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
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
欧洲太空通信产业发展迅猛。乌克兰Kyivstar获得监管批准测试Starlink直连手机服务,完成了与星链卫星网络的SIM卡集成测试,计划2025年第四季度推出支持短信和OTT消息的D2C服务。同时,CTO宣布即将发射首个再生5G毫米波载荷,其J-1任务旨在演示轨道超高速低延迟5G传输。该公司正构建超低轨道星座,使用5G毫米波频谱提供高速低延迟连接。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。