新闻摘要
•Dell EMC PowerScale/Isilon成功完成Cloudera最高级别认证
•Dell EMC PowerScale/Isilon的客户将在CDP方面拥有正确的前进方向,同时获得业界一流的计算和存储解决方案
•戴尔科技集团新推出Dell EMC PowerScale F900,进一步巩固在非结构化数据存储领域数十年的领导地位
近日,Dell EMC PowerScale/Isilon成功获得企业数据云公司Cloudera在Cloudera Data Platform私有云版本上完成的 Dell EMC PowerScale/Isilon 8.2.2质量控制测试套件(QATS)认证。现在,使用Dell EMC PowerScale与Cloudera Data Hub或Hortonworks Data Platform的客户在迁移至业内首个企业数据云Cloudera Data Platform时可获得延展的技术支持。
据了解,质量保证测试套件(QATS)流程是Cloudera的最高级别认证,可对所有Cloudera产品套件的软件文档系统、新一代硬件和容器进行严格的测试。QATS借助专用的Cloudera工程资源对新产品进行连续、完整的测试,使解决方案在全面的应用中得到验证,确保即便在严格的负载下也能提供高性能。
直面大数据挑战
如今,数据团队现在处理的数据比以往任何时候都多,但随着数据的增长,也带来了重大的管理挑战。为了解决这些问题,许多数据团队都转向了能够在对象和HDFS中独立扩展计算和存储的架构。帮助企业直面在扩展大数据分布式系统所面临的挑战,这是Dell EMC PowerScale和ECS平台开发设计的初衷之一。
一直以来,Cloudera与戴尔科技集团保持了长期而成功的合作关系,为混合云中运行的分析工作负载开发共享存储解决方案。客户需求一直是双方平台路线图功能的主要驱动力。事实上,自Cloudera数据平台(CDP)诞生以来,Dell EMC PowerScale和ECS一直是客户市场中呼声最高的、要求进行认证的解决方案。
通过Cloudera QATS认证,戴尔科技集团将确保在Dell EMC PowerScale/Isilon上进行投资的客户在CDP方面拥有正确的前进方向,同时获得业界一流的计算和存储解决方案。双方的持续成功为客户提供了所需的数据,以最大化其内部部署和混合分析工作负载的效率。
优化的数据湖基础架构
近年来,数据基建市场在蓬勃增长,A16Z(美国知名科技企业风投机构)经过调查相关业内人士得出结论:一个现代化数据架构中,数据湖已成为数据分析架构中的中流砥柱,赫然在列数据分析架构的核心位置。
数据本地化、性能和经验证的技术是面向AI场景对基础设施的前三大考量因素。企业希望其文件存储系统能够跟得上数字业务不可预测的需求。ESG调研指出,为了跟上数字业务的需求,用于非结构化数据的大数据/数据湖存储库是受访者投资最多的三个工作负载场景之一。要想充分释放数据的商业潜力,文件存储不仅要足够大,还必须速度快,易管理。
不久前,戴尔科技集团推出Dell EMC PowerScale F900,进一步巩固在非结构化数据存储领域数十年的领导地位。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。