ZDNet至顶网软件频道消息:现在,云基础设施市场的竞争非常激烈,每个厂商都在尽可能的使自己与众不同。建设基础设施需要大量资金,选择正确的位置来配置资产就更加重要。云供应商可以对产品或技术水平创新,但位置同样重要,那么原因究竟是什么?
为什么位置很重要?
多样化的位置很重要有以下原因:
世界范围内部署数据中心并不便宜,这就是大型云供应商的优势所在。它不只是为数据中心配置装备和人员,更重要的创新来自那些设施的效率。这是否意味着使用当地的地理环境或者建立自己的电力系统可以让数据中心更环保?这些只有在真正达到规模时,才有助于降低价格。
现下情况
不同的供应商都有区域的概念,或数据中心在一个特定的区域。通常,他们被分割成多个地区,所以可以在地区内实现冗余,但对真正的冗余并不够,由于整个地区可能会故障,或有可能遭遇风暴似的地区事件。因此,真正的地域分开非常重要:
Data Center Locations by Geography
Provider |
USA |
Europe |
Asia |
Other |
Amazon Web Services |
3 |
1 |
3 |
1 |
Microsoft Azure |
5 |
2 |
4 |
1 |
|
1 |
1 |
1 |
0 |
Rackspace |
3 |
1 |
2 |
0 |
Softlayer |
5 |
2 |
2 |
0 |
Azure以12个区域领先,接着是Softlayer的9个,Amazon 8个,Rackspace 6个。Google比较落后,只有3个。
巨头选址
长时间以来,亚马逊在欧洲只有一个数据中心(虽然随着德国新中心的建立而改变),这很奇怪。如果想保持冗余性,就需要2个数据中心挨着,否则延迟会是一个问题。例如,在两个数据中心间复制生产数据库将延迟更久,如果要跨海洋发送数据(例如从美国到爱尔兰)。在爱尔兰和德国之间复制会更好!
2014年以来,随着声称在新数据中心耗资12亿美金,Softlayer也正在推广到其它地区。最近,它推出了香港和伦敦的数据中心,接下来还有更多计划,美国北部2个、欧洲2个、巴西、阿联酋、印度、中国、日本和澳大利亚2个。
最令人失望的是Google,它在基础设施支出一大笔钱,其实有很多全球的数据中心,还不是Google云的一部分。当然,Google是新加入云市场的,大部分的需求来自搜索和Gmail等产品,消费者的需求将占主导地位。考虑到Google推出新功能的速度,如果它真的想和别人竞争,将很快取得进展。
关于中国
我专门从上述数据排除了中国,但它仍然是一个有趣的案例。问题是,即使国内的连接非常好(某些区域),越境会显著增加延迟和丢包,微软和亚马逊都在中国拥有数据中心,但是需要一个单独的账号,通常必须在中国申请。Softlayer宣布在上海成立了一个数据中心,值得关注的是,它是否可以连接到全球专有网络并具有很好的吞吐量?对Google来说,它4年前公开离开中国,因此它不可能在这儿推出一个数据中心。
很明显,位置将是一个竞争优势,目前微软占据第一,但是很快会输给Softlayer。考虑到投资的金额,云的可用性下一步会扩展到哪儿将值得关注。
好文章,需要你的鼓励
全球帆船锦标赛SailGP与BT集团和爱立信合作,在英国朴茨茅斯赛事中部署5G独立组网切片技术。该技术为时速100公里的F50双体帆船提供实时数据传输,支持裁判通过5G直播摄像头执法,并为12支参赛队伍提供战术分析。爱立信私有5G网络覆盖赛事场地,BT提供专用网络切片支持船只连接、支付终端和媒体上传,并试验360度增强现实体验。
中国电信研究院等机构联合开发的xVerify系统,专门解决复杂AI推理模型的评估难题。该系统能够准确判断包含多步推理过程的AI输出,在准确率和效率方面均超越现有方法,为AI评估领域提供了重要突破。
Anthropic推出首个行业定制版AI产品Claude for Financial Services,专为金融行业打造。该服务基于Claude企业版,提供更高使用限制、内置数据连接器以及提示词库。新版本预装了连接FactSet、PitchBook等金融数据提供商的MCP连接器,并包含实施支持。针对金融分析师工作负载大的特点,该服务显著提升了速率限制,同时提供提示词库帮助用户更好地构建查询。
昆仑公司Skywork AI团队开发的Skywork R1V模型,成功将文本推理能力扩展到视觉领域。该模型仅用380亿参数就实现了与大型闭源模型相媲美的多模态推理性能,在MMMU测试中达到69.0分,在MathVista获得67.5分,同时保持了优秀的文本推理能力。研究团队采用高效的多模态迁移、混合优化框架和自适应推理链蒸馏三项核心技术,成功实现了视觉理解与逻辑推理的完美结合,并将所有代码和权重完全开源。