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
CPU架构讨论常聚焦于不同指令集的竞争,但实际上在单一系统中使用多种CPU架构已成常态。x86、Arm和RISC-V各有优劣,AI技术的兴起更推动了对性能功耗比的极致需求。当前x86仍主导PC和服务器市场,Arm凭借庞大生态系统在移动和嵌入式领域领先,RISC-V作为开源架构展现巨大潜力。未来芯片设计将更多采用异构计算,多种架构协同工作成为趋势。
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
Vast Data与云计算公司CoreWeave签署了价值11.7亿美元的多年期软件许可协议,这标志着AI基础设施存储市场的重要转折点。该协议涵盖Vast Data的通用存储层及高级数据平台服务,将帮助CoreWeave提供更全面的AI服务。业内专家认为,随着AI集群规模不断扩大,存储系统在AI基础设施中的占比可能从目前的1.9%提升至3-5%,未来五年全球AI存储市场规模将达到900亿至2000亿美元。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。