伴随着大数据分析、人工智能技术的兴起,企业对高性能存储的应用需求开始显现,既希望存储产品可以提供高性能的存取能力,又期望其具备经济实惠的价格,还希望存储在上面的数据能有安全可靠的保障。7月23日,既年轻又经验丰富的西安奥卡云发布了自主、安全、可靠的可应用于新一代的数据中心,有助于用户数字化转型应用的OrcaStor UniIO存储产品。
奥卡云成立于2017年,实际上是在2018年春节才开始运作。奥卡云从创立开始就是聚焦在IT、信息的主航道上,主要是帮助企业做数字化的转型,聚焦在存储系统、基于基础设施的视频云解决方案,还有新一代的数据中心的建设上面。
奥卡云核心的团队分为两大部分:
首先是国际团队。奥卡云有一位国家级A级专家,还有12位海外专家,刚才也讲了,CTO John是Veritas的创始成员,他最早开发的VxFS文件系统已部署在全球500强企业的数据中心里面。还有Alex,他原来是vSAN的创始人之一,他还曾是一家公司的CEO,他现在加入了奥卡云。在存储领域,存储技术方面,有艾杰(AJ),他是惠普已经收购的一家公司的架构师,他们都有30、40年存储方面的经验,非常丰富。
国内团队中,奥卡云有49位来自于知名企业,包括EMC、华为、中兴等等这些原来存储领域非常有经验的技术骨干,他们都加入了奥卡云。
奥卡云聚焦解决云计算和大数据的核心难题,也就是说这些数据是怎么存储,以及这个数据是怎么管理的,也受到了各界领导的关注,奥卡云同时也是申威联盟,还有存储产业技术创新战略联盟的核心成员。
这次奥卡云发布的产品叫OrcaStor UniIO,OrcaStor奥卡云整个存储系统的核心,UnilO代表的是融合,后续奥卡云也会把文件和对象这种存储协议融合进来。
UnilO面向的是什么应用场景呢?简单来说是面向多应用或者是多租户的场景,实际上就是面向云计算,它有四大特征:
第一,UnilO是一个Scale-out分布式架构,包含了全局的面向整个数据的重删和压缩功能。
第二,UnilO提供了最佳的数据服务,包括性能无损快照,打快照的时候不受任何冲击,还有数据去重后的精简远程复制功能,应用程序服务质量保证QoS等。
第三,UnilO采用的是标准的商用的硬件,就是它无需昂贵的SSD,用通用的SSD就可以满足应用需求。
第四个,UnilO具备简单性。这个简单其实内含的是全自动化,没有任何RAID配置,也没有磁盘RAID组的概念,而且没有复杂的性能参数的调节功能,它通过Restful API的接口,可以完全去对接云计算的平台,比如说OpenStack,可以实现自动化的云编排。
整体来说,OrcaStor UniIO是面向大型基础设施、高性能的存储系统设计的,测试发现平均数据缩减率为5:1,极大的降低了客户的总体拥有成本,而且整个存储占用的空间和功耗都得到了大幅度的缩减。
我国正在推进有中国特色的智慧城市的建设,包括5G商业的落地,会推快这个进程。在这个进程中实际上有大量的数据产生,这些数据并不是所有的数据都要上公有云,这就会产生大量的存储的需求在里面。同时,网络安全和自主可控是整个国防信息安全建设的基石,存储在其中应该是首当其冲、重中之重。而在中高端存储领域的供应商中,我国的核心竞争力还有待增强。很多存储厂商产品还是基于开源软件进行实现,同质化比较严重,这里就蕴藏了大量的机会点,这也为具备技术和产品优势的奥卡云提供了难得的发展机会。现在奥卡云正在通过加入自主可控的申威联盟、与中国通信服务集团、联想集团建立了战略合作关系的方式,积极打造合作的生态,并通过国内人才与国际人才并重的方式把这些顶尖的人才放置在这个企业里面最核心的业务上面去,来快速加快产品化进程。
由此可以相信,借助5G与大数据的天时、本土信息安全的地利与高端技术人才的人和,奥卡云的未来发展将会大有可为。
好文章,需要你的鼓励
Writer首席执行官May Habib指出,企业在构建和扩展AI智能体时面临重大挑战。智能体在构建、运行和改进方式上与传统软件截然不同,需要抛弃传统软件开发生命周期。智能体不会可靠地遵循规则,而是结果导向、具备解释和适应能力。企业需要采用目标导向方法,设计业务逻辑蓝图而非工作流程。质量保证也需要评估非二元行为和实际应用表现。智能体维护需要新的版本控制系统,涵盖提示、模型设置等所有影响行为的因素。
中科院团队开发的SimpleGVR系统革新了AI视频增强技术,通过直接在潜在空间处理和创新的分阶段训练策略,能够将AI生成的低分辨率视频高效提升至高清画质。该系统不仅提升分辨率,还能修正AI视频特有的颜色混合等问题,在多项指标上超越现有顶级方法,为AI视频生成领域提供了实用的解决方案。
Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫表示,公司正大力推进人工智能应用,AI代理现在承担了公司30%至50%的工作。他认为员工应适应AI替代人工的趋势,转向更高价值的工作。然而,这一变化导致约1000名员工被裁,虽然公司计划招聘同等数量新员工,但主要专注于销售AI技术。这一趋势在科技行业普遍存在,今年已有超过63000个科技岗位消失,AI被认为是重要原因之一。
浙江大学联合腾讯AI实验室提出KnowRL方法,通过在强化学习中集成事实性奖励机制,有效解决慢思维AI模型在推理过程中的幻觉问题。该方法在保持原有推理能力的同时,显著提升了模型的事实准确性,为构建更可靠的AI系统提供了新思路。