Datadobi 发布的 StorageMAP v7.2 版本增加了元数据和报告功能,可以更好地降低成本,帮助客户实现更环保的运营,并跟踪更广泛的对象存储数据。
StorageMAP 软件可以扫描和列出客户的文件和对象存储资产,包括本地和公有云环境,并且能够识别孤立的 SMB 协议数据。新增的归档功能允许客户识别并将旧数据或不活跃数据迁移到归档存储中,从而释放闪存或磁盘上的主要数据存储空间。Datadobi 引用了 Gartner 的研究报告指出:"到 2028 年,超过 70% 的基础设施和运营 (I&O) 领导者将实施混合云存储策略,相比去年仅 30% 有显著增长。"这意味着高效管理混合本地/公有云文件和对象数据资产将变得更加重要。
首席收入官 Michael Jack 表示:"非结构化数据持续以前所未有的速度增长,然而许多 I&O 领导者仍然难以对其环境获得适当程度的可见性和控制。"
StorageMAP 具有元数据扫描引擎 (mDSE),支持并行多线程操作、元数据查询语言 (mDQL)、非结构化数据工作流引擎 (uDWE) 和非结构化数据移动引擎 (uDME),可在存储层和位置之间移动数据。它可以跨本地和公有云环境工作,将 SMB 和 NFS 文件转换为 S3 对象,并部署为 Linux 虚拟机。
Datadobi 文件扫描使用多线程来并行处理目录结构。由于对象存储具有扁平地址空间,没有嵌套的文件/目录结构,StorageMAP 的扫描引擎将对象命名空间分割为子集,并行扫描以降低扫描时间。
v7.2 中的新元数据功能使客户能够更精确地跟踪成本、碳排放和其他 StorageMAP 标签。
v7.2 引入了 Dell ECS 和 NetApp StorageGRID 对象存储的自动发现功能,使客户能够识别其租户及其关联的 S3 存储桶。它将孤立数据功能扩展到 NFS 环境,以便识别和报告当前不属于任何活跃员工的数据。此功能适用于通过 SMB 和 NFS 协议访问的所有数据。
新软件可以查找和分类适合生成式 AI 处理的数据,"使企业能够为数据湖提供相关的高质量数据集",用于检索增强生成 (RAG)。增强的许可模型让客户可以根据具体需求扩展 StorageMAP 功能的使用。
附注
Gartner 研究报告题为"使用混合云实现文件存储数据服务现代化"。报告有三项建议:
通过利用公有云实现灾难恢复、容量突发、处理突发和存储标准化来实施混合云数据服务。
制定三年计划,将非结构化文件数据与公有云基础设施即服务 (IaaS) 集成,以匹配目标、SLA 和成本约束。
根据混合云文件提供商提供额外增值服务的能力进行选择,如数据移动性、数据分析、网络弹性、生命周期管理和全球访问。
好文章,需要你的鼓励
杜克大学研究团队建立了首个专门针对Web智能体攻击检测的综合评估标准WAInjectBench。研究发现,现有攻击手段极其多样化,从图片像素篡改到隐藏弹窗无所不包。虽然检测方法对明显恶意指令有中等效果,但对隐蔽攻击几乎无能为力。研究构建了包含近千个恶意样本的测试数据库,评估了十二种检测方法,揭示了文本和图像检测的互补性。这项研究为Web智能体安全防护指明了方向,提醒我们在享受AI便利时必须保持安全意识。
生成式AI的兴起让谷歌和Meta两大科技巨头受益匪浅。谷歌母公司Alphabet第三季度广告收入同比增长12%达742亿美元,云服务收入增长33%至151.5亿美元,季度总收入首次突破千亿美元大关。Meta第三季度收入512.5亿美元,同比增长26%。两家公司都将大幅增加AI基础设施投资,Meta预计2025年资本支出提升至700亿美元,Alphabet预计达910-930亿美元。
加州大学圣地亚哥分校研究团队系统研究了AI智能体多回合强化学习训练方法,通过环境、策略、奖励三大支柱的协同设计,提出了完整的训练方案。研究在文本游戏、虚拟家庭和软件工程等多个场景验证了方法有效性,发现简单环境训练能迁移到复杂任务,监督学习初始化能显著减少样本需求,密集奖励能改善学习效果。这为训练能处理复杂多步骤任务的AI智能体提供了实用指南。