微软将把自己的Windows Server容器和SQL Server 2017数据库管理系统,植入Red Hat基于Linux的平台中,而几年前这几乎是不可想象的。
本周在奥兰多举行的Ignite大会上,微软公布了这一消息。此举将进一步强化过去两年中两大巨头之间越来越紧密的合作伙伴关系。此前,微软已经在自己的Azure公有云上支持Red Hat Enterprise Linux,Red Hat则向自己的OpenShift容器管理平台增加了对Windows Server Container的支持。
“所有这些选项,将为那些同时运行Windows和Red Hat Enterprise Linux堆栈的数据中心带来新的可能性,”Red Hat副总裁、平台业务部门总经理Jim Totton在今天发布的一篇题为《数据豌豆和Linux胡萝卜》的博客文章中这样写道。
Red Hat Enterprise Linux(RHEL)将成为SQL Server 2017的参考平台,后者已经经过了全面的性能、安全和可靠性测试。HPE进行的基准测试发现,SQL Server 2017运行在Linux上的速度实际要快于Windows,而且总拥有成本更低。
Pund-IT总裁、首席分析师Charles King表示:“在Satya Nadella的领导下,微软变得对更大规模的软件生态系统以及如何通过完善客户相关项目来获得收益更加敏感。微软似乎也开始意识到这样一个事实:这个市场正在的失去对同构的、单一厂商平台和解决方案的兴趣。”
SQL Server 2017 on RHEL将提供跨混合云的、一致的数据库体验,包括内部部署的和来自服务提供商以及Azure的Red Hat Certified Cloud。SQL Server 2017将运行一个Linux容器中,让开发者可以更轻松地配置数据库实例,并将其保存在库中。通过两家厂商之间的协作,SQL Server 2017还为客户提供在微软和Red Hat环境中全生命周期的支持。
微软前CEO史蒂夫 · 鲍尔默曾经把Linux称之为“癌症”,然而从2015年微软宣布对Linux on Azure提供有限的支持之后,微软反对Linux的态度逐渐发生变化。微软从2015年年底开始在Azure上提供Linux认证,并在去年11月加入了Linux基金会。
现在微软的Azure Marketplace中提供了对Microsoft SQL Server 2017 for RHEL以及RHEL的支持。
好文章,需要你的鼓励
推理模型存在崩溃缺陷?Open Philanthropy研究人员提出AI推理能力评估的改进方法
浙江大学团队提出CanDist框架,让AI在数据标注时先提供多个候选答案而非单一答案,再通过师生框架筛选最优标签。该方法受心理学"模糊厌恶"启发,在六个文本分类任务上表现优异,相比传统方法平均提升18-27%准确率,为AI数据标注提供了更智能可靠的解决方案。
职场正在经历一场悄然的变革。最新盖洛普研究显示,虽然算法工具越来越普及,27%的员工经常使用AI工具,但员工对与AI系统协作的准备度却在下降。欧盟AI法案强调透明度,要求用户了解何时与AI交互。研究提出"双重素养"概念,即同时具备人类和算法领域的流利度。成功的人机协作需要信任校准,在过度依赖和充分利用AI能力之间找到平衡。组织文化需要培养好奇心、同理心、创造力和勇气四种品质,以实现有意识的人机协作。
微软联合多所知名高校开发了SwS框架,让AI模型能够自主识别学习弱点并生成针对性练习题进行自我改进。该方法在数学推理任务上取得显著效果,7B和32B模型平均性能分别提升10%和7.7%。通过"弱点诊断-针对性出题-强化训练"的三步流程,AI首次实现了真正意义上的自我反思式学习,不依赖外部知识灌输即可持续优化自身能力,为人工智能的自主学习开辟了新道路。