大数据存储领导厂商创新科加入,携手龙蜥社区共建开源生态

简介: UIT 创新科加入龙蜥社区,与社区一起推动龙蜥开源操作系统在私有云计算、专业存储系统及 AI 应用领域的广泛使用,助力各行业数字化转型快速推进。

创新科.png

近日,深圳创新科技术有限公司(以下简称“UIT 创新科”)签署了 CLA(ContributionLicense Agreement,贡献者许可协议),正式加入龙蜥社区(OpenAnolis)。


UIT 创新科是一家以大数据存储系统为基础,集数据中心、服务器、云服务和大数据服务为一体的高新技术企业,致力成为中国云计算和大数据解决方案领导厂商。其产品及服务广泛应用于通信、金融和互联网等行业,赢得了中国移动、霍尼韦尔、CCTV、人民银行等众多大客户的信任,也服务了北京奥运会和上海世博会,并为中国多个云计算基地提供大数据服务。自主创新,云领未来。UIT 创新科始终走在技术创新的前沿,掌握大数据的核心技术,拥有两百多项国内外专利和著作权,入选了国家级专精特新“小巨人”企业名单,并连续 6 年获得中国国际软件博览会金奖。


创新科智能计算产品线总经理孟庆伟表示:“UIT 创新科未来将积极参与龙蜥社区合作建设,与社区一起推动龙蜥开源操作系统在私有云计算、专业存储系统及 AI 应用领域的广泛使用,助力各行业数字化转型快速推进。”


—— 完 ——
加入龙蜥社群

加入微信群:添加社区助理-龙蜥社区小龙(微信:openanolis_assis),备注【龙蜥】与你同在;加入钉钉群:扫描下方钉钉群二维码。欢迎开发者/用户加入龙蜥社区(OpenAnolis)交流,共同推进龙蜥社区的发展,一起打造一个活跃的、健康的开源操作系统生态!

开发者社区.png

关于龙蜥社区

龙蜥社区OpenAnolis)是由企事业单位、高等院校、科研单位、非营利性组织、个人等在自愿、平等、开源、协作的基础上组成的非盈利性开源社区。龙蜥社区成立于 2020 年 9 月,旨在构建一个开源、中立、开放的Linux 上游发行版社区及创新平台。

龙蜥社区成立的短期目标是开发龙蜥操作系统(Anolis OS)作为 CentOS 停服后的应对方案,构建一个兼容国际 Linux 主流厂商的社区发行版。中长期目标是探索打造一个面向未来的操作系统,建立统一的开源操作系统生态,孵化创新开源项目,繁荣开源生态。

目前,龙蜥OS 8.4已发布,支持 X86_64 、Arm64、LoongArch 架构,完善适配飞腾、海光、兆芯、鲲鹏、龙芯等芯片,并提供全栈国密支持。

欢迎下载:

https://openanolis.cn/download

加入我们,一起打造面向未来的开源操作系统!

https://openanolis.cn

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
1月前
|
存储 算法 数据挖掘
【2023年中国高校大数据挑战赛 】赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对 Python实现
本文介绍了2023年中国高校大数据挑战赛赛题B的Python实现方法,该赛题涉及DNA存储技术中的序列聚类与比对问题,包括错误率分析、序列聚类、拷贝数分布图的绘制以及比对模型的开发。
44 1
【2023年中国高校大数据挑战赛 】赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对 Python实现
|
1月前
|
数据可视化 大数据 定位技术
GIS:开源webgl大数据地图类库整理
GIS:开源webgl大数据地图类库整理
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 大数据
参与开源大数据Workshop·杭州站,共探企业湖仓演进实践
Apache Flink 诚邀您参加 7 月 27 日在杭州举办的阿里云开源大数据 Workshop,了解流式湖仓、湖仓一体架构的最近演进方向,共探企业云上湖仓实践案例。
159 12
参与开源大数据Workshop·杭州站,共探企业湖仓演进实践
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
深入解析Memcached:内部机制、存储结构及在大数据中的应用
深入解析Memcached:内部机制、存储结构及在大数据中的应用
|
24天前
|
机器学习/深度学习 监控 大数据
Serverless 应用的监控与调试问题之Flink在整个开源大数据生态中应该如何定位,差异化该如何保持
Serverless 应用的监控与调试问题之Flink在整个开源大数据生态中应该如何定位,差异化该如何保持
|
1月前
|
存储 分布式计算 算法
"揭秘!MapReduce如何玩转压缩文件,让大数据处理秒变‘瘦身达人’,效率飙升,存储不再是烦恼!"
【8月更文挑战第17天】MapReduce作为Hadoop的核心组件,在处理大规模数据集时展现出卓越效能。通过压缩技术减少I/O操作和网络传输的数据量,不仅提升数据处理速度,还节省存储空间。支持Gzip等多种压缩算法,可根据需求选择。示例代码展示了如何配置Map输出压缩,并使用GzipCodec进行压缩。尽管压缩带来CPU负担,但在多数情况下收益大于成本,特别是Hadoop能够自动处理压缩文件,简化开发流程。
29 0
|
2月前
|
存储 XML JSON
Bond——大数据时代的数据交换和存储格式
【7月更文挑战第12天】Bond是微软开源的可扩展数据格式化框架,适用于服务间通信等场景。它使用IDL定义数据结构,并具备高效性能及良好的版本控制能力。通过描述消息格式并生成代码,Bond简化了多语言间的数据交换,相较于XML和JSON,在效率和支持快速开发方面更具优势。实际应用时需根据需求选择合适的数据交换格式。
|
3月前
|
存储 分布式计算 OLAP
Apache Paimon统一大数据湖存储底座
Apache Paimon,始于Flink Table Store,发展为独立的Apache顶级项目,专注流式数据湖存储。它提供统一存储底座,支持流、批、OLAP,优化了CDC入湖、流式链路构建和极速OLAP查询。Paimon社区快速增长,集成Flink、Spark等计算引擎,阿里巴巴在内部广泛应用,旨在打造统一湖存储,打通Serverless Flink、MaxCompute等,欢迎大家扫码参与体验阿里云上的 Flink+Paimon 的流批一体服务。
13888 7
Apache Paimon统一大数据湖存储底座
|
2月前
|
存储 NoSQL 大数据
大数据存储:HBase与Cassandra的对比
【7月更文挑战第16天】HBase和Cassandra作为两种流行的分布式NoSQL数据库,在数据模型、一致性模型、数据分布、查询语言和性能等方面各有千秋。HBase适用于需要强一致性和与Hadoop生态系统集成的场景,如大规模数据处理和分析。而Cassandra则更适合需要高可用性和灵活查询能力的场景,如分布式计算、云计算和大数据应用等。在实际应用中,选择哪种数据库取决于具体的需求和场景。希望本文的对比分析能够帮助读者更好地理解这两种数据库,并做出明智的选择。
|
2月前
|
存储 Java 分布式数据库
使用Spring Boot和HBase实现大数据存储
使用Spring Boot和HBase实现大数据存储

热门文章

最新文章