CommVault 今日宣布,Simpana 10软件平台已成为200多家权威服务供应商的首选数据保护平台,并帮助他们为全球数百万个客户端系统提供了云端解决方案,保护了数百PB字节的数据。
此外,公司还公布了一项三管齐下的云端业务战略。该战略基于公司在软件创新领域的领先地位,通过与服务供应商的战略合作关系,推出了一系列解决方案,用于简化和保护这些服务供应商及其客户向云计算转移的过程。为了实现这一目标,CommVault利用其一体化软件平台为最为高效的云基础设施提供支持,同时通过广阔的云生态系统拓展其市场覆盖范围,并进一步加大对其云端解决方案组的投资。这一愿景源于CommVault早期对云技术的投资,而这些投资正是为了应对目前在IT消费和IaaS(基础设施及服务)领域所发生的思维模式的转变。
CommVault 董事长、总裁兼首席执行官N. Robert Hammer表示:“随着企业加快对云服务的使用,我们这个行业的格局正在发生迅速的变化。CommVault为我们的客户和合作伙伴提供了保护数据所需的能力,无论是在云端、云中或是云与云之间。Simpana软件为客户提供了一个独特的一体化平台,让他们能够查看异构企业中的所有数据。在支持最为高效的云端基础设施方面,Simpana 10的可扩展性、安全性、自动化和报告等特性都是首屈一指的。”
为了提高合作伙伴和终端用户的灵活性、可扩展性和运营效率,CommVault所开发的Simpana软件是目前市场上开放程度最高的云端数据管理平台之一。CommVault的技术被集成到一系列广泛的存储技术、云基础设施平台、操作系统、管理程序和企业应用之中,为其提供了一致的管理和报告工具,并能让整个企业通过一体化平台跨越各类异构环境访问数据。
帮助供应商和客户实现“数据管理即服务”
随着各种规模的企业和市场加快运用云基础设施来降低成本、提高速度和灵活性,CommVault致力于帮助其合作伙伴社区顺应这个日益增长的趋势。那些寻求将IT业务向云端转移的客户需要依赖服务供应商帮助他们迁移、管理和保护他们的云基础设施。CommVault已与广泛的服务供应商生态系统建立了合作关系,让他们能够有效地提供基于Simpana软件、面向各个地理区域、垂直行业和产品的“数据管理即服务”解决方案。公司的战略将通过以下举措加快云计算的推广速度:
CommVault云端解决方案组副总裁Gerry Sillars表示:“在开发云端解决方案时,我们不仅考虑了服务供应商的技术需求,而且考虑了他们的业务需求,并通过协调这两方面的需求更好地服务他们的现有和潜在客户。这样做不仅能让CommVault进入新的市场,而且符合我们与全球领先的供应商建立合作关系的宽广战略。”
微软公司Windows Azure 产品市场营销总监Vibhor Kapoor表示:“通过在Windows Azure 存储服务中部署Simpana软件,服务供应商将能帮助各种规模的客户更加安全高效地保护、归档、管理和访问他们的数据。这种结合可以为Microsoft Exchange、Microsoft SharePoint、Active Directory、SQL Server、Windows、IBM Notes、IBM Domino等重要应用中受保护和归档的数据副本提供一个中央存储位置。客户将能方便快速地搜索信息,并获得一个灵活、可扩展、可快速响应业务需求的基础设施,从而满足合规要求。”
NetApp 公司服务供应商事业部总监Gary Hocking表示:“NetApp一直致力于降低为我们服务供应商开发云端产品时的复杂性。这就要求我们与技术合作伙伴开展密切的合作,让服务供应商能够以一种一致和可重复的方式,为他们的客户提供功能丰富的服务。自NetApp四年前启动其云端业务以来,CommVault始终伴随我们左右。现在,双方的技术已被世界各地的服务供应商成功采用。”
好文章,需要你的鼓励
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
联想推出新一代NVMe存储解决方案DE6600系列,包含全闪存DE6600F和混合存储DE6600H两款型号。该系列产品延迟低于100微秒,支持多种连接协议,2U机架可容纳24块NVMe驱动器。容量可从367TB扩展至1.798PiB全闪存或7.741PiB混合配置,适用于AI、高性能计算、实时分析等场景,并配备双活控制器和XClarity统一管理平台。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。