2021年9月9日, 北京——软件智能公司 Dynatrace(纽交所代码:DT)今天亮相亚马逊云科技中国线上峰会,在这场云计算领域风向标级活动上,向与会者充分展示了通过Dynatrace软件智能平台为企业打造自动化和智能化的可观测性,从而更好地应对云原生时代的数字化转型挑战。
今天,在新冠疫情的阴云依然笼罩全球的背景下,企业数字化转型的步伐在“被动中”不断加速:疫情加速了用户从线下向线上的转移速度,为“传统”企业带来了外部增长压力,进而驱动企业根据业务增长来源,转变思考模式、调整内部架构,推动企业“快进”到数字化转型行动期。但与此同时,企业也面临着越来越复杂的IT环境,尤其是在云原生应用愈发成为主流的时代,如何有效掌控系统性能,并通过智能化的方式发现问题、解决问题,成为众多企业关注的焦点。
Dynatrace方案架构师高原发表演讲
正因为此,Dynatrace方案架构师高原在峰会上发表了主题为“Dynatrace为企业带来自动和智能的可观测性”的演讲。在他看来,面对云原生环境下复杂性的壁垒,看似能为企业节省成本的基于开源工具来构建可观测性平台的模式,实际上面临着人力成本高、占用时间多、可扩展性不够等诸多问题,而Dynatrace软件智能平台则可以让企业以较少的工作获得一流的可观测性,并立即实现价值,且具备大规模可扩展性,从而让企业IT部门能专注于加速创新和推动更好的业务成果。
Dynatrace软件智能平台将一体化数据平台与各种规模的自动化、智能化可观测能力融为一体,从一流的可观察性开始,为用户在多元环境下实现最深和最宽的可见性,并通过自动化和智能化工具不断将数据转化为有关用户体验、平台资源以及应用性能的精准答案,从而帮助企业IT部分真正实现统一的AIOps应用。无论是开发团队、运维团队还是业务团队,他们之间开展任何协作时,都能在同一平台上进行,并能从各自角度出发获取同一来源的数据——而不是来自各种工具且没有相互联系的不同数据。由于答案唾手可得、决策以数据为依托,加之业务关键绩效指标实现了实时可视化,因此团队能够比以往更高效地为各个渠道持续提升数字化业务成效。
目前,Dynatrace软件智能平台已经在众多财富500强企业中得到了应用。例如,某全球性保险公司在使用了Dynatrace软件智能平台之后,新服务引入时间从4个月减少到了3周,失效保单减少了65%,同时确保了业务系统的100%不简单运行。该公司首席数字官赞叹道:“Dynatrace为我们的客户体验带来了变革!”
Dynatrace大中华区渠道经理时波
Dynatrace大中华区渠道经理时波表示,“作为亚马逊云科技的高级技术伙伴,Dynatrace一直致力于与亚马逊云科技一起帮助企业客户加快数字化转型,抢占业务先机。目前,Dynatrace全面深化与亚马逊云科技的整合,可提供基于亚马逊云平台的即插即用解决方案,将基础设施监控的智能可观测应用扩展到所有AWS服务,从而为客户创造更大价值。”
Dynatrace大中华区总经理Simon Lee
Dynatrace大中华区总经理Simon Lee表示:“凭借全栈式可观测能力、持续自动化和基于人工智能的根因分析,Dynatrace软件智能平台能够帮助企业保持高业务连续性、提高运营效率,并且提高业务敏捷性和跨团队合作能力。随着企业数字化转型步伐的加快,我们希望帮助更多中国客户在复杂的多云环境下,以简驭繁,通过统一的平台来全面管控业务系统,进而打造良好的用户体验,为企业业务的高速发展保驾护航。”
好文章,需要你的鼓励
在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上,一场以“AIGC创作新范式——双脑智能时代:心智驱动的生产力变革”为主题的分论坛,成为现场最具张力的对话空间。
人民大学团队开发了Search-o1框架,让AI在推理时能像侦探一样边查资料边思考。系统通过检测不确定性词汇自动触发搜索,并用知识精炼模块从海量资料中提取关键信息无缝融入推理过程。在博士级科学问题测试中,该系统整体准确率达63.6%,在物理和生物领域甚至超越人类专家水平,为AI推理能力带来突破性提升。
Linux Mint团队计划加快发布周期,在未来几个月推出两个新版本。LMDE 7代号"Gigi"基于Debian 13开发,将包含libAdapta库以支持Gtk4应用的主题功能。新版本将停止提供32位版本支持。同时Cinnamon桌面的Wayland支持持续改进,在菜单、状态小程序和键盘输入处理方面表现更佳,有望成为完整支持Wayland的重要桌面环境之一。
Anthropic研究团队开发的REINFORCE++算法通过采用全局优势标准化解决了AI训练中的"过度拟合"问题。该算法摒弃了传统PPO方法中昂贵的价值网络组件,用统一评价标准替代针对单个问题的局部基准,有效避免了"奖励破解"现象。实验显示,REINFORCE++在处理新问题时表现更稳定,特别是在长文本推理和工具集成场景中展现出优异的泛化能力,为开发更实用可靠的AI系统提供了新思路。