很多大中型用户已经建有FCSAN存储系统,数据量比较大,他们比较关注如何有效并快速的对数据进行备份。对于那些每天数据量变化比较大的用户,他们更急迫有一个好的备份方案来解决他们的问题。传统的IP备份方案无法满足大数据量的应用系统备份,特别是建立在FCSAN架构下的应用系统,IP备份会大大降低应用服务器的服务效率。
硕讯联盟针对FCSAN架构下的服务器备份,推出新一代LANFree大容量高速备份一体机---EBS3424。EBS3424不是市面上有些厂商推出的DIY式的一体机,将一套备份软件安装在一台存储服务器上。而EBS3424是一套高度集成化的备份系统,具有热插拔备份控制器,热插拔RAID控制器,热插拔冗余散热模块等,是一套全模块化设计的一体化系统。
EBS3424除了具有FCSAN架构下的LANFree高速备份,还具有10G IP备份接口,可以为其它非SAN架构下的服务器提供高速集中备份。
嵌入式一体化设计
EBS3424的存储系统和备份系统均采用独立的嵌入式控制器技术,一套设备实现主机存储和主机备份服务。嵌入式设计可大大减低能耗,整机运行功耗只需400-500W(含24颗硬盘)。
高度模块化设计
整个系统采用模块化热插拔设计,除被动式背板外,所有部件全部模块化。这种设计的优势在于使用维护非常方便,并且节能环保,大大降低了系统运营的成本。
两种高速备份方式
当应用系统的数据量达到1T以上时,都会考虑采用专业的FCSAN存储系统来存储数据,所以这种数据的备份也需要采用先进的SAN架构下的高速备份模式。而对于SAN架构之外的服务器则采用10G的IP网络进行高速备份,大大提升备份效率。
多级备份技术
EBS3424可以将Windows服务器上的数据通过IP网络或FCSAN网络备份至本地的存储池上,也可将数据备份至外部的存储上如加密存储池上。另外,还可通过D2D2T方式,再将备份数据复制到磁带库或其他存储上,保留两份备份数据。
多种数据保护技术
EBS3424的存储池系统采用了多种先进的存储技术。例如采用RAID6实现2颗硬盘同时损坏而不丢失数据;采用RAID漂移实现故障后数据紧急转移;采用加密存储池防止备份数据泄密。。
重复数据删除技术
每个客户端备份需要保存多个全备,这样会占用大量的存储空间,所以重复数据删除技术对于大容量的备份系统来说尤为重要,它可以为备份系统节约50%以上的存储空间。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。