随着信息化建设的日益成熟,各行各业都在信息化建设的道路上取得了诸多成绩。高校作为为社会培养输出各类人才的摇篮,首当其中走在信息化建设的前列。高校信息化建设对于加强高校管理能力、提高教学质量、促进科研水平起到了非常重要的推动作用。随着技术的不断演进,高校的信息化建设已从软硬件基础设施建设上逐步转移到平台搭建和系统整合上来。目前的信息化以教学资源库及资源平台、信息平台、支撑平台等为建设重点,未来建设目标是要实现数字化校园,而为了实现这一目标,虚拟化技术在高校的信息化建设中扮演了重要的基础架构角色。虚拟化与云计算的时代的到来,帮助高校加快了迈向数字化校园步伐。
位于我国华东地区的某知名综合性大学,是一所拥有百余年建校历史的知名学府,是中国最著名的大学之一,名列首批211工程、首批985工程名单。作为中国人自主创办的第一所高等学府,现已发展成为一所声名卓著的综合性、研究型大学,辖内包括四大校区,11家附属医院以及附中等若干所附属学校。
大校的信息化建设一直都走在行业的前列。为了加强学校信息化建设,建成该校教育及科研服务的现代化信息基础平台,大学很早就已经建起新一代的校园网系统,该系统由多套VMware虚拟化平台服务器和Sun小型机系统构成。针对校园网系统的性能及全面保护问题,校方计划为基于VMware虚拟化构建起来的校园云配备一个能够实现灵活存储供给、具备性能加速能力和数据保护能力、弹性化的存储平台。由于校园网已经运行了一段时间,几套小型系统中已经积累了大量数据,因此校方要求在数据迁移等方面都做出周密的考虑,例如在数据迁移过程中,务必从技术方案上做到安全、可靠、简单、快速。分析大学当前的IT架构及具体需求,可以归纳为如下几点:
l 在既有的存储平台上提升访问性能
l 原有存储环境是异构,无法有效的整合资源进行供给;
l 需要获得多重的存储服务及统一存储服务,要求提供FC、iSCSI和NAS访问方式;
l 既有存储无法与VMware整合,无法实现弹性灵活的存储资源分配;
l 希望根据不同的应用需要的分配不同等级的存储资源,重要应用使用高性能存储,而其它应用使用普通存储;
l 没有切实可行数据保护手段,实现高效的数据保护,难以在系统持续运行的情况下完成大数据量无人值守数据保护和异地容灾应用;
对于最终选定飞康NSS虚拟化技术作为实现大学数据迁移、异构整合,并最终实现灾备保护的核心技术方案,校方是经过严格的审核和测试的。
飞康NSS是飞康公司2006年便已推出市场的存储虚拟化产品,它不仅可以基于自己全面开放的存储虚拟化平台提供异构存储整合,帮助用户彻底摆脱厂商锁定的困境,还可以提供零风险的数据迁移,使用户的数据可以在不同品牌的既有存储、新存储,甚至云之间自由移动,同时,数据迁移过程中,应用服务器完全不需要停机,数据丢失和损坏的风险完全消除,也不会影响用户数据一致性。最重要的是,飞康NSS同时提供了与飞康CDP技术一样的高精度的数据保护与灾难恢复/远程容灾能力,使用户在充分利用存储虚拟化技术的同时,同样享有了最高阶、最全面的灾难恢复能力。
资源灵活调配性能大幅提升
利用飞康NSS的虚拟化功能,可以将不同厂商、不同接口的磁盘阵列整合为一个逻辑资源池,用户可以按需灵活调拨资源,配合高可用性和高性能的数据存取,最大化资源利用率,从而消除了异构存储的兼容性问题,保护了用户的既有投资。
同时,飞康NSS具备性能加速功能,本次利用SSD将用户既有的存储性能进行了大幅提升,可以大幅延长了现在设备的使用周期,降低了建设总成本。
灾备一体化实现,可轻松扩展
飞康NSS实现了校园的本地全面灾难防御,以及校区间数据复制容灾。应对数据丢失、逻辑破坏这类故障时,用户能在几分钟内消除故障。当站点故障时可以使用容灾数据,接管生产或进行数据恢复,并且,用户可以随时在不影响生产系统正常运行的情况下,进行恢复演习或数据验证。
根据学校的未来发展规划,将在本部校区与远在异地的分校区之间建立起远程容灾体系,实现更加完善可靠的数据保护。而飞康NSS搭建的容灾系统,可以轻松扩展、协助用户实现“两地三中心”的容灾架构需求。
项目实施完成以后,飞康NSS帮助大学实现了多重效益:
l 基于虚拟化存储平台实现数据的集中存储,提高数据存取访问性能,提高系统可用性及数据安全性;
l 获得有效经济的存储加速能力,利用少量SSD存储,立即可将性能较低的存储性能提升至与高端存储相仿的性能;
l 灵活的存储资源分配方式,对于不同需要的应用,分配不同性能的存储资源;
l 提供全面的故障防御能力,能够快速修复存储设备故障、数据错乱、数据丢失造成的各类故障;
l 实时在线的备份容灾体系,本地和异地均存有当前镜像和历史版本,数据恢复时间从数小时缩短为几分钟;
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。