甲骨文在ZFS存储器ZS3系列的最新版本中增强了虚拟化和云功能
甲骨文ZFS存储器ZS3系列的增强功能为加快虚拟机部署和监测提供了快速、高效的新方式,最终帮助客户有效减少引导风暴。中端的ZFS存储器ZS3-2能够在7分钟内同时启动16,000个虚拟机,增加OpenStack Cinder驱动来简化云配置和协调。
甲骨文ZFS存储器ZS3系列的增强功能为加快虚拟机部署和监测提供了快速、高效的新方式,最终帮助客户有效减少引导风暴。中端的ZFS存储器ZS3-2能够在7分钟内同时启动16,000个虚拟机,增加OpenStack Cinder驱动来简化云配置和协调,集成的RESTful management APIs可以让客户使用通用的方式来部署公有云和私有云,并提供IT服务。甲骨文 ZFS存储设备甲骨文公有云和私有云产品提供了超过200 PB的存储。
- 拥有甲骨文ZFS Storage OS 8.2的甲骨文 ZFS存储设备是现代云和虚拟服务器环境的理想选择,它能够帮助客户显著简化IT基础设施,减少资金和运营的费用,并提供可靠、高性能和具有经济效益的云存储。
- 甲骨文 ZFS Storage ZS3-2 在7分钟内就可从单一平台扩展到支持超过16,000个虚拟机。整个系统可以轻松处理一些不可预知的、突发于NAS储存系统的VM工作负载,并为企业提供针对引导风暴的完美保护。
- 新的操作系统助力甲骨文 ZFS Storage ZS3-2创造了新的世界纪录 。
- 借助于甲骨文ZFS Storage OS 8.2,甲骨文ZFS存储设备现可支持OpenStack Cinder和全套的RESTful management APIs,让客户可以轻松地利用Oracle ZS3系列存储的VM扩展性,来部署私有云环境和享受IT解决方案。
- 与甲骨文ZFS存储设备集成的应用能够与其它拥有OpenStack支持的甲骨文软硬件产品相结合,包括Oracle Solaris 11.2、Oracle Linux 和 Oracle VM等。
- 甲骨文 ZFS Storage ZS3-2现在可以为每个集群扩展到1.5 PB容量和1TB内存,并且能够提供强大的、具有成本效益的入口接入到ZFS存储设备系列,在高密度VM环境中可显著地提高性能和效率,同时降低资本支出和运营成本。
- 通过与虚拟计算一体机和甲骨文软件的集成部署,甲骨文ZFS存储器ZS3系列能够提供独特的、第三方产品无法提供的应用集成存储功能,助力客户有效提高性能,增强存储和管理效率。
- 甲骨文公司存储软件副总裁Scott Tracy表示:“当今虚拟化严重的数据中心亟需更高效、高性能的存储器,以避免因不可预测的VM工作负载和引导风暴引起的性能问题和运营中断。甲骨文 ZS3存储系统的新功能为客户提供了有价值的架构利益和精准的分析,来支持高密度的虚拟化环境,客户能够借助于这一系统让业务运营保持全速运行,对有价值的业务机会保持灵活的反应。”
- 全球最大的屏幕打印设备制造商之一,M&R的 IT经理Jason Coe表示:“M&R 打印借助甲骨文ZFS存储设备来开展主要的整合和虚拟化项目,以支持Oracle数据库11g的生产和交付/测试环境。这个项目取得了巨大的成功,我们也因此节省了大量成本,并在IT环境中获得了无以伦比的扩展性、灵活性和高性能。”
0赞好文章,需要你的鼓励
推荐文章
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。