華為在2024年的MWC上發布了國家雲2.0解決方案，這表明他們致力於協助全球政府機構進行數字轉型，並通過數據和人工智能來推動智能化。華為的國家雲2.0解決方案提供可信賴的雲基礎設施、創新的雲服務和行業專業知識。通過提供這些資源，華為旨在幫助政府加速實現其國家數字願景。值得注意的是，我的知識基於截至2021年9月的信息，並且我無法提供超出該時間點的具體細節或發展情況。
華為混合雲副總裁胡玉海表示：“全球數字轉型已經進入由數據和人工智能驅動的全面智能化新階段。華為的國家雲2.0解決方案提供可信賴的雲基礎設施、創新的雲服務和豐富的行業專業知識。我們旨在幫助政府更快實現國家數字願景。”
國家雲2.0解決方案
國家雲2.0解決方案已正式發布如今，超過170個國家和地區宣布了數字轉型戰略。隨著AI模型等創新技術的廣泛應用，政府客戶的數字轉型正進入一個新階段。過去，政府客戶專注於將其應用程序遷移到各種雲端平台。現在，他們正在尋求以數據和人工智能為驅動的行業智能。他們希望利用數字和智能技術來推動智慧城市治理、提供更好的政府服務和促進更大的經濟增長。
為了協助國家和地區政府加快數字化和智能升級的進程，華為推出了國家雲2.0解決方案。該解決方案依靠華為在ICT創新領域的實力和驅動全球客戶和合作夥伴進行數字轉型的豐富經驗。它提供可信賴的雲基礎設施、創新的雲服務和豐富的行業專業知識，幫助政府更快實現其國家數字願景。
- 可信賴的雲基礎設施：華為多年來一直在持續投資軟硬件的基礎技術。華為建立了安全可靠、開放的原生雲基礎設施，並提供綠色低碳的IT硬件和原生雲基礎設施。華為旨在為政府客戶的國家數字轉型打下堅實的基礎。
- 創新的雲服務：華為利用數據和人工智能技術提供創新的雲服務，旨在幫助政府客戶釋放數據價值並建立數據主權。
- 豐富的行業專業知識：華為提供一系列專業服務，包括高層設計、服務規劃、交付和實施，所有這些都得益於與眾多全球項目的豐富經驗。華為期待未來與更多行業合作夥伴合作，加速全球政府客戶的國家數字轉型。
華為雲堆棧為華為國家雲2.0提供動力，具備四項創新能力，可構建安全、可信、智能的國家雲：
- 安全可靠的原生雲基礎設施：華為雲堆棧確保雲服務的高可用性，應用程序可以在城市內實現主動-主動配置，並在無需改變架構的情況下進行遠程災難恢復。它集成了SecMaster和一套全面的安全服務，協助政府客戶輕鬆達到合規要求。精細的多級雲管理針對政府的組織結構進行定制。此外，華為雲堆棧提供與主流硬件、操作系統以及第三方應用高度兼容的開放生態系統。
- 一站式定制AI模型的盤古模型：華為雲堆棧是業界首個可用於部署AI模型的混合雲解決方案。它提供了業界最完整的AI生產鏈，降低了構建AI模型的門檻。華為雲堆棧還支持跨雲端訓練和多雲端部署AI模型。此外，華為雲堆棧提供數十個行業特定解決方案，幫助政府客戶快速建立自己的AI模型。
- 促進數據共享的融合數據湖：華為雲堆棧提供對政府數據的全生命周期管理，提高數據治理效率10倍。華為雲堆棧使用FusionInsight MRS建立了一個集成的大數據平台，實現政府數據的實時導入到湖中，促進跨源、跨域、跨倉儲的協作。這將使分析效率提高50倍。
- 高性能高可用的分布式雲數據庫：華為雲高斯庫是一個分布式雲數據庫，利用多項新技術提供高可用性、安全性、性能、可擴展性和智能化。它提供簡單的部署體驗，允許平滑從其他數據庫遷移數據。高斯庫為全球客戶提供更好的數據庫選擇。
與華為雲堆棧共同邁向國家數字轉型的跨越
憑藉創新技術和眾多行業專屬解決方案，華為雲堆棧為全球超過5,200個政府和企業客戶提供服務。華為雲堆棧在中國和新興亞太地區等多個市場中處於領先地位，已與20多個國家和地區的政府攜手合作建設國家雲，加速國家數字轉型。
埃及的NAS Cloud利用華為雲堆棧提供的雲平台和Al Cortex等服務，部署了國家數據中心、國家災難恢復即服務(DRaaS)和人工智能創新平台，提升了數據安全性，促進了數據共享，提升了政府服務水平。他們的目標是為埃及打造全連接、智能化的政府服務。
泰國的國家電信公共有限公司（NT）利用華為雲堆棧建立了一個國家雲。華為雲堆棧是一個部署在本地的混合雲解決方案，提供了廣泛的雲服務。通過華為雲堆棧，該國家雲為泰國多個政府機構提供了廣泛的雲服務。它將政府的公共服務提升到了新的水平。
烏茲別克斯坦利用華為雲堆棧部署了一個安全可靠的國家雲。該國家雲提供了全國范圍的電子政府系統。它還提供了多層次的虛擬數據中心（VDC），以適應烏茲別克斯坦部門的組織結構。支持精細的雲資源管理。該國家雲現在為整個烏茲別克斯坦的450萬用戶提供了超過447個公共服務。
全球的數字轉型正在加速進展。在雲和人工智能的迅猛發展推動下，它已經進入了一個新的階段。展望未來，華為將繼續持續投資，與世界各地的更多客戶和合作伙伴攜手深入探索雲，加速國家的數字轉型。
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