至顶网软件频道消息: 近日,全球领先的软件智能公司Dynatrace宣布,作为Dynatrace一体化软件智能平台的重要组成部分,云基础架构监控解决方案将作为单独产品直接面向客户。Dynatrace云基础设施监控解决方案以人工智能为核心,专为云基础架构量身定制,从而有效地实现针对云基础架构和容器的一体化、自动化性能监控。
相较于以往需要多重选择、采用多工具,必须人工进行干预的方式,Dynatrace通过自动发现和人工智能为核心的云基础架构监控解决方案,不仅让企业从更加简便的部署中受益匪浅,而且能进行精准、具有可操作性的深入分析。该方案提供了准确无误的根源问题分析功能,既能减少告警风暴误报,又能提升整个云环境的可视化能力和自动化问题识别能力。
Dynatrace 产品高级副总裁 Steve Tack 表示:“传统监控工具需要通过手工方式进行数据集成,产生报表,并且只能临时应付IT运营团队遇到的问题,让他们深受告警误报所困,并且“孤岛”方式监控的视图也不再适合如今的复杂云环境,企业亟需采用一体化方式来监控云平台并支持其基础架构。以人工智能为核心的Dynatrace 云基础架构监控解决方案,可以提供完整统一的监控视图,自动深度整合关联各种云监控所需的功能,提升效率并降低成本,为 IT 运营和DevOps团队提供具有可操作性的解决方案。”
Dynatrace云基础架构监控解决方案以云原生的方式自动监控容器以及其中运行的微服务,无需手工对容器本身进行插装,其分析内容则包括对各项服务器指标的全方位可视化,涵盖 CPU、内存、网络性能以及在这些主机中运行的进程,其中包括虚拟组件。依托核心的人工智能技术以及自带的日志分析功能,Dynatrace云基础架构监控解决方案可收集到所有相关的日志文件,利用所有这些关联指标及信息,并作为其交易过程上下文背景进行深度关联问题分析,从而获得更丰富的信息以便做出快速的决策。
Docebo公司的基础设施架构师 Andrea Spoldi 表示:“在 Docebo 的云迁移过程中,我们发现传统的基础架构监测工具很难应对由云计算规模和动态化特性带来的复杂问题。Dynatrace 改变了我们监控应用和基础架构的方式。现在,我们已将各种工具融为一体,得到了云环境的统一视图,该视图始终与系统最新状态保持同步,并能为我们提供颇有价值的实时深入分析。”
根据企业云应用的需求,为用户提供量身定制的解决方案,一直是Dynatrace所致力的方向。Dynatrace云基础架构监控解决方案具备了深入云基础架构层的全方位可视化能力,涵盖公共云、私有云及混合云环境。目前,Dynatrace与全球大多数主流云技术厂商建立了合作伙伴关系,这意味着无论企业用户使用的是 AWS、Microsoft Azure、Google 云平台,还是 Pivotal、Redhat OpenShift、Kubernetes,依托 OneAgent 插装技术、同时接入强大的 API 功能, Dynatrace 都能为企业提供涵盖各种环境的单一分析源,进而帮助企业实现自动化的云基础架构监控。
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。