至顶网软件频道消息: 6月10日,在2017年云栖大会·上海峰会上,块头儿不小的李津妥妥地占到了一个床头柜大小的物件上,这个看起来貌不惊人的东西正是阿里云全新发布的存储神器——“闪电立方”。李津表示,“闪电立方”就像是一个可移动的“数据中心”,通过一个安全的存储硬件,可将100TB数据安全地一次性转移,最快24小时即可完成PB级数据迁移。
所谓的可移动的数据中心,说的直白点就是一个数据存储设备,这个设备专门为了PB级别数据迁移而生。用法也很简单,“闪电立方”可在发起申请后快速送达用户的数据中心,最快24小时即可完成对1PB数据的离线拷贝,回寄之后,再行离线传输至云数据中心。
这种类似于寄快递的数据迁移方式,听起来似乎有点不可思议,但是这种形式却绝对早于网络传输的方式。事实上,很早以前,人们就使用汽车将存储了数据的磁带运送到指定的存储场所,甚至有一句流传甚广的名言——永远不要低估一辆满载着磁带在高速公路上飞驰的旅行车的带宽——说的正是这种数据的物理迁移形式。
不过,这种物理迁移的方式可不是为了好玩儿,从用户需求的角度看,当数百TB以上数据要在不同的服务器中转移时,物理迁移则是被业内公认的最佳数据迁移方案。
李津表示,尽管当前网络带宽不断增长,但相对于数据量的增长而言好像还不够,以1PB(约100万GB)数据为例,普通的办公网络下全部上传需要1万天,在1Gbps的专线网络下也需要100多天。显然,一般的专线在海量数据面前也是分分钟被秒成渣。
那么,“闪电立方”凭什么能完成这项连专线也倍感压力的任务?从李津的介绍看,一个“闪电立方”设备,内置了20Gbps的光纤网络连接,传输速度更快,而容量上可容纳100TB数据,并能实现最高30:1的压缩比,配合高效的去重功能可节省更多的存储空间。当遇到PB级数据时,“闪电立方”还可以无线扩展,满足不同规模的数据迁移需求。从性能和效率的表现看,“闪电立方”的整体传输费用是传统方式的1/10,效率提升了20倍。
在数据安全性方面,“闪电立方”也进行充分的考虑。一方面,“闪电立方”的外形黑色立方,可防尘防水,抗震抗压。三防的配置让“闪电立方”不仅可以乘得了“小面”,也受得了暴力托运,适应各种运输情况。李津笑言,如果不是考虑到航空公司对于托运的诸多限制,阿里云甚至考虑过让“闪电立方”用自爆的方式抵御外部的恶意破坏。
另外一方面,“闪电立方”采用AES 256端到端加密算法,密钥由用户保管,运送过程中全程断网,同时配备24小时定位监控。
此外,阿里云还将为“闪电立方”配备专业的服务团队,帮助企业用户更顺利的完成数据迁移。
好文章,需要你的鼓励
在技术快速发展的时代,保护关键系统越来越依赖AI、自动化和行为分析。数据显示,2024年95%的数据泄露源于人为错误,64%的网络事件由员工失误造成。虽然先进的网络防御技术不断发展,但人类判断仍是最薄弱环节。网络韧性不仅是技术挑战,更是人员和战略需求。建立真正的韧性需要机器精确性与人类判断力的结合,将信任视为战略基础设施的关键要素,并将网络韧性提升为国家安全的核心组成部分。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。
自计算机诞生以来,人们就担心机器会背叛创造者。近期AI事件包括数据泄露、自主破坏行为和系统追求错误目标,暴露了当前安全控制的弱点。然而这种结果并非不可避免。AI由人类构建,用我们的数据训练,在我们设计的硬件上运行。人类主导权仍是决定因素,责任仍在我们。
360 AI Research团队发布的FG-CLIP 2是一个突破性的双语精细视觉语言对齐模型,能够同时处理中英文并进行精细的图像理解。该模型通过两阶段训练策略和多目标联合优化,在29个数据集的8类任务中均达到最先进性能,特别创新了文本内模态对比损失机制。团队还构建了首个中文多模态评测基准,填补了该领域空白,为智能商务、安防监控、医疗影像等应用开辟新可能。