Master 大师,精通、掌握,熟练控制某种技能的人,Storage 存储,企业信息、用户数据全部存储其中,Master S就是技术顶尖的存储大师!随着云计算、大数据技术的不断发展,海量数据以爆炸式方式进行增长,正在像未经“柔和”的面粉一样的四散飞扬,毫无章法。各自为政、纷繁复杂、难以管理的数据局面需要谁来掌控?只有精通各项存储解决方案Master S存储大师,才能灵活解决各类存储业务问题。Master S在哪里?为此IBM联合至顶网举办了寻找中国顶尖 Master S活动,为了应对数据管理愈加严峻的挑战,召集众多存储大师一较高下,成功获胜者就将成为当之无愧的Master S存储大师。
正所谓工欲善其事,必先利其器。人类可以战胜恶劣的自然条件,成功进入信息化社会,除了聪明的头脑之外,更需要借助适当的工具。强大的绝地武士离不开他们手中的光剑,齐天大圣孙悟空他手中的兵器也是那赫赫有名,叫金箍棒的光棍。
中国顶尖的Master S怎么可以没有适用的工具?为此,IBM向众多高手提供了多种数据存取管保的工具,相信可以配合大家的绝世武功,全方面地保护用户的数据。而成就Master S的各项比赛,就是为众多高手精心准备的,用来熟悉手上兵器,从而可以成功登顶所准备的试练之路。
为此,活动分为理论学霸与动手达人两大参赛方式,在理论学霸——小测验 大比拼的赛事中,有3大成长路径可供选择:
- 存储虚拟化/混合多云/块存储 SVC/V7k/V5k/Virtualize
- 非结构化/人工智能大数据/文件存储 GPFS/COS/Discover
- 数据备份/数据保护 SP/SPP
为了让众多高手可以迅速掌握相关的技能,IBM精心为3大路线各自准备了1套专家视频。
在动手达人——实验操作对抗里,准备了2大实验场景对抗:
- SPP 虚机保护/文件恢复/数据库保护
- Scale 分级存储/文件智能分配
同样,IBM为这5大实验分别对应的提供了5个操作视频。
想要成长为大师,光靠理论的积累肯定是不够的,还要经受重重的考验。下面我们先看一下理论学霸要经历哪些挑战。
理论学霸榜六道随机考题
上面图片展示的是理论学霸榜的六道随机考题,不知大家看到后有什么样的感想?作者首先联想到了在课堂上,老师手敲黑板,语重心长的又再对我们说,“全是送分(命)题呀,同学们!”“有哪个是前面视频里没有讲到的吗?没有!可是你们的成绩呢……”赶紧挥挥手,把这些童年阴影赶走,来看一下各位大神们的成绩吧。
最好成绩是用9分28秒答对12题,最短用时居然为2分32秒,可惜只答对10道题,这里也要提醒一下,以后在重视速度的时候,也要重视质量呀!
下面再来看一下运手达人榜,嗯,能动手就少哔哔,能动手的达人都是好样的!看看他们会遇到什么样的挑战:
2大实验场景对抗:
- SPP 虚机保护/文件恢复/数据库保护
- Scale 分级存储/文件智能分配
配套视频:5大实验分别对应5个操作视频
排名方式:实验操作成绩
5个实验分别对应5个操作视频,看上去没有什么难度嘛,但是,谁做谁知道。让我们再来看一下动手达人的上榜成绩吧。
在这里只能说请诸位大神收下我的膝盖!借助IBM Spectrum Protect Plus 与Spectrum Scale,上榜的大神们可以在最短不到40分钟的时间内,就完成了虚机保护、文件恢复、数据库保护、分级存储和文件智能分配这一系列的工作。而作者40分钟也就只能码出一个采访题纲……
会当凌绝顶,一览众山小。不体验一下攀登的艰辛,又怎么能知道顶峰的险峻。下面我们再来了解一下决赛的内容:
先看一下第一题,在三台虚拟机上部署Spectrum Scale分布式解决方案,对外提供NFS服务,另一台Linux虚机能够成功NFS挂载。要求保证任何一个节点关机,数据不丢失,对外提供NFS服务可持续。
在不到一个小时的时间里,搭建一个完整的分布式存储系统,这个人的感觉就是把一只巨大的大象放到一个小小的冰箱里面,怎么塞也办不到。可是在使用上IBM Spectrum Scale之后,就只需要通过解开安装包、安装ksh、安装gpfs基本包、编译,这几个步骤后,分布式存储系统的搭建就可以完成了。有没有一种把冰箱门打开,把大象放进去,再把冰箱门关上的感觉呢?
不只如此,查看赛后的参考答案后发现,这一道道看似十分复杂的考题,在利用IBM Spectrum Scale与IBM Spectrum Protect Plus进行操作后,都会变成十分简单的事情。难道说大师境界的化繁为简,就是这样的一个道理吗?
紧张的Master S比赛活动已经结束了,中国顶尖 Master S也即将脱颖而出。但是在我的心目中已经有了一个真正Master的名字。善于使用工具的可以称之为大师,善于制作工具的不也是了不起的大师吗?在这里让我们为大师们鼓掌,也衷心的祝福他们在技术的征程中可以越行越远。
当然在数据备份与恢复和数据保护的漫长征程中,大家将遇到的远远不止大赛上的那些问题,IBM也为大家准备了更多更全面的产品技术解决方案。敬请大家前往至顶网专区进行查阅http://www.zhiding.cn/special/2019_Q4_IBMSTORAGE
好文章,需要你的鼓励
Turner & Townsend发布的2025年数据中心建设成本指数报告显示,AI工作负载激增正推动高密度液冷数据中心需求。四分之三的受访者已在从事AI数据中心项目,47%预计AI数据中心将在两年内占据一半以上工作负载。预计到2027年,AI优化设施可能占全球数据中心市场28%。53%受访者认为液冷技术将主导未来高密度项目。电力可用性成为开发商面临的首要约束,48%的受访者认为电网连接延迟是主要障碍。
商汤科技研究团队开发的InteractiveOmni是一个突破性的全模态AI助手,能够同时处理图像、视频、音频和文字,并具备强大的多轮对话记忆能力。该模型采用端到端架构,实现了从多模态输入到语音输出的统一处理,在多项基准测试中表现优异。特别值得关注的是,4B参数版本就能达到接近7B模型的性能,且已开源供研究使用。
亚马逊云服务宣布投资500亿美元,专门为美国政府构建AI高性能计算基础设施。该项目将新增1.3千兆瓦算力,扩大政府机构对AWS AI服务的访问,包括Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Claude聊天机器人等。预计2026年开工建设。AWS CEO表示此举将彻底改变联邦机构利用超级计算的方式,消除技术障碍,助力美国在AI时代保持领先地位。
腾讯混元团队联合北航、清华推出Honey-Data-15M,这是一个包含1500万高质量图像-问答对的开源数据集,通过创新的双层思考链策略让AI学会深度推理。基于此训练的Bee-8B模型在复杂推理任务上表现卓越,证明了专注数据质量能让开源AI达到商业级水平。