身处复杂的IT环境,一个很小的任务要花费您不少时间?开发、部署与维护工作难以开展?业务需求复杂度与日俱增?IT团队面临管理、可用性与成本挑战?你需要一款简单、无代理的IT自动化技术,改善当前业务流程与应用迁移,同时采用单个编程语言,轻松实现DevOps(开发运营)业务实践。Ansible,是您不错的选择!
第二期:IT自动化利器——红帽Ansible Tower
Ansible Tower by Red Hat作为一款完整的自动化平台,可轻松处理配置、应用部署、复杂业务流程编排及IT系统管理、网络和应用配置等工作,有效解决各类实际业务挑战。
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本期讲师:刘洋,红帽解决方案架构师
刘洋拥有10年Linux工作经验。擅长内核、虚拟化以及自动化运维等方面技术,红帽亚太区混合云管理领域专家,拥有丰富的项目经验,主导或参与过大量金融、制造、电信等领域基础架构项目,协助企业用户实现数字化转型。
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据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
各行业企业存储的数据量持续攀升,5PB以上已成常态,10PB以上也日益普遍。2026年非结构化数据管理的主题是全面增长:更多数据、更多投资、更多痛点以及更多AI安全风险。AI应用加速普及、数字化信息激增以及富媒体和传感器数据大幅增加推动了数据增长。随着AI推理应用的发展,企业将意识到非结构化数据管理对AI投资回报率的关键作用。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。