博科近期宣布通过为EMC Connectrix系列网络交换机添加Brocade VCS以太网矩阵解决方案而扩大与EMC公司的长期OEM合作关系,这是业内第一个针对IP存储的网络交换机。即日起发售的Connectrix VDX-6740B IP存储交换机为EMC存储、云、重复数据删除,以及备份与恢复系统奠定了弹性、敏捷、易于部署的基础。
博科数据中心交换、路由与分析产品高级副总裁Jason Nolet表示:“传统IP网络在设计上并没有考虑到云、移动、社交和大数据等当今的新 IP应用。通过与EMC扩大合作,客户现在能够实现专用IP存储网络改进的性能、弹性和敏捷性,从而满足日益重要的IP 存储应用的需求。
EMC客户将部署新交换机,把IP存储流量与其它数据流量区分开来,与存储流量和其它网络流量共享同一个网络基础架构的传统部署相比,这种方法更可靠、更高效。
EMC公司核心技术部门营销副总裁Jonathan Siegal表示:“当今的IP存储负载能够得益于专用IP存储网络,其性能、可预测性、可用性和运营简洁性与我们过去15年来为光纤通道客户提供的不相上下。”
企业需要更加灵活开放的网络架构,以帮助实现IDC第三平台计算模式的承诺。IDC存储系统与软件研究总监Ashish Nadkarni表示:“IP存储容量几乎每两年翻一番,并过渡到性能更高、更关键的应用。要想满足这些新要求,企业应考虑对IP存储使用专用网络,这样才能更好地使其网络基础架构契合业务需求。”
EMC Connectrix现在可支持针对IP存储而优化的矩阵
Connectrix VDX-6740B是一个高性能、低延迟的IP存储交换机,为各种EMC的中高端NAS和iSCSI存储平台提供连接。通过零接触、自建矩阵,这款新交换机重新定义了敏捷性,并具有卓越的自动化和简洁性。
Oyster River合作学校IT总监Joshua Olstad表示:“VDX 6740将使我们能够更好地保障VNX环境的应用性能和可用性。网络基础架构将得以迅速部署,在管理上也比我们的传统网络更加轻松。能够在服务器之间实时迁移虚拟机,以实现负载均衡。
Connectrix VDX解决方案与Connectrix Manager融合网络版(CMCNE)相集成,为IP和光纤通道存储网络提供了统一的管理、监测和诊断。与EMC存储分析软件的集成可提供可行的性能分析,并让客户能够迅速识别并修复性能和容量问题。
更多Connectrix VDX-6740B细节
• 针对高端和中端NAS和iSCSI存储平台的连接,这些平台包括EMC的VMAX3、VNX、Isilon和XtremIO。
• 针对EMC VSPEX Proven Infrastructure云和EMC VSPEX BLUE超融合设备,以及EMC Data Domain重复数据删除和Avamar备份与恢复系统的存储矩阵连接。
• 获得专利的负载均衡、多路径,可实现最佳性能和最高效率。
• 深度的芯片缓冲可提供超过任何同类交换机2倍以上的吞吐量。
• 支持毫秒链路恢复的存储级弹性,能够在出现路径或链路故障后让I/O继续无中断运行。
• 通过EMC的E-Lab计划,与EMC存储、云、重复数据删除、备份和恢复系统进行端到端互操作性测试。
• 三年硬件保修,可选择高级和增强支持。
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。