Pure Storage今天宣布扩展存储即服务产品组合,新增了一款名为FlashStack的融合基础设施产品,以及调整了Portworx云存储服务以使成本与实际使用时间保持一致。
FlashStack是由Pure Storage和思科联合开发的,是一种软件定义的基础设施,将思科统一计算系统与闪存存储结合在一个管理点中,它的价值在于通过为常见工作负载配置经过预先测试和验证的参考架构,来缩短部署和管理时间以及降低风险。
FlashStack将思科的网络和安全与Pure Storage基于云的块存储、Purity Cloudsnap数据保护、云复制服务结合在一个单元中。Pure Storage表示,这个云版本的FlashStack与本地版本是向后兼容的,可以使用单一界面管理多云环境,且支持思科现有所有的验证设计。
Pure Storage将通过合作伙伴提供FlashStack as-a-Service,目前已经在美国、加拿大、英国、德国、荷兰和澳大利亚市场开始供货。
去年Pure Storage收购了一家名为Portworx的公司,该公司主要为容器提供基于Kubernetes的云存储服务。
Pure Storage表示,由于在Kubernetes上运行的云原生应用是动态的,因此很难估计Kubernetes上运行应用确切需要多少台服务器,这个问题经常导致过度配置问题。因此Pure Storage引入了价格灵活性,允许客户基于他们对Portworx的应用需求以流动的方式进行付费。现在,客户可以在全年任何时候购买Portworx小时数,类似于使用公有云预留实例的方式。
以前,客户购买与单个服务器绑定的Portworx年度许可。“但如果他们需要的许可数据超过了已经购买的数量,那么他们就得联系销售去购买额外的许可。扩展超过购买的许可证数量,他们将不得不联系销售人员购买额外的许可证。现在,有了新的灵活定价方式,客户可以购买小时数,而不是与单个服务器绑定的许可。在一年之内,客户可以以任意速度消耗这些小时数,具体取决于他们需要运行多少台服务器”,Pure Storage的一位发言人这样表示。不过目前该公司没有提供定价方面的细节。
好文章,需要你的鼓励
Fractal AI Research实验室开发了Fathom-DeepResearch智能搜索系统,该系统由两个4B参数模型组成,能够进行20多轮深度网络搜索并生成结构化报告。研究团队创新了DUETQA数据集、RAPO训练方法和认知行为奖励机制,解决了AI搜索中的浅层化、重复性和缺乏综合能力等问题,在多项基准测试中显著超越现有开源系统,为AI助手向专业研究工具转变奠定了基础。
AI正在革命性地改变心脏疾病治疗领域。从设计微创心脏瓣膜手术到预防原理定位,机器学习和神经网络的洞察力推动了巨大进步,甚至可以构建新型移植解剖结构。数字孪生技术为个性化心血管护理提供持续预测管理。哈佛干细胞研究所的研究人员利用纳米材料和类似棉花糖机的设备,能在10分钟内制造心脏瓣膜,相比传统3周制造时间大幅缩短。这些突破性技术为每年4万名先天性心脏畸形儿童带来新希望。
快手科技与清华大学合作发现当前AI语言模型训练中存在严重的权重分配不平衡问题,提出了非对称重要性采样策略优化(ASPO)方法。该方法通过翻转正面样本的重要性权重,让模型把更多注意力放在需要改进的部分而非已经表现良好的部分,显著提升了数学推理和编程任务的性能,并改善了训练稳定性。