至顶网服务器频道 06月01日 新闻消息: 浪潮旗舰双路服务器NF5280M4部署于国税总局北京数据中心和南海数据中心,打造数据管理云平台,整合全国税务数据资源,形成全覆盖、高质量的税务数据大集中环境,为国税总局进行深度数据分析、利用、监管提供基础支撑,强化数据治理能力。
随着税收征管改革力度的不断加大,税收信息化逐渐成为纳税人口中的热门词,它的发展涉及税收管理、征收、监控、服务等各领域,而以金税三期为标志的税务信息化是中国税收管理的一场深入革命,其核心内容是建立以增值税为主体的流转税制度。
金税三期的总体目标是建立"一个平台、两级处理、三个覆盖、四个系统"。一个平台指包含网络硬件和基础软件的统一的技术基础平台;两级处理指依托统一的技术基础平台,逐步实现数据信息在总局和省局集中处理;三个覆盖指应用内容逐步覆盖所有税种,覆盖所有工作环节,覆盖国地税并与相关部门联网;四个系统指通过业务重组、优化和规范,逐步形成一个以征管业务系统为主,包括行政管理、外部信息和决策支持在内的四个应用系统软件。
当税务遇上"互联网+"
随着金税三期工程的不断推进,当前阶段的建设目标是实现金税三期工程在税务系统的全覆盖,具体包括:完成征收管理、行政管理、决策支持和外部信息等四大类应用系统在全国的推广部署;实施总局数据集中及数据资源的建设与开发,完成2个国家级税务处理中心的扩容,包括计算存储资源、系统软件及备份系统建设等,以提高各单位的数据处理能力;以及按照国家在云计算、大数据、互联网+等方面的战略部署,适应国家财税体制改革及税制改革要求,适应税收管理现代化要求,在系统优化及全面推广工作中,进行相关的创新性研究及部署。
为此,国家税务总局决定开展数据资源建设项目,搭建数据管理云平台,通过增加国家级北京数据中心和南海数据中心的计算存储资源,实现对国税总局数据资源的集中管理和开发,同时也可以满足金税三期工程当前阶段推广所涉及的应用系统对数据库服务器和应用服务器的需求。数据管理云平台不仅面临着海量税务数据处理,同时承担着税务系统四大核心应用,这就要求支撑平台的服务器必须具备高性能、高可靠性和良好的扩展能力,从而科学发挥计算存储资源的利用效率和管理效能。
数据库服务器的理想选择
经过一系列严苛的测试和多方面考察后,国税总局最终选择了浪潮旗舰双路服务器NF5280M4作为数据管理云平台的基础。数百台NF5280M4部署于国税总局北京和南海数据中心,极大地扩展了其计算和存储资源,满足了总局数据集中及核心业务应用的部署要求。
NF5280M4搭载英特尔全新E5 v4处理器,采用全新智能计算加速技术,可根据用户应用需求进行智能优化调节,DDR4内存技术可为业务处理提供更好的性能。最大支持29块2.5英寸硬盘,为业界之最,可充分满足对海量数据的存储处理需求。同时,支持8个标准高速PCI-E 3.0扩展槽和1个专用PCI-E扩展槽,6个全长全高卡,支持极速网络I/O功能,用户能根据应用需求进行自由扩展,实现性能飞跃。

浪潮NF5280M4
此外,NF5280M4支持高级内存纠错、内存镜像、内存热备等多项高级RAS特性,关键部件冗余热插拔的设计和最新优化的系统环境动态感知和调控技术,配合先进的风冷系统可实现最佳工作环境,保障系统稳定运行。
税务数据大集中之后
依托浪潮双路服务器NF5280M4搭建的数据管理云平台,在整合全国税务资源的基础上,充分利用第三方、互联网等外部数据资源,形成了一个全覆盖、高质量的税务数据大集中环境,帮助国税总局将数据作为一种资产进行集中管控,为深度的数据分析、利用、监管提供了基础支撑,国税总局的数据治理能力进一步得到提升。
截至目前,NF5280M4凭借其高效稳定的特质已经广泛应用于海关总署、国家质检总局、深圳证券交易所、交通银行、人民银行等政府、金融行业,承担起客户关键业务应用。
经过持续的建设和投入,金税三期的功能更加强大,运行更加顺畅,内容更加完备,流程也更加合理,实现了国地税和其他部门数据资源的灵活调配和信息共享,提升了税收数据的运用质量,也给纳税人带来了办税流程的便利,缩短了纳税人的业务办理时间。
好文章,需要你的鼓励
丰田第六代RAV4搭载高通骁龙数字底盘平台,提供个性化、直观且无缝连接的驾驶体验。新车基于丰田Arene软件开发平台,推进软件定义汽车发展,配备紧急驾驶停止系统和突然加速抑制功能。车载多媒体系统支持个性化主屏幕定制和更准确的语音识别。通过与高通技术公司合作,利用先进AI技术增强用户体验,提供更智能、直观和安全的出行方案。
上海AI实验室开发RePro训练方法,通过将AI推理过程类比为优化问题,教会AI避免过度思考。该方法通过评估推理步骤的进步幅度和稳定性,显著提升了模型在数学、科学和编程任务上的表现,准确率提升5-6个百分点,同时大幅减少无效推理,为高效AI系统发展提供新思路。
Chainguard发布可信开源软件季度报告,基于1800多个容器镜像项目和近5亿次构建的数据分析。报告显示:Python因AI需求成为最受欢迎的开源镜像;超半数生产环境运行在热门项目之外的长尾镜像上;98%的漏洞出现在非热门项目中,安全负担主要集中在不太显眼的技术栈部分;44%客户在生产环境中使用FIPS镜像以满足合规要求;Chainguard平均在20小时内修复关键漏洞。
MIT团队开发的VLASH技术首次解决了机器人动作断续、反应迟缓的根本问题。通过"未来状态感知"让机器人边执行边思考,实现了最高2.03倍的速度提升和17.4倍的反应延迟改善,成功展示了机器人打乒乓球等高难度任务,为机器人在动态环境中的应用开辟了新可能性。