9月台风频刷存在感,正如企业面临的攻击与故障,同样有着不可忽视的挑战。
“过去一年发生的多次重大IT中断事件再次证明,企业对技术的依赖与日俱增,选择的自由变得尤为重要。”SUSE CEO Dirk-Peter van Leeuwen在SUSECON中国2024致辞中说道。
SUSE亚太区CTO Vishal Ghariwala在与客户交流中也有类似的体会,他观察到企业面临三大主要挑战:首先,如何从数字化角度构建具有韧性的系统;其次,如何增强网络安全的韧性;最后,企业缺乏所需的IT技能,特别是网络安全和云原生领域。
SUSE亚太区CTO Vishal Ghariwala
开源在这些挑战中可以发挥重要的作用,SUSE就是致力于为企业带来开源的无限潜力。
“将技术选择的权利交还给客户。”SUSE大中华区总裁陈毅威也强调,坚持开源开放,让用户拥有自由选的权利。在系统出现问题时,企业可以轻松迁移到其他技术,拥有这样的灵活性能够帮助企业打造非常具有韧性的系统。
SUSE的解决方案能够迅速应对网络安全问题,确保系统免受攻击。并与企业IT环境高度整合,即使企业在某些技术领域缺乏专门技能,仍能快速上手并投入使用。
中国已经成为全球数字创新引擎。2023年SUSE在中国步入3.0时代,可谓具备了天时地利人和,SUSE正以客户为中心的服务型生态体系、贴近各行各业客户需求的服务、本土化专业支持驱动中国企业数字创新。
乘着从云到边的风口前进
面对复杂的数字化转型,SUSE提供了云原生、边缘计算、企业级Linux和SUSE AI四大技术支柱。
Vishal Ghariwala认为中国市场在安全和边缘计算上有巨大的商业潜力。SUSE企业容器管理则可以帮助企业更快地将创新推向市场,SUSE全栈云原生解决方案包括了Rancher、NeuVector、Harvester。
Rancher Prime实现了虚拟机与容器的统一管理,帮助企业优化核心、云端及边缘的应用交付效率;SUSE NeuVector是唯一提供完整容器安全性的Kubernetes原生容器安全平台,以零信任全方位保护容器安全,让客户兼顾创新及合规;Harvester使客户能够在所有设备和环境中标准化云原生操作,简化了Kubernetes管理。
同时SUSE 还收购了“容器界鹰眼系统”StackState,进一步降低容器集群管理难度。StackState也将整合到Rancher Prime中,进一步提升用户体验,让客户可以在一个可视化平台上管理多场景的所有容器集群。
我们常说从云到边,IDC预测,到2028年,中国边缘计算服务器市场规模将达到惊人的132亿美元。如此迅猛的增长,得益于政策支持、技术进步和市场需求的共同推动。各行业对边缘计算的需求不断增加,特别是在智能制造、智慧城市和智能交通等领域,边缘计算的应用场景日益丰富。
Vishal Ghariwala也看到边缘计算领域有非常多的创新,有很多边缘计算用例有独特的要求,这和传统基于数据中心和云的解决方案是完全不同的。
边缘解决方案要具备非常低的延时、良好的性能,以及在尽可能少算力上运行。SUSE Edge则可在资源受限、互联网连接不稳定的远程位置运行,其三大核心优势在于可扩展性与灵活性、自动化与效率、以及安全与合规性。
目前SUSE Edge已经进入3.0版本,能够实现Rancher Prime Kubernetes管理、NeuVector Prime云原生容器安全以及经过全面验证、边缘优化和集成的云原生堆栈的强大功能,提供边缘设备的完整生命周期管理,以及大规模部署能力。
“客户喜欢SUSE Edge的主要原因在于其可以对设备的全生命周期进行管理,并具备独特的‘零接触’功能,支持边缘设备的应用升级可以远程完成。”Vishal Ghariwala说道。
