存储业界已经明确认识到物理阵列市场的持续衰退。廉价的云存储与虚拟阵列方案正在成本优势的驱动下迅速崛起,而且在实用性方面往往并不会带来任何影响;有鉴于此,我们确实很难证明为大多数应用程序配备专用阵列到底有何必要。
Forrester自然也清楚这一点,分析师Henry Baltazar更作出声明称,我们应该“利用应用程序作为下一套存储阵列”。
Baltazar估计称目前的阵列产品主要供应给x86服务器系统,但其销售形式多年以来始终没有变化——一直作为非弹性资源存在。此外,阵列的吸引力还主要体现在价格优势层面,但随着近一段时间云服务与各类资源池机制在x86服务器上的不断涌现、前者的这种优势光环正在迅速褪去。
现在是时候正视阵列产品在成本与灵活性方面的局限了,Baltazar表示,如今我们应该转换思路、将虚拟阵列作为未来存储方案选择中的关注重点。
他还在博文中将惠普、Sanbolic以及Maxta作为值得我们认真考量的虚拟阵列供应商,同时指出EMC、IBM以及NetApp同样开始进军虚拟阵列业务。VMware与DataCore虽然也提供虚拟阵列产品,但在他眼中尚不值得一提。
“现在正是将存储技术更多地作为应用程序加以对待的良好时机,而且以闪存SSD为代表的商用硬件组件在价格上也往往要比企业级存储供应商提供的存储介质更为低廉,”他在文章中写道。
之所以会在这里提到闪存,是因为众多阵列供应商开始越来越多地利用闪存机制对产品的I/O能力加以优化,而这一趋势正在将更多固态存储设备引入数据中心环境。Baltazar同时指出,如果连工程技术因素都不再产生影响,那么向虚拟存储机制的转换可谓恰逢其时。
当然,长期关注存储技术动态的朋友们很清楚,Baltazar的这篇博文其实并没有什么实质性的新内容。不过他所表达的观点确实足够客观,而且如此直言不讳的表达也值得大家认真关注。
好文章,需要你的鼓励
智能网卡(SmartNIC)技术自2013年AWS首次应用以来,虽然获得了VMware、英特尔、AMD和英伟达等巨头支持,但市场表现平平。分析师指出,目前主要客户仍局限于服务提供商。然而,随着AI技术蓬勃发展,情况正在改变。英伟达、红帽等厂商在AI云架构中推荐使用DPU,认为其可优化推理工作负载并提升资源效率,AI革命有望真正推动智能网卡技术普及。
中科院团队开发的SimpleGVR系统革新了AI视频增强技术,通过直接在潜在空间处理和创新的分阶段训练策略,能够将AI生成的低分辨率视频高效提升至高清画质。该系统不仅提升分辨率,还能修正AI视频特有的颜色混合等问题,在多项指标上超越现有顶级方法,为AI视频生成领域提供了实用的解决方案。
YouTube为Premium会员推出AI生成的搜索轮播功能,可在购物和地点查询时显示相关视频序列。同时,此前仅限Premium用户的AI对话助手开始向美国普通用户开放,用户可通过"询问"按钮获得视频摘要和内容问答服务。该AI工具基于YouTube平台和网络信息运行,但准确性仍待观察。
浙江大学联合腾讯AI实验室提出KnowRL方法,通过在强化学习中集成事实性奖励机制,有效解决慢思维AI模型在推理过程中的幻觉问题。该方法在保持原有推理能力的同时,显著提升了模型的事实准确性,为构建更可靠的AI系统提供了新思路。