5月29日,阿里云发布企业级云灾备解决方案:为制造、金融、医疗等企业提供一键容灾能力,例如业务恢复、数据保护和网络自愈,最大程度保护本地和云上业务稳定运行,此外,云上灾备成本相对传统线下节省50%。
据第三方数据显示,到2020年,全球产生的数据量将达到40ZB,灾备是保障数据和业务安全的关键一环。而传统灾备高成本、高浪费、低利用率,且建设时间长,对运维人员要求极高,云灾备成大势所趋。Gartner预计,到2020年,90%的容灾操作会发生在云端。
此次发布的企业级云灾备解决方案来自阿里巴巴IT基础设施云化的灾备经验,完全省去灾备机房的建设规划,大幅节约建设成本与软硬件运维成本。
该方案采用了国内首个磁盘级数据持续复制技术,同时支持混合云和跨云的多平台融合架构,为企业提供五大能力:用户数据中心和公共云的相互容灾;业务不停机,完成容灾演练;首个云原生支持弹性容灾,只需部署最低负载;一键容灾快速恢复,RTO、RPO可达秒级;完善的数据加密体系,保证数据的极致安全。
例如,在部署容灾方案时,企业IDC和阿里云之间可以智能接入网关(SAG)以专线或者互联网方式互通;通过数据传输服务(DTS)在云上构建IDC数据库的灾备实例,实现业务的热迁移,最终对不同类型的业务实现快速业务切换和数据恢复。
阿里云企业级云灾备还符合四个极限目标,即不在同一火山地震带,不在同一水系,不在同一电网,不在同一运营商网络出口,最大程度地保障业务和数据稳定安全。
目前,该解决方案已服务制造、金融、医疗等诸多行业企业。阿里云技术战略总监陈绪表示:“云上拥有多层冗余设计、新技术智能管理等,可为企业提供更好的数据保护策略,灾备上云是时间问题,只做传统灾备的CIO不是好CIO。”
当天阿里云还推出“先行者计划”,免费提供10万台智能接入网关设备,让更多企业像使用互联网一样,便捷、低成本、安全地使用灾备服务,保证业务永续。
凭借多层次防护、跨区域容灾等能力,阿里云已连续三年入选Gartner全球云存储魔力象限,并被列为全球领导者。在数据安全领域,作为亚洲合规资质最全的云服务商,率先发布《数据保护倡议书》,是首个提出“绝对不碰客户数据”承诺的云厂商。
数据显示,企业上云意愿已达84%,这一方面来自云计算对传统IT的改造红利,另一方面来自不断降低的上云门槛。近日,阿里云PolarDB还发布重大更新,支持Oracle等传统数据库一键迁移上云,解决了企业核心业务上云的难题。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。