根据一份咨询报告所言,Nutanix、Simplivity与VMware已经在SDS/HCI市场上占得领先,而微软、思科与HPE的表现则大幅落后。

有趣的是,由于HPE已经对SimpliVity进行了收购,因此其无疑能够在排名中位列第二。然而这样的市场领先到底是如何判断的?显然不是看销售出货量或者营收水平; 根据我们的观察,其判断方式主要是通过对产品的说明文档进行逐项考核。
作为报告发布方,WhatMatrix公司表示这份报告是以众包方式所完成。那么其中到底包含哪些内容?
其着眼于SDS/HCI领域即软件定义存储/超融合型基础设施,并对这一区间内的各款产品进行打分,具体包括文件服务器互连性与虚拟机管理程序兼容性。每一类别皆以三种灯色作为评判--绿色代表完全支持,黄色代表部分支持,红色代表不支持。
其中设定了数十项门类,而各家供应商在SDS/HCI层面所能获得的最高满分为192分。VMware获得了132分,SimpliVity为141分,而Nutanix为167分。其它被纳入考查的还有Atlantis、思科(HX)、戴尔-EMC(ScaleIO)、HPE(VSA、HC380以及HC250)、微软(S2D)以及VCE(VxRail)。

其指出,这份报告"强调了那些不具备SDS/HCI解决方案的服务器供应商将没有任何机会涉足这一高速发展的市场区间。"
WhatMatrix同时作出以下预测结论:
• SDS/HCI客户数量将呈现出指数级增长--预计各主要平台将在2018年之前实现1万家客户这一重要目标。
• SDS/HCI的涵盖范围将进一步在存储之外扩大--竞争驱动力在于各厂商将积极提供一套完整的私有云生态系统集合--同时高度关注平台"堆栈"的拓展。
• SDS/HCI将趋于统一与混合--各平台将逐渐发展为统一的多云存储方案。
• 初创企业将继续推动相关创新活动--体量较小且专注于SDS/HCI业务的企业将有更大可能性在创新层面领先于主流存储方案供应商。
我们认为WhatMatrix公司大体类似于Wikibon与DCIG的交叉点,但这种立足点本身亦可能带来问题。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。