ZD至顶网软件频道消息: 谷歌承认自己的云出问题了。而且是“再一次”。
最近的发生混乱发生于6月28日,us-central1-a 中的Google Compute Engine SSD Persistent Disks“在一个区域内经历了高层写入延迟和错误,这种情况持续了211分钟。”这场混乱意味着磁盘可能停止接受写入,而将SSD作为根分区的实例有可能会挂起。
虽然,谷歌云平台除了故障,但是谷歌对故障的披露方面还算令人信服。对于此次问题,谷歌表示:“两个并发的日常维护事件触发了Persistent Disk底层的分布式存储系统中的数据再平衡。”
不过用户不用担心这种“再平衡”,因为“这种再平衡旨在让维护时间对用户不可见,通过在不可用的存储设备和机器上平均地重新分布数据来实现。”
这正是云平台应该做到的:很多部件都在后台运行,对你来说是不可见的,它们维持着服务器的正常运转。
但是这一次,“一个以前没有发现的软件bug,由两个并发的维护事件触发,意味着因为再平衡变得不可用的磁盘块没有释放供随后再度使用,消耗了这个区域中的可用SSD空间,直到写操作被拒绝才被发现。”
一旦磁盘认为它们已经用光了所有的空间,就没有更聪明的机制在后台纠正这一错误了,以至于谷歌花了211分钟才找到问题并且解决问题。
和往常一样,谷歌承诺未来会做得更好,并且表示其“工程师正在改进自动监控,这样如果问题再次出现,工程师将会在用户受到影响之前就得到预警。我们还改进了我们的自动化,以更好地协调同一区域内不同的维护操作,减少必要情况下还原此类操作所需要的时间。”
正如我们在之前提到的,谷歌在面临故障及其产生原因的时候,比其竞争对手更加坦率。但是这家公司似乎也有更多的故障需要披露:《The Register》监测了三大云平台的故障通告,谷歌发布的问题数量比AWS和微软都要多,而这两家公司的云平台规模更大,产品也更多。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。