Datera是最近一家走出隐身模式的存储初创公司,据称它拥有一款类似Amazon EBS的存储软件产品,针对DevOps用户的私有云或者公有云。
Datera创建于2013年,创始人包括首席执行官Mark Fleischmann、首席技术官Nocholas Bellinger以及首席架构师Claudio Fleiner。据称这些创始人都是Linux I/O存储堆栈的编写者和维护者。他们的团队成员来自于Nicira、VMware、微软Azure、Veritas和EMC。
Datera刚刚从Khosla Ventures、Samsung Venture和硅谷名人Andreas Bechtolsheim和Pradeep Sindhu那里拿到了4000万美元资金。今年是Datera成立的第三年,所以我们猜从2013年到现在这期间已经可能有了种子基金和天使轮投资。
Datera的Elastic Data Fabric(EDF)是一款带有RESTful接口,它的策略是以API为先,并提供了基于动态策略、横向扩展、块访问的存储,带有自助服务式的配置,并支持超大规模使用。
这款产品针对DevOps和云原生应用等用途,正在被多家大型企业和服务提供商客户使用。它的软件运行在采用闪存的x86服务器上;Datera称他们也有以闪存为先的策略。还做了基于iSCSI的与"OpenStack、CloudStack、VMware vSphere、以及Docker、Kubernetes和Mesos这样的容器调度平台"的原生集成。
Datera称DEDF具有:
• 以API为先,提供Web级的自动化,具有全方位的基础架构可编程性
• 基于策略的配置,把细节交给Datera EDF,这样用户就不需要手动操作LUN
• 有一个横向扩展、随成长即用的模式,这样用户只在他们需要的时候购买他们所需要的就行了
• 一种闪存为先的设计,提供高效率和低延迟(小于1毫秒),跨分布式、各种存储介质类型
• 多租户以及针对云原生和传统工作负载的服务质量,跨容器、虚拟机和裸机
• 异构组件支持跨不同配置、采用多种存储介质的多代行业标准x86服务器的无缝伸缩
来自Mesosphere创始人兼首席执行官Florian Leibert的支持引言:"Datera Elastic Data Fabric的架构给我们的Datacenter Operating System[补充了]低延迟和高性能块存储系统,允许容器操作团队提供微服务和交易速度。"
Datera EDF今天提供了一种"随成长按需使用模式",有纯软件和一体机两种版本。起始配置提供了150TB容量,15万IOPS,无缝支持伸缩混搭的节点配置。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。