為了夯實(shí)技術(shù)人員的超融合產(chǎn)品實(shí)施能力，提升核心渠道為客戶提供服務(wù)與支持的能力，浪潮云在9月份拉開了：浪潮超融合InCould Rail全國二級渠道培訓(xùn)。先期暫定北京、長沙、武漢、遼寧四個(gè)城市。北京區(qū)培訓(xùn)由北京區(qū)核心代理商北京鼎信泰德科技有限公司主辦，于2020年9月26日-27日共2天，在北京市海淀區(qū)東北旺路2號聯(lián)創(chuàng)大廈（誠虛凈茶館）舉行。 9月26日，鼎信泰德特邀請浪潮云數(shù)產(chǎn)品部總監(jiān)張明燦為相關(guān)人員進(jìn)行了為期兩天的超融合產(chǎn)品培訓(xùn)。培訓(xùn)內(nèi)容包含：浪潮超融合產(chǎn)品介紹及優(yōu)勢競爭分析、浪潮超融合產(chǎn)品實(shí)施演示、上級實(shí)際操作。在培訓(xùn)最后進(jìn)行了浪潮超融合筆試和培訓(xùn)總結(jié)，并對業(yè)務(wù)達(dá)標(biāo)人員頒發(fā)浪潮超融合認(rèn)證工程師證書。

培訓(xùn)環(huán)節(jié)回顧：

培訓(xùn)初始，鼎信泰德總經(jīng)理項(xiàng)清猛發(fā)表講話，明確我司向超融合業(yè)務(wù)進(jìn)軍的規(guī)劃與決心。項(xiàng)總表示，在過往的業(yè)務(wù)進(jìn)程中我們已經(jīng)積累了豐富的行業(yè)解決方案經(jīng)驗(yàn)，也奠定了良好的客戶基礎(chǔ)，面對如此龐大的的超融合市場，我們有信心在此領(lǐng)域占有一席之地，并力爭成為行業(yè)標(biāo)桿。

接下來浪潮云數(shù)產(chǎn)品部總監(jiān)張明燦先給大家詳細(xì)介紹了浪潮超融合產(chǎn)品。張總強(qiáng)調(diào)，業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的“硬件重構(gòu)+軟件定義”融合架構(gòu)是浪潮面向軟件定義數(shù)據(jù)中心（SDDC）的長期策略，InCloud Rail超融合架構(gòu)一體機(jī)正是這一戰(zhàn)略的最佳實(shí)踐。浪潮推出的新一代超融合架構(gòu)一體機(jī)面向軟件定義的數(shù)據(jù)中心，基于硬件重構(gòu)平臺(tái)和軟件定義系統(tǒng)，具有可重構(gòu)，自動(dòng)化，整體性，彈性化特點(diǎn)，具備穩(wěn)定的虛擬化功能、企業(yè)級分布式存儲(chǔ)能力、全面的云數(shù)據(jù)中心管理能力和高密度底層架構(gòu)，可以幫助客戶快速構(gòu)建云數(shù)據(jù)中心，降低復(fù)雜性，降低TCO及靈活服務(wù)交付。

經(jīng)過張總的講解與介紹，大家對超融合業(yè)務(wù)有了更加清晰的認(rèn)知，除了講解，培訓(xùn)現(xiàn)場也給大家安排了上機(jī)實(shí)操環(huán)節(jié)，需要每個(gè)人獨(dú)立完成超融合業(yè)務(wù)的部署，一系列的實(shí)操過程，讓每個(gè)人都清楚掌握了超融合業(yè)務(wù)的部署流程與注意事項(xiàng)。

為了檢測學(xué)習(xí)成果，并對所學(xué)內(nèi)容進(jìn)行查缺補(bǔ)漏，及時(shí)復(fù)習(xí)。在培訓(xùn)的最后為所有參訓(xùn)人員安排了筆試考核。針對所有培訓(xùn)內(nèi)容，從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)方面，進(jìn)行全方位考察。因?yàn)榕嘤?xùn)老師的耐心講解，以及每位學(xué)員的積極參與，考核通過率超過了80%。并給考試通過的同學(xué)頒發(fā)了結(jié)業(yè)證書。

至此，本次培訓(xùn)完美收官，也標(biāo)志著鼎信泰德的浪潮超融合業(yè)務(wù)也正式起航。

中國的超融合系統(tǒng)市場在2018年獲得快速增長， 2019年度繼續(xù)保持良好的上升態(tài)勢，平均每季度市場收入較去年同期增長 56.7% 。超融合系統(tǒng)現(xiàn)已得到國內(nèi)市場和越來越多的行業(yè)客戶的認(rèn)可，尤其是在 政府、教育、金融、制造、電信/運(yùn)營商等行業(yè)。 Gartner預(yù)測：未來5年超融合將會(huì)成為最主要的集成系統(tǒng)部署模式；至2021年，30%的用戶會(huì)基于其混合云能力選擇超融合解決方案；至2023年，70%的企業(yè)將會(huì)部署超融合系統(tǒng)。

