炎炎夏日,躲过了“雪糕刺客”的明枪,却被“存储刺客”的暗箭中伤,企业存储业务系统正面临着多重危机。
“存储刺客”多面进攻,业务危机频发
“存储系统标称可写到100%,但实际只能写到80%”,企业在遇到“空间刺客”时,往往需要安装插件人工干预磁盘均衡,但这样可能会造成性能急剧下降,最终导致业务无法运行。
由于不具备QoS功能,在不同业务之间的资源和存储内部资源争用时,“资源刺客”趁虚而入,引发抢占,致使系统无法保障特定应用程序或工作负载的访问性能,迫使大量关键业务停滞。
与此同时,在接入大数据平台时,由于有的存储系统原生不支持HDFS,因此“接口刺客”需要企业额外安装插件支持大数据应用,但协议转换损耗严重,企业被迫“增本降效”。
此外,磁盘的一个4K扇区发生故障时,“修复刺客”会造成至少10GB数据的修复,对于修复速度和前台业务冲击造成巨大影响。
曙光打造“存储卫士”,守护存储江湖
面对“存储刺客”的多方攻击,作为存储领域的“老大哥”,曙光打造“存储卫士”,守护存储江湖。
针对“空间刺客”,曙光自研的数据分布算法保证在任意冗余配比以及任意使用容量的情况下,数据均是分布均衡的,保证系统资源全部提供给用户业务使用,确保在任何情况下系统均可发挥最高性能。
针对“资源刺客”,曙光利用集群内的网络互联以及令牌桶机制,达到多客户端之间的协同控制,并且针对不同目录提供差异化的服务质量,为高优业务的运行提供保障。
针对“接口刺客”,曙光ParaStor单一存储节点可同时支持文件、块、对象、HDFS四种存储服务。原生支持HDFS,提供全分布式的NameNode架构,部署新HDFS存储层的同时可通过纳管现网业务中的HDFS,实现应用层的入口统一,做到业务无感知升级和切换。
针对“修复刺客”,曙光分布式存储研发了一套全面且智能的故障预测和处理系统,提供细粒度的数据管理及灵活的数据分布策略,最大化减轻数据恢复时的迁移成本,精准控制数据恢复范围,减少无效修复。极大程度降低了对用户运维能力的要求,提升了系统的可靠性。
存储江湖,风云诡谲。曙光存储卫士,十八般武艺,全方位守护多场景多业务安稳流畅运行。重任在肩,未来,曙光必定以实力挑起存储大梁。
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。