ZD至顶网软件频道消息:5月6日消息,虽然云计算在很多首席信息官眼中非常重要,但是Red Hat技术副总裁兼首席技术官Chris Wright相信,企业越来越关注如何让基础架构自动化。
Wright在接受ZDNet记者采访时表示,企业的关键目标是提高他们对市场的反应速度,要做到这一点,自动化是一种方法,这样工程师们和开发人员们就能够专注于应用和程序开发,而不用担心后端运行的情况了。
“也许我们对于云计算有点太过着迷了,忘记了我们是在试图实现业务转型,在过去的两年里,我看到社区已经成熟了,会记住我们的侧重点在哪里,下一代应用程序开发应该支持什么。”他表示,“我们真正希望的是完成真正的工作,这些应用程序开发人员产生的工作能够快速地构建应用程序。”
Wright继续表示自动化的关键部分是对开放源代码基础架构的接受,它曾经一度被视为“离经叛道”,但是现在已经非常普遍了。他表示:“拥有了大量无差别行业组件的协作,这是任何一家公司无法独立做到的,并且这些协作是稳定的。”
Red Hat最近成为首家20亿美元规模的开放源代码公司,Red Hat的总裁兼首席执行官Jim Whitehurst将该公司靓丽的业绩归功于企业在开放源代码上的支出。
他曾表示:“客户需要能够将混合云环境中应用程序的开发、部署以及生命周期管理现代化的技术。很多企业依靠Red Hat提供基础架构和应用程序开发平台来运行企业应用程序,保持一致性并且在跨物理、虚拟、私有云和公共云的环境中保持可靠性。”
Wright表示,尽管OpenStack 套件是Red Hat非常大的一个侧重点,而且“容器为它注入了新的活力,它更像是一个Linux操作系统。我们正在打造一个低级别的操作系统,它也许会也许不会启用硬件。现在运行容器的应用程序利用了一些相近级别的组件,并且将它们的应用程序规范添加到容器之中。”
好文章,需要你的鼓励
随着AI广泛应用推动数据中心建设热潮,运营商面临可持续发展挑战。2024年底美国已建成或批准1240个数据中心,能耗激增引发争议。除能源问题外,服务器和GPU更新换代产生的电子废物同样严重。通过采用模块化可修复系统、AI驱动资产跟踪、标准化数据清理技术以及与认证ITAD合作伙伴合作,数据中心可实现循环经济模式,在确保数据安全的同时减少环境影响。
剑桥大学研究团队首次系统探索AI在多轮对话中的信心判断问题。研究发现当前AI系统在评估自己答案可靠性方面存在严重缺陷,容易被对话长度而非信息质量误导。团队提出P(SUFFICIENT)等新方法,但整体问题仍待解决。该研究为AI在医疗、法律等关键领域的安全应用提供重要指导,强调了开发更可信AI系统的紧迫性。
超大规模云数据中心是数字经济的支柱,2026年将继续保持核心地位。AWS、微软、谷歌、Meta、甲骨文和阿里巴巴等主要运营商正积极扩张以满足AI和云服务需求激增,预计2026年资本支出将超过6000亿美元。然而增长受到电力供应、设备交付和当地阻力制约。截至2025年末,全球运营中的超大规模数据中心达1297个,总容量预计在12个季度内翻倍。
威斯康星大学研究团队开发出Prithvi-CAFE洪水监测系统,通过"双视觉协作"机制解决了AI地理基础模型在洪水识别上的局限性。该系统巧妙融合全局理解和局部细节能力,在国际标准数据集上创造最佳成绩,参数效率提升93%,为全球洪水预警和防灾减灾提供了更准确可靠的技术方案。