ZD至顶网软件频道消息: 5月18日~20日,第八届云计算大会在京召开,工业和信息化部副部长怀进鹏出席会议并讲话,云计算大数据领域的9位院士和200多位专家在全体大会和专题论坛上作报告,三天共有超过15000人次听众参会。这个数字远远超过了往届会议,从侧面也足以说明,云计算在国内已经取得了足够的认可和关注。
事实上,有一种趋势无法忽视。企业对云计算的主要诉求从“经济”转变为“业务”,也就是说,云计算推广初期所高举的“省钱”大旗不再是企业关注的主要方向,企业更关注云对其业务创新的支撑,这就对云计算在及时交付、应用支持以及业务云化方面提出了更高要求。
在这种情况下,IT运维与前端开发和业务团队的边界越来越模糊,如何构建面向客户服务的IT运维就成了企业必须思考的重要问题。5月19日下午,由中国电子学会主办、ZD至顶网协办的云计算IT基础设施与自动化运维论坛召开,会议由北京科技大学网络中心主任杨扬主持。
北京科技大学网络中心主任杨扬
杨扬表示,云计算的发展给未来的运维和管理带来了非常大的挑战。云的环境下,企业新旧设备并存,同构、异构软件并存,加上对数据的需求,这些让企业运维越来越难。各行各业都有这些困惑,云计算未来的架构应该是什么样子?它的管理,不论从软硬件的管理,流程的管理和其他的方方面面的管理是一些什么样子?下面就请各位专家给大家解答这些问题。
新浪微博系统研发总监刘道儒
随着微博业务的发展,由明星、社会事件等引发的热点事件越来越频繁,2015年6月1日李晨事件更是将微博核心系统的请求量翻了一倍,由于服务器冗余度不足而影响了业务。在后续的服务器扩容的过程中也发现了新服务器采购慢、机房机架紧缺等问题。同时,由于热点事件流量大、时间短,长期扩大部署规模也会造成很大的成本压力。
结合微博在Docker技术上的积累,利用Docker抹平服务部署差异的能力,以及阿里云ECS快速扩缩容的能力,微博平台对整个运维体系进行了升级改造,研发了一套全自动化的混合云运维管理系统,能够在20分钟内完成50台服务器的快速扩容。借助这套系统,在2016年微博春晚峰值保障时,为公司提供了1000多台服务器的支持,同时,接下来会继续推进混合云体系在整个微博的应用。
微软亚太科技有限公司资深总监王枫
微软亚太科技有限公司资深总监王枫分享了,以微软云平台为主的生态环境,从三个方面打造现代化的数据中心,帮助企业共同在云的创新上实现共赢。第一,构建基于云的、可靠的,可扩展性、安全性的、高可用性的基础平台;第二,在云平台的基础上,适应业务的需求,低成本响应业务部门的需求,提供更好的服务,提供更好的市场应用;第三,通过检测、监控、问题修复,并进行前瞻性的分析,实现跨平台的管理。
此外,王枫还分享了微软Azure的云平台、软件定义网络、软件定义存储,以及如何在低成本,快速响应、创新的基础上去开发、部署、实现、投放面向业务部门和面向用户的应用。另外,现在的数据中心要求开发人员、业务人员和管理人员之间实现紧密的结合,要通过一个中央的数据库,能够把所有的应用、基础设施的资源整合统一起来,通过DevOps实现监控、预测、实施、处理,应用跟IT维护人员之间无缝结合。
Juniper Networks 亚太区资深产品总监马绍文
Juniper Networks 亚太区资深产品总监马绍文分享了Juniper软件定义网络的解决方案,为简单、基本的给云计算铺路。
云英技术VP胡湿
云英技术VP胡湿介绍了云英作为创业云计算公司,致力为企业提供一套易用、高效的云计算服务,展示了从云存储到网络,从监控到自动化运维,提升底层虚拟机的实施调整和管理,以及实现开发、测试、运维整个流程化的工作。
1号店资深运维架构师陈绍东
1号店资深运维架构师陈绍东表示,业务系统的稳定运行是大家最关心的问题,1号店有着大规模的应用集群和复杂的系统架构,任何一个系统故障、网络故障或者任何一次小的变更操作都有可能引起大规模的线上事故,出现事故后如何定位问题根源以及如何快速修复一直是困扰着运维人员的难题。此次,陈绍东分享了1号店从服务器手动安装、配置、代码的发布和添加监控,到实现自动化监控以及快速故障定位和故障修复的实践。
国美在线云平台架构师刘冰
国美在线云平台架构师刘冰,围绕目前几个正在持续研发的系统介绍国美在线在运维层面所做的工作。刘冰针对三个方向做一个论述,第一就是运维当中面临的挑战,第二是我们做的一些应对之道,第三是介绍运维管理平台。并通过自研的DCMS数据管理系统,在运维平台上实现自动化、流程化、标准化,达到稳定、高效、降低成本的目的。
金山云云计算架构师杨峰
金山云云计算架构师杨峰介绍了金山云通过对物理机和网络的管理,最终实现更稳定的主机运营环境。
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工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。