VMware公司已经发布其虚拟存储区域网络(简称VSAN)的新一轮beta测试版本。
虚拟巨头存储与可用性首席技术员Duncan Epping在博文中指出,VMware公司“正高度关注以下三项功能的相关反馈意见”:
• 软件闲置数据加密功能
• 面向双层延伸集群保护的跨站点与本地嵌套故障域(Nested Fault Domains,简称FD)功能
• 新的运营管理增强(vRA集成、vCenter提供的运行状态检查以及监控网络状态等等)功能
第一点很好判断:加密机制基本上不会是什么坏事,尽管其会给阵列带来一部分额外的运作负担。但考虑到VSAN运行所在的服务器至少拥有六个计算核心(在全闪存方面,VMware的建议配置为2 x 10核心CPU),设备内部应该具备完成这类工作的必要资源。另外,硬件SAN多年来一直拥有闲置数据加密能力。因此VSAN这次升级算是缩小了差距。
嵌套故障域将使得VSAN在广域配置场景中更具可靠性。正如Epping所言,这项功能“……允许大家同时在单一站点内与多个站点之间立足延伸集群实现数据保护。换句话来说:RAID-1跨站,而后再在单一站点内建立RAID-1、5或者6。”这项功能最为直观的用例就是在多站点或者灾难恢复场景下使用VSAN。
关于最后一点,Epping提到其基本上属于同VMware管理套件间的更深层集成。考虑到虚拟巨头一直希望大家全面接纳其Cloud Foundation,即将VSAN、vSphere、NSX以及vRealize Automation加以结合,此次发布的新功能自然也在意料之中。
Epping的博文同时提到,这一beta测试版还将迎来“一系列增强”。
而且根据VMware公司以往beta测试版本的操作习惯,测试客户们的意见至少还需要数个月时间才能在下一次版本升级中得到体现。
好文章,需要你的鼓励
这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构,通过重新设计注意力机制,实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法,同时保持了较低的计算开销,为大语言模型的高效扩展提供了新思路。
当前企业面临引入AI的机遇与挑战。管理层需要了解机器学习算法基础,包括线性回归、神经网络等核心技术。专家建议从小规模试点开始,优先选择高影响用例,投资数据治理,提升员工技能。对于影子IT现象,应将其视为机会而非问题,建立治理流程将有效工具正式化。成功的AI采用需要明确目标、跨部门协作、变革管理和持续学习社区建设。
小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化,在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型,甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施,将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源,为AI民主化发展提供了新思路。