ZDNet至顶网软件频道消息: 随着桌面云的规模化应用,作为端末设备的云终端得到广泛应用。云终端应用有部署规模大、布局分散、管理人员少、云终端类型多等特点,导致维护管理存在以下问题:
升腾云终端管理解决方案可解决上述问题,带来如下的客户收益:
补丁快速升级,提高运维效率
通过补丁分发机制,批量快速下发补丁,加快漏洞修复,减少运维工作量,节省维护成本。
问题快速处理,提升用户满意度
远程协助机制,快速解决系统设置及业务相关等问题,减少办公中断时间,提升用户满意度。
升腾云终端管理解决方案兼容多类型云终端,涵盖远程协助、部署升级、性能监控等功能,具备统一化管理界面,可实现集中管理或分组分权管理,解决常规的维护难题。方案特点如下:
统一化管理界面,适应集中管理和分组管理
统一化的管理界面,用户账号和角色(管理权限)、资源(云终端)分离。可根据实际场景进行集中化管理和分组管理。
标准化协议,云终端全面管理
弥补其他管理系统只能管理Windows云终端的不足,支持管理不同操作系统(XPe/WES7/COS)的云终端。使用标准通信接口,便于支持其他类型云终端的管理。
升级无感知,不影响用户体验
支持关机自动升级和非工作时间自动升级,不影响用户的正常办公。
全自动化管理
自动发现新入网的云终端,并执行预定义的配置,减轻管理工作量。
升腾云终端管理系统拓扑图如下,单点最大管理规模为20000台。管理规模在3000以内,则无需使用负载均衡器和从管理服务器。
好文章,需要你的鼓励
Xbox 部门推出了名为 Muse 的生成式 AI 模型,旨在为游戏创造视觉效果和玩法。这一举措反映了微软全面拥抱 AI 技术的战略,尽管游戏开发者对 AI 持谨慎态度。Muse 不仅可能提高游戏开发效率,还有望实现老游戏的现代化改造,但其实际效果和对行业的影响仍有待观察。
Sonar收购AutoCodeRover,旨在通过自主AI代理增强其代码质量工具。这项收购将使Sonar客户能够自动化调试和问题修复等任务,让开发者将更多时间用于改进应用程序而非修复bug。AutoCodeRover的AI代理能够自主修复有问题的代码,将与Sonar的工具集成,提高开发效率并降低成本。
人工智能正在推动数据中心的变革。为满足 AI workload 的需求,数据中心面临前所未有的电力消耗增长、散热压力和设备重量挑战。应对这些挑战需要创新的解决方案,包括 AI 专用硬件、可再生能源、液冷技术等。同时,数据中心还需平衡监管压力和社区关切。未来数据中心的发展将决定 AI 技术能否实现其变革性潜力。