2024年6月5日,北京 – 日立集团 (TSE: 6501) 旗下专注数据存储、基础架构与混合云管理的子公司 Hitachi Vantara 今日宣布推出全新块存储设备,作为其 Virtual Storage Platform One 混合云数据平台产品组合的一部分。新产品包含三种专用型号,为企业提供跨块存储中的结构化和非结构化数据的通用数据平面,专为降低复杂性、加强数据保护和减少碳排放而设计。通过利用Hitachi Virtual Storage Platform One 的弹性、可靠性和可持续性,该块平台数据基础架构面向变革数据存储体验强化了相应功能,量身定制以满足中型企业细分市场的存储需求。
欲了解有关 Hitachi Vantara Virtual Storage Platform One 的更多信息,请访问:
www.hitachivantara.com/products/storage-platforms/data-platform
人工智能和互联技术的兴起导致数据量呈指数级激增,企业预计其在 2023 年至 2025 年间使用的数据量将翻一番。这迫使企业,尤其是中型企业,有必要重新考虑如何构建和扩展他们的数据架构。与此同时,前所未有的数据增长给希望实现可持续目标的组织带来了挑战。根据最近的一项调查,68% 的 IT 决策者对其企业组织因采用人工智能/机器学习而导致的能源消耗和碳足迹问题表示担忧;另有 77% 的受访者表示,传统数据架构对其可持续发展绩效产生了负面影响。
新推出的 Virtual Storage Platform One 块存储设备展现了先进数据基础架构技术的最新成果,能够优化机架空间,同时降低功耗和冷却成本。该平台简单易用,并具备自行安装和动态硬盘保护等功能,辅以基于云的管理软件 Ops Center Clear Sight,简化日常操作。该平台的其他功能还包括:
应用原生安全和反勒索软件:Hitachi Thin Image Advanced (TIA) 快照软件可快速创建副本,以便即时用于决策支持、软件开发和现代数据保护操作。该软件可确保数据的保密性、合规性,保护数据免受安全威胁,并积极防御勒索软件对结构化数据的攻击。
增强数据保护:该平台提供始终可用的生产数据副本,可提供更强的数据保护;同时,TIA 还可通过仅存储已更改的数据块来保持高效运行,从而节省多达 90% 的磁盘空间。
更具可持续性的闪存中端设备:得益于动态减碳技术,Virtual Storage Platform One 块存储通过在活动低峰期间将 CPU 切换到节能模式来降低能耗。“始终处于压缩状态”功能使得系统能够从内联数据缩减切换到后处理,从而进一步降低能耗,并将二氧化碳排放量降低 30%-40%。
降低复杂性:嵌入式图形用户界面 (GUI) 和基于 SaaS 的直观的 Ops Center Clear Sight 门户等管理工具,可以帮助客户轻松管理和使用所需数据。
Hitachi Vantara 首席产品官 Octavian Tanase 表示:“随着 Virtual Storage Platform One 产品组合的不断扩展,我们将助力企业以前所未有的方式提升其应用性能。我们的 Virtual Storage Platform One 块存储设备功能强大、密度高,可提供中型企业所需的数据处理能力和可靠性,同时最大限度地减少机架空间,降低电力和冷却成本,从而构建更加可持续的数据中心环境。新产品重申了我们对创新和以客户为中心的解决方案的承诺,并为存储性能树立了新的标准。”
Hitachi Vantara 的最新块存储设备专为中型企业量身定制,其独特功能使该产品在竞争中脱颖而出。该块平台无缝集成到 Virtual Storage Platform One 管理套件中,可对其存储阵列进行统一管理。Virtual Storage Platform One 平台涵盖块、文件和对象存储解决方案,每种方案均提供通用数据服务,包括通过 Hitachi Storage Virtualization Operating System (SVOS) 软件对第三方存储阵列进行管理。此外,该平台提供 100% 的数据可用性保证,可确保关键任务工作负载的不间断数据访问。
IDC 全球基础架构研究集团副总裁兼总经理 Ashish Nadkarni 表示:“随着数字环境的不断发展,Hitachi Vantara 将其新型块存储平台集成到 Hitachi Virtual Storage Platform One 的强大架构中,这对中型企业来说是一项重大进步。此举表明日立致力于提供可扩展、可靠和高效的解决方案,以满足企业在混合云环境中处理结构化和非结构化数据的复杂需求。”
Virtual Storage Platform One 块存储以无与伦比的灵活性促进应用程序整合。它可从单一设备无缝扩展至 65 个节点的集群,轻松满足不断变化的存储需求。这种可扩展性使企业能够在统一的存储环境中简化基础架构、降低复杂性并优化资源利用率。该平台还支持混合云模式,使企业能够在运行传统块工作负载的同时无缝运行现代云原生应用,弥合企业内部基础架构和云之间的差异。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。