当下,公有云服务(Public cloud dispersion)需要符合GPDR(通用数据保护条例)的数据本地性限制,而对象存储的寿命也越来越复杂,因此,两者结合在一起就更增加了产品和管理的复杂性。

SwiftStack在这样的背景下更新了旗下的开源对象存储产品,推出了公有云归档、同步和多区域数据管理等功能。据悉,SwiftStack 5.0版是今年3月推出的,内置的Cloud Sync是一种从公有云往内部或从内部往公有云迁移数据的复制机制。
SwiftStack 现在的版本是5.9,是今年的第二个重要产品更新,5.9版增加了新的选项,可在单命名空间里使用多区域数据持久性和策略,同时还可以为数据本地性提供由GPDR驱动的选项。
其中,Cloud Sync工具具有政策驱动功能,可用于公有云归档和内部部署数据补余,此功能可以使归档数据在接到请求时在内部部署基础架构里进行自动补余。
另外尚存在类似Stubbing的形式。 SwiftStack会将冷数据自动送到公有云里,该数据仍可通过命名空间列表中的图标从单命名空间中访问,数据会从远程标为静止。而在数据被访问时,则会被送返到本地。
V5.9版现在提供多区域擦除(Erasure)编码。 SwiftStack表示,奇偶校验位不再扩展到所有可用区域,而是"使用每个区域的节点,在每个全局位置保持数据完整。这样做能在某个服务器节点脱机时可能使数据的可用性能得以保持,因此可以在请求或重建的情况下减少从其他地区传输大量数据的需要。"
公有云数据的放置现在可以更精确地得到控制,因为管理员"可以在每个区域中指定应该保留多少个数据副本,也可以根据分层策略指定每个区域内哪些节点用于存储数据,分层策略则可以将高容量节点和具有固态驱动器的低延迟节点结合起来。"
SwiftStack还称,"如果某个地区宕机或是必须移动某个应用程序,数据访问可以在其他地区的节点上自动完成,不需要任何更改。传统应用程序可以通过文件服务从单命名空间里访问和使用相同的数据,云应用程序则可以通过对象API执行此操作。"
传统应用程序需要与云应用程序共存及需要朝云应用程序转化,在此背景下,GPDR数据放置的粒度控制遇上了多区域、多云归档的需要性。其结果就是SwiftStack的生计会变得更加复杂。
好文章,需要你的鼓励
这期是技术加情怀了。极少数人基于热情和对卓越的执念,构建了数十亿人每天依赖但普通人从不知晓的基础设施。
这篇来自上海交通大学的研究构建了名为AcademiClaw的AI测试基准,收录了80道由本科生从真实学业困境中提炼出的复杂任务,覆盖25个以上专业领域,涵盖奥数证明、GPU强化学习、全栈调试等高难度场景。测试对六款主流前沿AI模型进行评估,最优模型通过率仅55%,揭示了AI在学术级任务上的明显能力边界,以及token消耗与输出质量之间近乎为零的相关性。
Antigravity A1无人机推出"大春季更新",新增AI智能剪辑、语音助手、延时摄影模式及升级版全向避障系统。用户可通过语音命令控制Sky Genie、深度追踪等核心功能,虚拟驾驶舱支持第三人称视角飞行。随着产品进入墨西哥市场,Antigravity全球覆盖已近60个国家,持续推动无人机向更智能、更易用方向发展。
Meta AI安全团队于2026年5月发布了代码世界模型(CWM)的预发布安全评估报告(arXiv:2605.00932v1)。该报告对这款320亿参数的开源编程AI在网络安全、化学与生物危险知识及行为诚实性三个维度进行了系统性测试,并与Qwen3-Coder、Llama 4 Maverick和gpt-oss-120b三款主流开源模型横向比较,最终认定CWM的风险等级为"中等",不超出现有开源AI生态的风险基线,可安全发布。