红色巨人高度重视这座SAN塔式设备,并希望其同样赢得客户关注。
甲骨文公司正在对其FS1存储阵列重构并引入自家公有云当中,且不再将其作为内部基础设施设备进行销售。
FS1-2产品最初作为Pillar Axiom的重新设计方案于2014年9月发布,这是一台立足机架内的混合型闪存/磁盘阵列,具备双主动/主动控制器、风扇、电源以及非易失性镜像缓存。其闪存容量可扩展至912 TB,闪存与磁盘的混合存储容量则最高可达2.9 PB。
一年之后推出的全闪存FS1则提供2 TB到912 TB存储容量。这可以被视为一台被移除了磁盘驱动器机柜的FS1-2,只保留了一台30 x 2U驱动器机柜作为向上扩展机制。
在此之后,甲骨文公司采取一系列举措以敦促其内部解决方案客户迁移至甲骨文云当中。其中的部分原因在于客户开始越来越多地选择商用化产品——包括来自竞争对手的x86服务器/存储套件,另一部分原因则在于AWS与Azure在企业数据库领域的信誉不断提升,而甲骨文硬件的销售额则因此不断下滑。
在被问及FS1阵列时,一位甲骨文公司发言人告诉我们,“公司内部目前正专注于将该产品引入甲骨文云。”
如果甲骨文客户决意迁移至公有云领域,那么甲骨文公司当然希望保证其选择自家公有云产品。以下2017年3月图表显示出甲骨文公司在过去几年季度当中硬件与云业务的变化趋势。
我们曾在之前的文章中指出,“FS1闪存SAN阵列将面对采用NVMe驱动器并配合高速服务器互连架构(例如NVMe over Fabrics)的其它竞争性产品。另外,亦将有越来越多的服务器SAN搭载有3D XPoint存储级内存或者类似的技术方案。”
但就目前的情况看,甲骨文公司已经决定对FS1进行定位调整以摆脱来自其它内部全闪存阵列竞争对手的冲击。该产品仍然被列入甲骨文公司的工程技术硬件产品网页当中,但在其“了解更多”链接结果中,可以看到“我们找不到您需要的页面”信息。
其它各主流存储硬件供应商则迎来了内部全闪存阵列销售额的持续增长:戴尔-EMC、HPE、IBM、NetApp以及Pure等厂商正是最好的实例。甲骨文公司显然对于未来有着不同的看法,并再次决定逆势而动。
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。