多年來，浪潮云海超融合始終堅(jiān)持以用戶為中心，聚焦客戶應(yīng)用場景、打造貼近實(shí)際業(yè)務(wù)需求的產(chǎn)品能力，包括多云納管、跨云遷移、資源池化和流程審批、服務(wù)可視化編排、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)保護(hù)、獨(dú)立存儲(chǔ)容災(zāi)等關(guān)鍵特性，并且在多個(gè)重點(diǎn)行業(yè)客戶和生產(chǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)得到驗(yàn)證。

伴隨5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起，能源、制造、交通等行業(yè)的業(yè)務(wù)場景逐漸向邊緣端遷移，海量數(shù)據(jù)亟需在邊緣進(jìn)行預(yù)處理，低時(shí)延、高并發(fā)的業(yè)務(wù)場景進(jìn)一步放大了邊緣微數(shù)據(jù)中心、遠(yuǎn)程運(yùn)維和降級自治等需求。

浪潮云海超融合采用輕量級企業(yè)云架構(gòu)，基于自研虛擬化InCloud Sphere、分布式存儲(chǔ)InCloud Storage、全局分布式SDN、云安全等組件，可以為用戶提供小時(shí)級標(biāo)準(zhǔn)化交付、高效融合、精簡易用、靈活擴(kuò)展的一體化解決方案，是構(gòu)建邊緣云數(shù)據(jù)中心的最佳選擇。此外，浪潮云海超融合針對“云邊端”場景開發(fā)的多數(shù)據(jù)中心納管、全局監(jiān)控、業(yè)務(wù)云邊協(xié)同等特性，可以解決偏遠(yuǎn)地區(qū)無人值守、遠(yuǎn)程運(yùn)維需求，極大提高云邊數(shù)據(jù)中心運(yùn)維管理效率。
目前，浪潮云海超融合已經(jīng)在高速ETC信息采集、風(fēng)電機(jī)組監(jiān)控、煤礦安全預(yù)警等多個(gè)邊緣云場景得到廣泛應(yīng)用，市場服務(wù)客戶超過2000家，覆蓋大型國有企業(yè)/制造業(yè)、醫(yī)療、交通能源、教育等多個(gè)行業(yè)。未來，浪潮繼續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品創(chuàng)新，提升產(chǎn)品能力，持續(xù)推出滿足云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能場景需求的“云數(shù)智”解決方案。

浪潮云海超融合基于浪潮高性能服務(wù)器平臺(tái)，融合自研高效能超融合軟件，可以最大限度發(fā)揮硬件極致性能。目前，浪潮已經(jīng)推出覆蓋多場景的系列產(chǎn)品，包括2路/4路、1U/2U/4U、GPU/高密度/通用機(jī)架式等多個(gè)產(chǎn)品形態(tài)，其中，備受關(guān)注的當(dāng)屬邊緣超融合一體機(jī)產(chǎn)品。
該產(chǎn)品是浪潮為邊緣計(jì)算場景打造的超融合一體機(jī)，可以在極致空間內(nèi)提供更高性能、更高擴(kuò)展性，同時(shí)，能夠適應(yīng)邊緣計(jì)算場景更嚴(yán)苛的物理運(yùn)行環(huán)境（如高溫、高濕、高灰塵等），滿足日益增長的5G基站、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)需求。

“浪潮作為國內(nèi)最早發(fā)力私有云市場的廠商之一，同時(shí)擁有雄厚的技術(shù)和產(chǎn)品實(shí)力。從2010年發(fā)布云海戰(zhàn)略至今，云海OS已經(jīng)發(fā)展了十年，也經(jīng)歷了不同時(shí)段的迭代進(jìn)化?！弊畛踔饕且蕴摂M化集群管理、初級的多租戶運(yùn)營運(yùn)維為主；2015年開始，圍繞著開放、融合、敏捷，浪潮開始以O(shè)penStack為核心構(gòu)建數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)，通過敏捷開發(fā)模式，實(shí)現(xiàn)了虛擬、裸機(jī)、容器的統(tǒng)一管理及增強(qiáng)。去年開始，浪潮在云海OS5.8版本中進(jìn)一步融入AIOps、AI服務(wù)，以O(shè)penStack、K8s等開放基礎(chǔ)設(shè)施為底座，構(gòu)建云數(shù)智一體化平臺(tái)并提供智能化服務(wù)，逐步演化到智算中心操作系統(tǒng)。比如，浪潮打造的某國內(nèi)最大規(guī)模金融生產(chǎn)云，2000+節(jié)點(diǎn)規(guī)模，持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行兩年，提供兩地三中心架構(gòu)、異構(gòu)資源管理、高可用架構(gòu)、安全可控的面向未來架構(gòu)的云平臺(tái)，支撐運(yùn)行60+核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，渠道業(yè)務(wù)日交易量峰值6000萬+。

songjy