在疫情的催化下,线上业务正在飞速向线上经济的方向进行拓展。传统企业如何才能跟上这场百年未见的大变革?在这里,混合云正式向大家问好。
过去,在一些企业眼中,所谓数字化转型,只不过是将传统的线下业务转移到线上,而这种方式无非是换了一种经营模式而已。从表象上看,这种观点也没有很大的差错。但是要把数字化转型与企业的营销、制造、管理相结合,深入进行分析的话,应该就不是换一种营销模式这么简单了。
随着实践越来越越深入,企业慢慢从业务在线化转向了真正的数字化——线上线下的业务数据得以被收集、处理、存储,而经过数据分析,对应的结果又会被反馈回具体的业务,为企业产品调整、商业模式转变以及管理方式变革提供参考。
这意味着,企业的线上线下业务会将进一步被打通,大数据在这个过程中将充分发挥出它的技术优势,实现对企业未来产品、未来技术、未来发展方向的数字化预判,帮助企业重塑在市场中的核心竞争力。
那么,企业如何把分散于各个地方的数据收集起来,同时释放数据的最大价值,让自己在这场数字化大潮中立于不败之地呢?这就需要一个可以将云、边、端所有业务融合成一体的一体化平台。
很明显,专注于企业内部业务应用的数据中心或私有云是无法全面满足这一需求的。然而,可以满足海量用户业务应用的公有云在隐私和数据保护方面又很难取得企业信任。于是,能够兼有两者优势的混合云架构开始受到越来越多企业的重视。
但是,新的问题是,企业业务在混合云上的部署,也并非是一件一帆风顺的事情。企业上云,需要如何“掌舵”?灵活开放的云平台应当如何去进行构建?跨云业务又将如何协同,才能让业务管理更加高效?从“容”上云,敏捷开发的目标又应该如何才能实现?当前,很多企业对混合云还存在着很多的疑问。
为此我们总结了有关混合云的100个相关的问题,推出《混合云「百科全书」》特刊,从决策、部署、运营、开发四个维度为大家全面阐释了何为混合云,混合云可以为企业带来什么,以及企业如何更好地搭建混合云。希望借此帮助企业更好地理解混合云、部署混合云、用好混合云,为企业现代化应用部署和管理提供参考、打好基础。
好文章,需要你的鼓励
美国连锁超市巨头Albertsons正在基于Databricks构建商品智能平台,整合产品、定价、促销与陈列等决策功能,目标是在2026年底前全面向门店运营商落地。该平台以Databricks Lakehouse存储零售数据,通过Unity Catalog与AI Gateway实现数据治理,并借助AI智能体Genie支持自然语言查询,帮助商家洞察销售趋势,提升决策效率。此举是Albertsons今年四项AI核心战略投资之一。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
微软正将Windows 11打造成真正的AI操作系统。在Build大会上,微软展示了AI模型与智能代理如何深度融合进Windows 11,让用户通过自然语言完成系统操作。借助Windows ML框架,超过5亿台PC已可在本地离线运行AI任务,无需联网、无token费用、数据不离设备。Office、Photos、Teams等应用已支持本地AI能力,Adobe、WhatsApp、Canva等第三方也在积极跟进,企业级AI PC采购需求有望加速。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。