분산 교육, 차량 인식 모델의 자동 생성, 클라우드에서의 모델 주문형 배포를 제공하는 원스톱 AI 교육 개발 플랫폼입니다.
화웨이 빅 데이터 엔지니어
화웨이 클라우드는 고객에게 신뢰할 수 있는 비즈니스 운영 환경, 쉽게 액세스, 주문형 사용, 유연한 확장 클라우드 보안 서비스를 제공하여 고객이 클라우드의 어플리케이션 시스템과 중요한 데이터를 보호할 수 있도록 지원하기 위해 노력하고 있습니다. 화웨이 클라우드는 CSA STAR, ISO 보안 시스템 등 20 개 이상의 보안 규정 준수 인증을 받았으며 20 18 에서 동등한 보안 레벨 4 평가를 통과했습니다.
현재 텐센트, 알리 등 인터넷 헤드 기업을 포함한 대기업들은 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술을 적극 활용해 제품을 공급하고 있다.
예를 들어, 대형 데이터 기술을 이용한 맞춤형 음악 추천을 위한 최초의 넷이즈 클라우드 뮤직, 전자 상거래 플랫폼에서 일반적으로 사용되는 상품 추천 기능은 모두 대형 데이터 기술 애플리케이션을 기반으로 한 대표입니다.
화웨이를 예로 들다. 화웨이는 1-3 년 경력의 대형 데이터 개발 엔지니어에게 최대 4 만 위안의 월급을 지급했다. 다른 대형 공장에서 30-60 K 대형 데이터 개발 엔지니어를 채용하려면 1-3 년의 업무 경험만 있으면 됩니다. 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅은 여전히 현재의 배당금 진지라고 할 수 있다.
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