世界經濟的發展源于競爭和進化。正如軟件定義吞噬傳統IT架構，硬件向軟件進化，ZETTAKIT澤塔云等超融合創新力量正在吞噬傳統超融合，向著“軟件定義數據中心”的方向不停進化。從2014年首次推出超融合系統zCloud，到2016年發布GPU云產品zVision，澤塔云已經涵蓋了超融合系統、容災備份、虛擬化安全、云管平臺、GPU虛擬化等全棧產品系列，為用戶交付完整的“軟件定義數據中心”。
技術創新無邊界 ZETTAKIT連創國內政企上云里程碑
澤塔云在研發上的創新和持續投入，將技術和市場相連接，不斷擴大超融合云計算的想象力和邊界，實現“軟件定義數據中心”理念的一次次升級。在這個過程中，澤塔云與眾多行業客戶共同創造了一個又一個的里程碑。
- 超融合首戰：國家衛計委
2014年底，國家衛計委藥具管理中心采用澤塔云超融合系統zCloud，是國內首個通過超融合上云的部委單位。這一年，超融合概念才剛剛在國內落地，澤塔云成為最早推出完整數據中心虛擬化超融合產品的廠商。
四年來，藥具管理中心的超融合平臺持續運行，其業務從未中斷，藥具管理中心機房也因此成為多家企業事業單位輪流參觀的示范點。
- 超融合+雙活：國銳集團
2016年，國銳集團部署澤塔云超融合系統zCloud，這是國內首個通過超融合實現雙活數據中心的標桿案例。澤塔云的超融合+雙活解決方案，為國銳集團在兩個距離20-30公里的數據中心部署超融合系統，讓兩大數據中心同時處于運行狀態，共同承擔業務，由澤塔云的云平臺統一管理運維。
在超融合IT基礎架構之上，澤塔云開始擴大超融合應用場景的邊界。
- 超融合+GPU虛擬化：陜西測繪局
同年，澤塔云率先推出國內第一款基于超融合架構的GPU云zVision，面向的是重度圖像渲染的使用場景，國外同類產品是Citrix和VMware推出的3D虛擬桌面。
澤塔云超融合+GPU云解決方案，將陜西測繪局的“圖形工作站+集中存儲”的傳統IT生產架構，升級為“GPU云+超融合”的云計算生產架構。這套全新的生產架構中，超融合平臺支撐數據的快速分發，準確投遞，大大減少業務流程，縮短了業務周期。同時，GPU云替代了圖形工作站，滿足了生產業務的高GPU負載使用場景。
至此，澤塔云超融合能力繼續擴大，完成了從數據中心的傳統業務向組織生產業務的擴張。
- 超融合再升級：以嶺藥業
2017年，以嶺藥業核心業務CRM系統不堪重負，運行在小型機與SAN存儲的Oracle數據庫，承載了幾千萬條記錄，數據高達TB級別。
澤塔云超融合平臺為以嶺藥業構建了新一代IT架構，使得X86服務器組成的系統，在性能和穩定性上也有能力媲美小型機，解決了CRM系統高業務負載場景的關鍵性能問題，這讓澤塔云的超融合應用場景繼續擴大。
這一年，澤塔云成為業界率先突破銀行和證券兩大金融機構的超融合服務商，池州人行、蘇州人行、吳江農商行、方正證券等金融機構，紛紛部署澤塔云超融合系統，對數據中心進行大規模利舊，壓縮空間，精簡IT架構，在資源效率大幅提升的同時，也為金融機構新業務快速上線提供了彈性伸縮的資源供給。
這些金融行業的應用特點，使得澤塔云超融合有機會進入更高級的應用領域，去觸摸技術的尖峰。金融領域高標準的技術準入，也為澤塔云在其他行業和領域的客戶建立了示范作用。
如今，澤塔云成為客戶數量最多的國產超融合廠商，其客戶廣泛分布于國內金融、政府、教育、軍工、能源、設計制造以及企業級主流市場，包括國家衛計委、國家新聞出版總署、陜西省國家測繪局、招商銀行、方正證券、池州人行、中車集團、京煤集團、陜煤集團、中國誠通控股集團、中國標準科技集團、南開大學、國防科技大學、中國民航大學等行業標桿客戶。
從基礎的超融合云計算架構平臺，升級為云計算+異地雙活容災，再升級為替代小型機承擔高性能的數據庫業務，再到進入對IT穩定性有著超高要求的金融業，最近更是將云計算擴展到數據中心之外的生產業務上。ZETTAKIT超融合讓云計算像空氣一樣，充滿企業的各個角落。
云計算和AI加速融合 ZETTAKIT引領技術創新
在AI的驅動下，云計算正在加速駛入全新的智能領域。AI和超融合的深度結合，必將打開一個嶄新的云計算市場空間。面對這樣的市場環境，澤塔云如何始終保持在超融合賽道的最前列，又將如何助力企業駛入業務發展的“快車道”?
2018年7月12日，澤塔云新品發布會即將在西安香格里拉大酒店舉辦。在此次發布會上，澤塔云將帶來兩款產品的全新升級：超融合系統zCloud3.0和GPU云產品zVision 3.0，展示其在產品性能及操作體驗上的進一步提升。
更令人期待的是，澤塔云將首發一款新產品——基于超融合架構的機器學習一體機zMind1.0。這款產品針對用戶搭建機器學習環境極為不便的場景，提供深度學習環境快速部署，包含Caffe2/TensorFlow/mxnet/pytorch等幾乎所有主流算法框架，以及常用網絡模型、數據集，讓科研人員可以把更多的時間投入到深度學習和人工智能領域。
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