波诡云谲、晴雨难测，云计算如何能道破天机？
预知天象是人类一直以来的梦想 ， 从古代开始 ， 官方就为了观测天象培养出了很多天文学家 ， 民间也有许多能够观测天象的能人异士 。 著名成语草船借箭的故事中 ， 诸葛亮就通过夜观天象获得东风良机 ， 继而将天时地利为我所用 ， 在赤壁之战中抢得先机 。
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而到了科技高度发达的今天 ， 我们又是如何观测天气 ， 云计算又是如何在天气预测中发挥重要作用的呢？
毫不夸张地说 ， 气象部门就是一个超大的“数据库” ， 里面存储了海量的数据 。
【波诡云谲、晴雨难测，云计算如何能道破天机？】气象观测数据是开展各项气象业务的基础 。 看似简单的天气预报 ， 背后都有非常庞杂的数据采集作支撑 ， 包括全国2000多个地面站、120多个高空探测站、6颗在轨卫星、5万多个自动监测站、600多个农业监测站、300多个雷达站等 ， 逐日、逐小时甚至到逐分钟扫描着中国出现的各种各样大气数据 。 我们每日接收到的天气预报信息 ， 就是由如此庞杂的数据 ， 再加上欧亚甚至全球的所有气象数据 ， 通过筛选、运算、分析等一系列复杂的工序得到的 。 随着预报业务的不断发展 ， 这些数据将更加精密 ， 数量也将继续增加 。
就气象数据自身来说 ， 我们可以由已知的数据模拟得到过去几千年、几万年甚至更久以前的气象数据 ， 也可以通过这些数据去预测多年后的气象环境 。 大数据时代观点认为：对大数据进行相对简单的相关运算永远比对小数据进行复杂运算得出的结果准确 。
通过对过去的气象数据进行统计和分析得出气象变化规律 ， 这一过程可概括为大数据建模与概率分析 ， 也是一切预测术的原型 。
气象数据的大量搜集、存储、处理和分析 ， 对软、硬件的要求更为苛刻 ， 传统的处理设备难以满足大数据处理的功能和性能要求 。
当数量庞杂的气象数据出现时 ， “云端”会根据需求迅速组织计算资源 ， 在计算结束后将结果反馈 。 云计算使得大数据处理更方便、更快速、更省时省力 ， 这在气象防灾减灾中意义重大 。 要提高预报预警准确率、科学评估灾害 ， 必须要纳入除气象数据以外的大量其他行业的数据 ， 传统的设备无法快速处理 ， 这无疑是和生命财产安全抢夺时间 ， 而云计算可以快速、准确地分析处理这些数据 ， 解决这一问题 。
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有孚网络凭借着以北京、上海、深圳为中心 ， 涵盖京津冀、长三角、粤港澳大湾区等重要热点区域的数据中心布局 ， 能够满足天气预报过程中超大规模的气象数据资料的存储需求 。 分布式结构自带良好的扩展性 ， 能够轻松处理PB级存储 ， scale-out存储架构能够对整体性能进行提高 ， 实现高效扩容 。
传统的数据分析更多地依托于本地的服务器 ， 不仅性能低 ， 扩容慢 ， 而且成本也非常高 。 算力是分析和解读气象信息的关键环节 ， 为解决气象预测在算力方面的痛点 ， 依托于自建的数据中心 ， 有孚专有云能够提供比传统架构高数十倍的计算性能 。 同时结合有孚AI和大数据应用 ， 既能实现较高的计算处理性能 ， 又在能效比、内存支持 ， 以及CPU本身的架构上具有很大的优势 。
在技术发达的今天 ， 预测天象已经不是少数人掌握的秘籍了 。 手机上的天气预报每天都在指导着我们的生产生活 ， 这也是科技造福人类的重要表现之一 。
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