ZD至顶网软件频道消息: 2016年3月15日消息,亚马逊计划推出其AWS数据迁移服务(AWS Database Migration Service),可以帮助大企业更方便地将数据迁移到云中。
Gartner分析师Lydia Leong表示,对于那些年收入在1亿美元(7000万英镑)之上的公司来说,完成数据迁移需要花上两年以上的时间。
AWS此举旨在吸引那些有意云计算却头疼数据迁移的企业。AWS副总裁Adam Selipsky表示,从今年年初以来,有来自“数百家”企业的超过1000个数据库已经使用了这项迁移服务的早期版本。Selipsky表示:“现在,我们已经进入到推动企业使用云计算的实质性阶段。”
与此同时,公有云的欧洲战场正在升温。本周一,华为和德意志电信联手在其开放电信云(Open Telekom Cloud)中推出AWS的竞争产品。这家公司表示:“新的产品将帮助德意志电信在由美国云服务供应商主导的市场上赢得一席之地。”
“对于很多德国用户来说,访问一个按照德国的法律,并由一家德国服务供应商提供的可扩展的、廉价的公共云是非常有吸引力的。”PAC分析公司德国高级副总裁Andreas Zilch表示,“竞争服务和德国法律安全的结合确实是一个独特的卖点。”
据了解,德意志电信表示,其云业务的发展预期是每年增长20%。
好文章,需要你的鼓励
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AI虽具备变革企业洞察力的潜力,但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛,简化治理,加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理,实现实时分析,并与Vertex AI深度集成,使企业能够高效处理结构化和非结构化数据,将智能商业转型从愿景变为现实。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。