虚拟化在数据中心的应用意味着软件定义计算逐渐成为主流,而在软件定义计算的成功摸下下,软件定义存储也迅速获得市场的认可,虽然SDS的商业解决方案还处于刚刚起步的阶段,但其大大提高了存储丹云的灵活性和可用性,这意味着存储单元在私有云和公有云数据中心中可以自动和动态的分配。
很明显的是,软件定义计算正在数据中心中快速的增长,例如,如今在数据中心中增长非常快的软件定义网络,能够提高灵活性和配置网络虚拟化。 根据知名调研机构IDC表示,2014年至2018年,企业和云数据中心领域的SDN其年复合增长率将达到89.4%,这是非常健康的复合增长率。
根据知名调研机构IDC表示,2014年至2018年,企业和云数据中心领域的SDN其年复合增长率将达到89.4%,这是非常健康的复合增长率。
在此背景下,IT经理们已经意识到,软件定义IT已经成为数据中心的下一个发展模式,那么为何软件定义数据中心引人关注呢?
事实上,我们拿软件定义存储来说,软件定义存储解决了传统存储独立的烟筒的设计存储模式,让不同设备间的数据可以流通,真正的将数据结合在数据中心中。
这种结合,不仅解决的是企业数据存储的难题,同时,数据结合在一起,能够让企业更好的发现这些数据的价值。
公平的说,软件定义的数据中心尚未在许多企业中应用,但是我们同样公平的说,这个概念跟现实之间的距离越来越小。
IT经理们正在准备利用软件定义数据中心来提高数据中心的饿敏捷性,提供资源利用效率,同时简化管理开销。软件定义数据中心的好处是令人信服的,将底层基础架构利用软件动态的铺开,满足企业的需求,值得企业未来采用。
好文章,需要你的鼓励
在2025年KubeCon/CloudNativeCon北美大会上,云原生开发社区正努力超越AI炒作,理性应对人工智能带来的风险与机遇。随着开发者和运营人员广泛使用AI工具构建AI驱动的应用功能,平台工程迎来复兴。CNCF推出Kubernetes AI认证合规程序,为AI工作负载在Kubernetes上的部署设定开放标准。会议展示了网络基础设施层优化、AI辅助开发安全性提升以及AI SRE改善可观测性工作流等创新成果。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
DeepL作为欧洲AI领域的代表企业,正将业务拓展至翻译之外,推出面向企业的AI代理DeepL Agent。CEO库蒂洛夫斯基认为,虽然在日常翻译场景面临更多竞争,但在关键业务级别的企业翻译需求中,DeepL凭借高精度、质量控制和合规性仍具优势。他对欧盟AI法案表示担忧,认为过度监管可能阻碍创新,使欧洲在全球AI竞争中落后。
西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。