浪潮以黄金会员身份参加OpenStack波士顿峰会,与来自全球各地的社区成员、应用开发者、云基础设施与服务提供商以及各领域用户,共同探讨了OpenStack的技术发展、商业进程与生态构建。峰会期间,浪潮展示了最新发布的OpenStack发行版云海OS 5.0,分享了在多个行业中的OpenStack项目实施经验。
浪潮在OpenStack Summit展台
从历年峰会可以观察到的显著变化是,OpenStack在社区建设与组件完善上取得了令人瞩目的成就。目前OpenStack社区有来自186个国家和地区的700家企业和机构参与,贡献代码超过2000万行,是世界上发展最快的开源社区。同时,OpenStack对一些广受关注的技术,如Docker、OVS、NFV、Spark等的支持力度更高、兼容性更好,致力于成为云技术的"集成引擎",让"世界运行在开源架构之上"。可以说,随着社区规模持续扩大和技术不断完善提升,未来OpenStack的商业化进程将会更快,这从近两年西班牙国际银行、英国Sky广播公司、中国移动、中国电信等越来越多的用户亮相峰会就可略窥一斑。
OpenStack Summit大会现场
OpenStack云海OS 5.0海外首秀
在此次峰会上,浪潮展示的云海OS 5.0是浪潮面向下一代云数据中心和云原生应用开发的智慧云操作系统,它全面基于OpenStack架构,并提供卓越的功能性(Functionality)、可用性(Availability)、安全性(Security)和工具化(Toolchain)优势,进一步扩展云服务目录,采用微服务架构,支持Docker快速部署,实现用户业务的自动感知、资源的智能管理和服务的自动化交付。
浪潮集团副总裁彭震表示,推动开源技术普惠是驱动浪潮积极参与OpenStack的重要因素。浪潮将秉承"源于开源、高于开源"的理念,通过不断创新推出更加成熟、易用的OpenStack产品,帮助全球用户构建开放的云基础设施,并在此基础上以智慧计算促进数字化转型,实现商业上的成功。
智慧计算是浪潮未来最看重的战略级市场,它包含了云计算、大数据和深度学习,即 "以云计算为基础平台,以大数据为认知方法,以深度学习为优化工具"。而作为智慧计算的基础平台,浪潮在云计算业务上将充分发挥计算、存储和网络硬件层和云数据中心操作系统软件层的全布局优势,向客户交付完整的云基础设施。
回馈开源,加速OpenStack技术普惠
目前,浪潮云海OS已经成功应用于政府、能源、电信、环保、教育等行业超过2000+企业用户。在推动OpenStack实践上,浪潮在某银行实施了国内最大规模基于OpenStack部署的金融生产云,规模接近1000个物理节点,创新性的实现了互联网金融业务与OpenStack开源云平台的深度结合,确保了业务快速创新、快速部署、快速上线。光大证券也与浪潮合作新建OpenStack环境,将原有的虚拟化集群和新建虚拟化环境统一纳入浪潮云海OS云平台管理,实现1000台物理服务器规模的数据中心管理。
同时,浪潮也入选了美国CIOReview杂志评选的"2017全球20家最具发展潜力OpenStack解决方案供应商"。
浪潮在OpenStack社区的活跃度与贡献度也增长明显。在最新Ocata版本中,浪潮在Sahala组件Commit贡献排名第2位,在核心组件NOVA和NEUTRON的Review贡献分列第9和第10。未来,浪潮将进一步提升OpenStack社区贡献率,更好的回馈开源。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。