而且SUSE坚信边缘解决方案和人工智能结合,将是下一个信息技术领域的增长点。当然重点是建立起一个轻量化、安全的基础架构,SUSE的解决方案无论是处理常规工作负载还是AI工作负载,都能够在边缘端实现高效且安全的运行。
开源是实现负责任AI的唯一途径
AI现在在世界任何一个角落都是最热的话题,当然它的争议也非常多。
SUSE非常明确和坚信,开源是实现负责任的人工智能的唯一途径。因为要确保输出结果的公平性、无偏见性、可解释性、包容性以及数据保护能力,唯有开源模式能够满足这四个关键要素。
SUSE AI提供了一个完全私有化、模块化的解决方案,让企业自主选择适合的生成式AI模型、部署方式、保障数据隐私和合规性。
SUSE提供的支持生成式AI的平台,让客户有更多选择,能够根据自身想要运行和管理的AI平台进行选择。Vishal Ghariwala说,这其中会使用各种不同的开源项目或者技术,包括Open WebUI、Ollama等。
SUSE AI解决方案可以与SUSE开源企业级SUSE Linux、Rancher Prime Kubernetes管理平台和Rancher NeuVector安全产品整合,享受生成式AI在客户洞察、生产力、数据分析等方面带来的价值,同时确保经济性、控制力和安全性。
比如企业可以由Linux和Kubernetes组成的安全且可扩展的软件堆栈上运行AI工作负载;Rancher Prime推出了一款由生成式AI驱动的客户助手,通过提供有关安装和配置、性能和故障排除等众多内容的操作指导,增强用户体验。
SUSE在近期启动了SUSE AI早期访问计划,这是一项旨在为企业提供安全开源人工智能未来信息的合作计划。全球已经有十多个客户加入计划,客户将获得最新版本的SUSE AI解决方案,并与SUSE 顾问和技术支持人员合作,利用SUSE AI解决方案,实现私有AI的承诺。
针对中国企业倾向于将生成式AI部署在本地以保障数据安全的需求,SUSE AI解决方案提供了高度的灵活性。无论是公有、私有,还是混合部署,企业都能根据任务的敏感性和具体需求自由选择部署策略,实现大模型和应用的快速、安全落地,助力企业在智能化未来中抢占先机。
好文章,需要你的鼓励
一项调查显示,31%的美国技术领导者表示,由于AI转型的紧迫性,CEO与CIO的合作比一年前更加密切。79%的技术领导者认为企业对AI的关注提升了他们在董事会层面的地位。数据分析和AI成为企业未来12个月的重点投资领域,37%的受访者将其列为优先事项。虽然28%的技术领导者预测首席AI官将承担CIO职责,但86%的企业尚未设立该职位。
ETH苏黎世大学研究团队提出OBR(最优脑重建)框架,创新性解决了大语言模型压缩中量化与剪枝方法的根本冲突。通过"分组错误补偿"机制,OBR实现了W4A4KV4+50%稀疏性的极端压缩,在保持优秀性能的同时获得4.72倍速度提升和6.4倍内存节省,为边缘设备部署大模型开辟新道路。
答案引擎优化(AEO)正在重新定义真相的标准。与传统搜索引擎优化不同,AEO让AI系统直接生成答案,而非提供链接。研究显示70%的人会直接接受机器提供的信息,不加质疑。当资本主义与此结合,真相本身变得可以被购买和优化。AEO实质上是一种设计性审查,通过专有数据和封闭算法隐藏推理过程。我们需要重新引入摩擦和质疑机制,要求算法透明度和可追溯性,否则现实本身将成为可以随意调节的设置。
斯坦福大学研究团队开发出概念组合学习框架,让AI系统像人类一样学会"举一反三"。该技术将复杂学习任务分解为基础概念模块,通过灵活组合处理新任务,学习效率比传统方法提高10倍。实验显示在多概念组合任务中准确率达78%,并具备跨领域迁移能力。这项突破为通用人工智能发展奠定重要基础,预计将在医疗、教育、自动驾驶等领域率先应用。