Windows Server 2019是微软公司长期服务渠道(简称LTSC)之下新一轮的迭代产品,其中囊括大量新的特性以及部分管理员用户此前就已经体验过的功能。此外,Windows Server 2019还将以半年度周期(简称SAC)的方式发布产品更新。自上一次LTSC版本(即2016年9月发布的Windows Server 2016)以来,其陆续迎来了1709与1803两个版本。而本周的发布,将代表着LTSC大版本正式获得升级。
Windows Server 2019将获得微软公司为期十年的技术支持——而不像SAC版本那样仅拥有18个月的支持周期。很明显,更长的支持周期对于管理员而言将非常重要。
超融合基础设施(简称HCI)
为了在热门技术方向的争夺当中占据主动,或者吸引更多热衷于高虚拟化水平的客户加入微软阵营,微软公司对Windows Server 2019中的超融合基础设施支持能力做出了强化。微软方面表示,其Cluster Sets技术将允许用户通过软件定义网络与存储进行部署,节点数量亦可由两个扩展到数百个——这一超融合支持能力最初亮相于2016版本当中。
如果大家希望构建一座数据中心,那么超融合基础设施本身就足以让Windows Server 2019成为一套重要的发布版本。而如果大家无此打算,微软的云产品也同样能够帮助大家在转型之路上走得更快更稳。
拥抱混合环境
Windows Server 2019可通过内部部署及云版本形式运行,微软希望用户能够在未来的某一时间点上借此向Azure过渡。考虑到这一点,该平台中内置有大量连接器以及管理工具Windows管理中心,用以降低云端准入门槛。Azure备份与文件同步以及灾难恢复等功能亦可将数据中心“扩展”至Azure当中。此外,存储迁移服务负责将文件服务器直接分流至云端,且无需修改任何用户配置。
保障安全
Windows Defender Advanced Threat Protection(简称ATP)目前已经在Windows Server 2019当中正式启用,并与Defender Exploit Guard相配合。然而,更重要的消息在于,面向Linux虚拟机的Shelded VM功能正式亮相。这一同样首次出现在Windows Server 2016中的功能可通过访问主机服务器以阻止那些已无实际作用的虚拟机继续运行。不过原本此项功能仅适用于选择Windows作为客户操作系统的场景。如今。爱好Linux的用户群体终于能够在Linux虚拟机当中实现这一功能。
微软向Linux频频示爱
微软对Linux的爱还不止于此。Windows Subsystem for Linux(简称WSL)同样被引入Windows Server,允许Linux容器以并行方式与Windows容器同步运行。在2019版本当中,WSL甚至允许Linux用户以自己熟悉的方式编写脚步,而不必另行学习PowerShell。
应用程序兼容性改进还包括对Service Fabric以及Kubernetes的支持,并将Server Core基础容器镜像的体积缩小至原本的三分之一。
此次Windows Server 2019的发布非常重要,亦可被视为Essentials产品的最终版本。不过由于整个技术支持周期将延续至2028年,因此管理员们将有充足的时间逐步规划迁移工作。
好文章,需要你的鼓励
最新数据显示,Windows 11市场份额已达50.24%,首次超越Windows 10的46.84%。这一转变主要源于Windows 10即将于2025年10月14日结束支持,企业用户加速迁移。一年前Windows 10份额还高达66.04%,而Windows 11仅为29.75%。企业多采用分批迁移策略,部分选择付费延长支持或转向Windows 365。硬件销售受限,AI PC等高端产品销量平平,市场份额提升更多来自系统升级而非新设备采购。
清华大学团队开发出LangScene-X系统,仅需两张照片就能重建完整的3D语言场景。该系统通过TriMap视频扩散模型生成RGB图像、法线图和语义图,配合语言量化压缩器实现高效特征处理,最终构建可进行自然语言查询的三维空间。实验显示其准确率比现有方法提高10-30%,为VR/AR、机器人导航、智能搜索等应用提供了新的技术路径。
新一代液态基础模型突破传统变换器架构,能耗降低10-20倍,可直接在手机等边缘设备运行。该技术基于线虫大脑结构开发,支持离线运行,无需云服务和数据中心基础设施。在性能基准测试中已超越同等规模的Meta Llama和微软Phi模型,为企业级应用和边缘计算提供低成本、高性能解决方案,在隐私保护、安全性和低延迟方面具有显著优势。
IntelliGen AI推出IntFold可控蛋白质结构预测模型,不仅达到AlphaFold 3同等精度,更具备独特的"可控性"特征。该系统能根据需求定制预测特定蛋白质状态,在药物结合亲和力预测等关键应用中表现突出。通过模块化适配器设计,IntFold可高效适应不同任务而无需重新训练,为精准医学和药物发现开辟了新路径。