随着云计算与大数据时代的来临,中国数据中心市场延续了高速增长态势。随着数据中心的快速增长,以及数据中心管理运维对象的成倍增长,数据中心的管理和运维变得越来越复杂和困难。尤其是在数据中心的作用和定位向利润中心转变的过程中,数据中心的运维管理显得更为重要。
数据中心的规划、设计、建设和管理是一门真正的学问,不仅涉及到基础设施产品与设备的严格筛选与配置,而且在数据中心的全生命周期中需要科学、系统的理念,专业的设计以及严谨、细致的运维、管理和服务。
目前,数据中心全生命周期规划和管理理念在业内已经深受认同,越来越多的用户倾向于使用专业的公司来提供数据中心全生命周期的服务与管理,旨在使未来整个数据中心的建设、运营、管理、规划、咨询更趋于规范化。
凭借十几年来在数据中心市场的悉心沉淀,伊顿公司在优秀的网络能源产品和服务基础上增加了数据中心全生命周期的增值服务,将数据中心的服务和管理又推上了一个新的台阶。增值服务的项目之一即数据中心的咨询和设计。寿命长达十几年的数据中心"先天"基因大部分来自于最初的规划和设计。对于TCO(总拥有成本)的自用数据中心用户来说,规范化和专业化是先天基因中的第一要素,它直接决定了数据中心的可用性和可靠性等级;对于能耗大户数据中心来说,绿色、节能的规划和措施则成为数据中心承担社会责任的第二要素;同时,对于ROI(投资收益率)型的IDC(互联网数据中心)用户来说,使用上灵活和投资运行经济也成为咨询和设计阶段要考虑的第三大要素。伊顿在为顺义某IDC数据中心中提供的咨询设计中充分贯彻了以上三大要素,为用户"后天"的建设和运营奠定了良好的基础。
大数据时代,数据已成为新的生产要素。"三分技术,七分管理",如何挖掘运维数据,提升运维精细化管理水平,成为新一代数据中心的新课题。伊顿为某运营商数据中心提供的代维服务中进行了很好的实践和总结。在这个项目的服务中,伊顿帮助用户建立了标准的数据中心运维体系:标准操作流程(SOP)、维护操作流程(MOP)、应急操作流程(EOP)、行政管理体系(AP),确保运维管理标准化、流程化、专业化。同时,对于现场运维人员,伊顿提供了岗位职能培训、专业培训,并通过考核和应急演练统一了运维人员的技术水平和规范水平。另外,全新的基于ITIL开发的数据中心运维管理软件(Demo版)的出台,让伊顿为用户提供自动化运维管理成为可能。
伊顿数据中心运维管理软件(Demo版)
伊顿在从基础设施供应商向一体化解决方案供应商转型的道路上,不仅一如既往地展现出其产品技术的"硬实力",同时也越来越注重发展完善全生命周期服务"软实力"。如今的伊顿,不仅可以为用户数据中心提供安装和改造工程的增值服务,同时可以帮助用户数据中心创造优秀的"先天基因"--咨询设计,以及打造"后天之本"--运维管理。以亲身参与设计的方式见证用户每一座数据中心从零到强,从规划到建成,从"初登舞台"到"平稳运维",就如同见证呱呱婴儿一路茁壮成长的过程,那份欣喜与责任,是伊顿倾心打造全生命周期服务的美好愿景和光荣使命。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。