印度领先手机制造商Micromax Informatics已在其新的虚拟化数据中心内部署了创新的博科以太网矩阵技术,以期支持未来几年业务的增长。
据IDC的数据显示,在Micromax等自主开发厂商的推动下,印度智能手机市场在2013年出现了出货量从2012年的1620万台增长到4400万台的激增。 Micromax也已成为印度第二大智能手机制造商,占印度全国16%的市场份额,在东南亚邻国市场也有强劲的表现。 Micromax今年还开展了俄罗斯业务,为进一步进军东欧市场投石问路。
尽管在本国以外鲜为人知,Micromax已经是全球第十大手机制造商了,每月出货超过200万台手机,其中三分之一是智能手机。但目前Micromax国际收入仍然不到其总收入的10%,公司的目标是在五年内让国际收入增至总收入的50%。 建设下一代数据中心是Micromax扩张计划的一个重要组成部分。Micromax数据中心能够支持仓库管理、工厂运营以及一个呼叫中心(过去三年,呼叫中心的席位已从50个增加到200个)。
Micromax Informatics公司首席信息官Atul Nigam表示:“鉴于Micromax大幅增长的步伐,树立能够从容应对新市场挑战的地位,构建一个灵活可扩展的数据中心至关重要。数据中心虚拟化显然是必经之路。因此,我们最迫切的需求就是找到一个能够支持高度运营自动化,同时灵活适应数据中心快速发展的网络基础设施。”
Micromax最终选择低延迟的Brocade VDX 6740 10千兆以太网(GbE)交换机作为其新数据中心的网络基础,这要归功于Brocade VCS Fabric技术易于配置,运营自动化,高成本效益的性能和高可扩展性等强大实力。Brocade ADX应用交付交换机也已在Micromax的新数据中心部署,用以提升应用程序性能,提高应用程序可用性,并改进安全性。
Micromax一开始是从运行在四个刀片服务器机架上的约40个虚拟机(VM)入手的。Micromax预计将在一年内扩展到100台虚拟机和10个服务器机架。Brocade VDX 6740交换机已与24个最初启用的光纤端口一起部署,如果日后需要更多服务器连接,Micromax可以授权额外8个端口,使每个交换机的端口最多达到64个。
这种灵活、高成本效益的“按需付费”许可模式让Micromax能够迅速扩展数据中心网络,应对不断变化的业务需求。也可将更多交换机加入使用4个内置40GbE连接端口的Brocade VCS逻辑机箱。互联交换机不仅能作为一个无缝以太网矩阵来运行,也能作为独立虚拟设备来运行,由于配置和监控显著简化,可降低Micromax的运营成本。
博科印度区域总监Edgar Dia表示:“按需付费的可扩展性、低运营成本以及高级网络虚拟化功能的组合,让Brocade VDX交换机成为云数据中心的卓越选择,其中就包括Micromax开发的数据中心。与传统数据中心交换架构相比,Brocade VCS Fabric技术在处理虚拟机移动性以及服务东/西大量流量方面弹性更大、可扩展性更强,并且效率更高。”
Dias补充道:“Micromax锐意进取的国际扩张计划意味着新数据中心必须根据业务在新市场的发展情况,满足快速增长的需求。部署新的博科数据中心网络基础,问题迎刃而解。一开始,它以非常合理的前期成本来部署小型Brocade VDX交换机,并且能够根据需求轻松向上扩容。”
与其它所有Brocade VDX交换机一样,Brocade VDX 6740交换机支持自动形成、自我修复的以太网矩阵。配置和设备信息将在所有交换机之间共享,允许添加或删除矩阵节点,物理或虚拟服务器将重新安置,无需手动重新配置矩阵。例如,当矩阵中加入或移除一台虚拟机时,可感知博科虚拟机的自动化网络不再需要手动配置端口,从而提高了自动化水平和运营效率。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。