Latisys是一家为客户提供按需主机托管和虚拟数据中心服务的领先供应商,拥有一流的资源和设备,包括资深的 IT专家和一个24x7x365全年不休的网络运营中心,来为其遍布各地,包括一些财富500强企业提供优质的服务。Latisys网络运营中心(NOC)作为Latisys管理主机客户端的关键,其基于SAN架构网络存储构建的按需计算平台,已经无法满足其对于I / O和网络存储性能不断增长的需求。为此,Latisys在进行多方评估之后,采用了QLogic 8Gb FC技术,来满足他们不断扩展的目标需求。
挑战
Latisys网络运营中心(NOC)是Latisys管理主机客户端的关键。它负责监控、问题跟踪、远程管理和问题的解决。NOC采用先进的技术,在客户端出现问题时,能够及时联系相关人士,并保持客户知情,并能针对Latisys人员、客户人员甚至是第三方供应商分派正确的资源,以确保迅速解决每一个问题。此外,NOC接收所有与客户检测到的故障和问题有关的以及额外的服务请求操作要求,让客户能够始终获悉和掌控一切问题,并获得该行业提供最佳的服务。因此,为了给多样化且不断增长的客户群提供最高满意度的服务,并出于业务整合的需求,Latisys需要保证最高等级的性能,以及最可靠的光纤通道网络。
QLogic 8Gb光纤通道解决方案
由于Latisys的客户来自不同行业,如在线游戏、金融服务和电子商务,因此对于这些客户而言,Latisys在使用8Gb光纤通道技术之后,所实现的更快备份、更高吞吐量、更快SAN复制和更高的业务连续性,很有可能给他们的虚拟数据中心带来巨大的潜在商业利益。
因为Latisys环境包括大量的“物理”刀片服务器和“虚拟”刀片服务器,然后连接到存储区域网络(参见下图),服务器堆栈满负载运行LAN子系统,该子系统不仅作为用户接口的网关,而且还要运行安全和网络服务。 “关键业务”这个词甚至都不能用来诠释它 - 这个系统需要保持99.999%的可用性,以满足Latisys客户的正常运营需求。
QLogic 8Gb光纤通道解决方案可帮助Latisys提高系统的可用性(99.999%的正常运行时间),并将备份时间从数小时缩短到几分钟。 Latisys采用最新的技术,不仅提高了虚拟服务器的密度,同时提供投资保护,并能够对现有基础设施的兼容,以及实现更低的功耗。所有这一切都降低了他们的总拥有成本。
即使如备份和恢复这样一个简单的过程,都可以对系统产生巨大的影响。 Latisys IT负责人Oliveira表示:“在我们与QLogic的沟通中,我们很快意识到8Gb是一个真正的高性能计算解决方案。当一个产品可以将备份窗口从2小时缩短至30分钟左右,你知道这不只是在谈论速度优势。你要知道对于我们那些运行高要求的网络、交易数据库、国际计算机游戏的客户,尤其是金融机构,这是在谈论五位数范围的资金节省。”
正如大多数QLogic企业客户都知道,QLogic产品一大卖点是,他们与架构无关,而且能完全向后兼容4Gb和2Gb的设备。QLogic 8Gb HBAs拥有绿色节能的技术优势,如动态电源管理和QLogic神奇的HBA技术,该技术能让HBAs不需要散热片或冷却风扇就可运行。
Oliveira表示:“我们很高兴能对8Gb进行测试和评估,因为这项技术不仅能满足未来的需求,同时还可建立一个灵活的、可扩展的网络架构。在我们的业务中,拥有最敏捷网络的公司会受惠良多,包括更好的盈利能力、更可靠的数据中心运营,以及我们客户群不断增长的信任。”
综上所述,I/O的大量聚合以及对新的优质服务的渴求,是QLogic 8Gb的解决方案迅速引起Latisys关注的主要原因。功能强大的刀片服务器和高利用率的虚拟机之间的整合,引发对8Gb光纤通道超高带宽的需求。在刀片服务器上部署虚拟机,要实现卓越应用性能,最合乎逻辑的选择是存储区域网络8Gb光纤通道,包括8Gb交换机、HBA和强大的架构管理软件。
好文章,需要你的鼓励
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。