如今,越来越多的企业正在进行数字化转型,这意味着,企业的线上线下的业务数据会被收集、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,而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?当前,很多企业对混合云还存在着很多的疑问。
为此至顶网总结了有关混合云的相关问题,推出《混合云100问》专题,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,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。
>>> 戳专题链接,立即查阅完整版百问内容:http://www.zhiding.cn/special/IBM_hybrid_cloud_2020
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国际能源署发布的2025年世界能源展望报告显示,全球AI竞赛推动创纪录的石油、天然气、煤炭和核能消耗,加剧地缘政治紧张局势和气候危机。数据中心用电量预计到2035年将增长三倍,全球数据中心投资预计2025年达5800亿美元,超过全球石油供应投资的5400亿美元。报告呼吁采取新方法实现2050年净零排放目标。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
AMD首席执行官苏姿丰在纽约金融分析师日活动中表示,公司已准备好迎接AI浪潮并获得传统企业计算市场更多份额。AMD预计未来3-5年数据中心AI收入复合年增长率将超过80%,服务器CPU收入份额超过50%。公司2025年预期收入约340亿美元,其中数据中心业务160亿美元。MI400系列GPU采用2纳米工艺,Helios机架系统将提供强劲算力支持。
西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。