4月26日,红帽公司天宣布,兴业证券选择采用红帽OpenShift打造基于企业Kubernetes的容器云平台,实现全堆栈自动化交付,提高开发运维生产力并推动创新。
兴业证券集团拥有员工近万人,直接服务客户金融资产逾三万亿,下设235 家分支机构,遍布全国31 个省区市,控股7家子公司,经营海峡股权交易中心。业务覆盖证券、基金、期货、资产管理、国际业务、直接投资、另类投资、产业金融、区域股权交易全业务领域。
近年来,金融科技成为各家券商比拼角力的主战场。兴业证券长期将金融科技作为构建公司核心竞争力的重要手段,并保持对金融科技高水位投入和前瞻性布局。为了充分释放云计算红利,满足市场和客户需求快速变化,兴业证券积极拥抱云原生浪潮,分域分层建设以“生产云、测试云、托管云、数据库云、生态云”五朵云为核心的云原生体系,推动集团云计算由“多点突破”走向“整体效能提升”。目前已建成多元化私有云、微服务和敏态应用,随着云计算、微服务的深度应用推广,规模持续增长,迫切需要标准化的统一管理。
经过综合考量和严密测试,兴业证券决定使用红帽OpenShift构建一体化通用容器云平台,实现以容器技术为核心的企业微服务、敏态应用统一规范管理,从应用发布、交付到运维提供统一技术标准。以Kubernetes为核心,红帽OpenShift为整个应用生命周期提供了一个统一的流程。此外,通过红帽OpenShift,兴业证券能进一步提升系统资源伸缩弹性,达到系统资源集中、动态分配、实时监控、高度共享、合理调度的目标。同时,保障业务连续性及多数据中心高可用,推动系统架构及流程的调整优化。
好文章,需要你的鼓励
在基于Chiplet的架构中,可观测性正成为系统设计的关键缺失环节。多位半导体行业专家指出,AI可从硅层遥测数据中挖掘价值,但前提是架构须提供一致的检测手段、近传感器数据压缩及可编程采集能力。专家们强调,多供应商Chiplet生态系统需要标准化、安全的遥测模式,以实现跨芯片、封装和互联域的故障定位,同时保护敏感运营数据。目前,AI在遥测分析阶段已展现出显著价值,但可观测性的扩展本质上仍是架构问题。
这项研究系统比较了四种AI图像分词策略在640000张星系图像上的表现,发现重建质量与物理属性预测能力之间存在根本性解耦,为天文基础模型的分词器选择提供了实验依据。
生命科学企业在全渠道战略和AI平台上投入巨大,但成效往往不尽如人意。问题根源不在于技术本身,而在于组织架构、数据治理和工作方式未能同步演进。许多转型项目止步于试点阶段,原因是各部门数据孤立、职责不清。要实现从传统CRM向智能互动的真正转型,企业需优先建立统一的数据基础和跨团队协作机制,并将AI能力嵌入日常工作流程,而非将其视为独立模块。
阿里Qwen团队研究如何将大模型的规模化训练思路迁移到机器人操作领域,通过统一多机器人表示与38100小时数据预训练,让机器人在陌生场景和陌生机型上也能完成复杂操作任务。