2023年5月16日,北京 – 日立集团 (TSE: 6501) 旗下提供现代基础架构、数据管理与数字解决方案的子公司 Hitachi Vantara 今天宣布其 Hitachi Content Platform (HCP) 在最新的《GigaOm非结构化数据管理雷达报告:以基础架构为重心的解决方案》中被评为“领导者 (Leader)”和“快速发展者 (Fast Mover)”。该报告评估了市场上的12家供应商,并对他们在大规模基础架构环境中应对非结构化数据管理复杂挑战的能力进行了评级。这是 HCP 连续第三年因在基础架构解决方案非结构化数据管理领域处于领先地位而获得 GigaOm 雷达报告的认可。

有关 HCP 的更多信息,请访问:
该报告突出了 HCP 在一系列指标和标准方面的卓越表现。在全部六项评估指标中,HCP 在架构、可扩展性、灵活性、性能及效率、生态系统五项均被评为“优秀 (Exceptional)”。在全部七项关键标准中,HCP 在元数据分析、全局内容与搜索、大数据分析、合规性、安全性五项均被评为“优秀”。HCP 在两种部署模型(用户管理和 SaaS)中也被评为“优秀”。
GigaOm 分析师 Arjan Timmerman 表示:“要成为 GigaOm 雷达报告中的领导者,公司须在多项关键标准中脱颖而出,例如有能力提供高性能、跨数据的可扩展性以及强大的合规性和安全性。Hitachi Vantara 的 HCP 平台易于使用,能够帮助客户优化和保护其对象存储性能。HCP 提供快速数据处理和数据洞察,可满足当今现代云原生工作负载的迫切需求。正因为此,HCP 被认可为非结构化数据管理领域的领导者。”
可适应复杂云环境的解决方案
在复杂的多云和多供应商基础架构环境中管理非结构化数据是企业普遍遭遇的数据管理挑战之一。GigaOm 雷达报告显示,如果没有合适的数据策略,企业将面临多种运营和业务风险,包括暗数据和孤立数据、安全、基础架构成本以及合规风险。此外,报告还强调,虽然结构化数据存储(或主存储)仍是任何 IT 预算中最主要的支出项目之一,但非结构化数据存储现在占总容量的 80%-90%,并且正在以超越任何其他存储的速度增长。GigaOm 定义的基础架构解决方案旨在针对基础架构层面的数据管理和元数据。Hitachi Vantara 在这些领域表现出卓越的能力,使其成为客户的青睐之选。
Hitachi Vantara 存储产品管理高级副总裁 Dan McConnell 表示:“这一认可肯定了公司对创新的坚守以及满足基础架构解决方案市场上动态变化的需求的能力。随着数据管理的重要性与日俱增,公司必须满足客户在性能、可扩展性、数据智能等方面不断扩展的需求。像 HCP 这样的数据感知产品对于管理成本、获取洞察、支持新应用程序、满足隐私和安全监管要求至关重要,特别是在非结构化数据持续以前所未有的速度增长的情况下。Hitachi Vantara 始终致力于为客户提供卓越的数据管理解决方案。”
GigaOm 雷达报告根据供应商的执行力、创新力以及产品路线图来衡量供应商。雷达图显示,HCP 具备强大的实力基础,可以满足基础架构解决方案市场上客户不断变化的需求。
HCP 提供一个广泛的解决方案生态系统,包括全面、智能的数据管理,以释放数据资产的全部价值。Hitachi Vantara 的 HCP 产品组合在元数据分析、大数据分析、合规与安全性方面表现卓越。无论数据位于企业内部还是云端,HCP 均可为物联网、大数据、非结构化数据提供全面的数据管理。
来自 GigaOm 的最新认可为 Hitachi Vantara 杰出的成绩单上再添光彩一笔。Hitachi Vantara 前不久公布了 TechTarget 企业战略组 (ESG) 对 Hitachi Content Platform (HCP) 的技术测评结果。该测评验证了 HCP 平台的可扩展高性能,测评出具的《Hitachi Content Platform:用于云原生应用程序的高性能对象存储》报告还评估了客户通过数据中心现代化和数据驱动的分析计划可实现的成本效益。
好文章,需要你的鼓励
Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级,在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务,几分钟内完成带宽配置,最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点,扩展企业应用,并应对AI和数据密集型需求波动。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
RtBrick研究警告,运营商面临AI和流媒体服务带宽需求"压倒性"风险。调查显示87%运营商预期客户将要求更高宽带速度,但81%承认现有架构无法应对下一波AI和流媒体流量。84%反映客户期望已超越网络能力。尽管91%愿意投资分解式网络,95%计划五年内部署,但仅2%正在实施。主要障碍包括领导层缺乏决策支持、运营转型复杂性和专业技能短缺。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。