时至今日,每家存储厂商都希望在全闪存阵列领域分一杯羹,而Pure Storage则继续保持着一定优势。在本次Garner年度魔力象限分析当中,七家制造商跻身领导者区间。
作为在去年的Gartner魔力象限当中直追Pure的三家厂商之一,本次NetApp已经快速晋升至第二位。
另一位追赶者为HPE,其领先于IBM,随后则是戴尔易安信。Michael Dell领导下的科技巨头倒不必为此沮丧,毕竟此次象限排名并不单纯根据市场份额得出——在市场份额方面,戴尔雄踞榜首。
2018年的固态存储阵列魔力象限结果与2017年基本保持一致,领导者区间同样拥有七家厂商,另外三个象限则分布着五家厂商。不过这一次,NetApp跃升至第二位,仅次于Pure公司。
以下为Gartner公司去年发布的固态存储阵列魔力象限结果:
Gartner公司指出,现在评估戴尔易安信 PowerMax阵列的重复数据删除(原本的VMAX阵列一直缺少这项功能)以及NVMe技术还为时尚早。Gartner提到,戴尔易安信目前仍是市场上规模最大的固态阵列供应商,但其采用率的增长速度已经较2017年有所降低。
另一项值得注意的重点,在于EMC的整合工作仍在继续。此外,其已经逐步颠覆了现有客户与新客户的销售与支持关系。
在Pure方面,Gartner公司表示其一直充当着固态阵列市场前进方向的指引者角色。而如今,该公司又迈入了新的领域:AIRI支持下的人工智能型现成解决方案(ready-made solutions for AI with AIRI)。
然而,该公司的业务发展速度仅略高于2017年的整体固态阵列市场态势。2017年底,该公司终于真正实现盈利,且年营收总额达到10亿美元。
Gartner公司表示,Pure方面仍然需要进一步提升自身国际影响力,并在政府等关键行业的垂直领域拓展业务规模。
Hitachi Vantara与Kaminario此次继续保持着领导者地位——前者长于执行能力,后者则拥有更强大的前瞻性。Gartner公司表示,Hitachi Vantara目前正处于自身的结构重组与品牌调整阶段,因此业务方向的整体变化令一系列客户销售与支持关系经受考验。
Gartner公司观察到,Kaminario在营收方面继续保持发展,并在2017年成功获得了超出整体市场水平的增长。
华为今年首次亮相,并与富士通一道在挑战者区间中占得一席之地。Gartner方面指出,富士通专注于EMEA(欧洲、非洲与中东)以及亚太地区(简称APAC)市场。前者是其规模最大的市场所在,占富士通整体阵列销售额的六成; 亚太地区占35%,美洲则仅占5%。
对于华为,Gartner公司认为这家中国巨头已经成功利用自身作为全球电信产品供应商的良好声誉在境外开展存储产品销售,且存储业务也一路迅猛发展。通过与各主要地区的系统集成商及分销商开展合作,华为正努力继续扩大其在中国境外市场的业务范围。
不过地缘政治问题继续阻碍着华为公司进军美国市场的愿望,而美国市场目前仍是全球规模最大的企业级存储消费区。
X-IO Technologies公司免费在利基厂商区间内保留下自己的位置,西部数据则通过收购Tegile在前瞻者区间获得座次。由于已经提交破产申请,Tintri公司虽然仍在前瞻者区间出现,但已经没有什么实际战斗力。
Gartner公司表示,客户对于西部数据的固态阵列产品认知要远远落后于该公司的其它大型竞争对手。此外,其IntelliFlash品牌系列目前并不提供云网关或者公有云存储服务接口。
关于X-IO,该公司表示东芝将把X-IO的ISE阵列软件引入东芝Flashmatrix,这亦证明了X-IO阵列在设计与工程技术层面皆拥有相当出色的水平。
X-IO公司也在继续推广其Axellio产品,该产品目前可对接集成系统,且未来将作为基于NVMe的高性能、低延迟固态阵列使用。该公司这些产品能够在云服务供应商群体当中产生吸引力。此外,其亦将关注重点放在边缘的微型数据中心层面。X-IO公司的客户目前主要分布在北美与亚太地区,其EMEA客户占比不足10%。
好文章,需要你的鼓励
Genspark推出超级智能体,将"氛围编程"概念扩展至企业工作流程,实现"氛围工作"模式。该系统采用9个大语言模型的专家混合架构,配备80多种工具和10多个数据集,通过规划-执行-观察-回溯循环运行。系统能自主处理复杂业务任务,甚至代替用户拨打电话。45天内实现3600万美元年收入,展现了自主智能体平台的商业可行性,挑战传统企业AI架构理念。
北京大学和百度VIS联合研发的MV-AR技术,首次让AI学会像人类一样逐步观察物体,通过自回归方式生成多视角一致图像。该技术解决了传统方法在处理大视角差异时的一致性问题,支持文字、图像、形状等多种输入,在3D内容创作、机器人视觉等领域具有广阔应用前景。
医疗保健已成为AI应用的热点领域,在疾病诊断、康复监测和新药开发方面证明了其价值。然而,行业仍面临临床人员短缺、人口老龄化等挑战。AI智能体作为下一波AI变革浪潮,相比现有AI工具,能够执行更复杂的任务并减少人工干预。它们不仅能被动提供信息,还能主动采取行动,如自动分诊调度、辅助临床决策、远程患者监护等,有望在十年内彻底改变医疗服务的提供、管理和体验方式。
Microsoft和Georgia Tech研究团队开发了SlimMoE技术,能将超大AI模型压缩到原来的10-20%大小而性能基本不变。该技术采用多阶段渐进式压缩,保留所有专家模块但精简内部结构,成功将419亿参数的模型压缩为76亿和38亿参数版本,让原本需要企业级硬件的AI能力可在普通电脑上运行,大大降低了AI技术使用门槛。