思科正在更新其存储网络设备,以期望改善数据保护,提高带宽和简化端到端的存储管理。
尽管存储行业有正在热炒的超融合基础设施、NVMe over Fabrics和永久内存,存储行业仍然有进一步改进的空间。思科这次公布的新闻包括:
MDS和FCIP
FCIP用于长距离(例如校园间)的光纤通道SAN,这样远程的SAN可以备份一个本地副本,针对灾难恢复/业务连续性(DR/BC)的需求。
思科有一个新的SAN Extension Module模块,有24个16Gbit/s光纤通道端口,8个1/10GbitE端口,以及2个40GbitE端口。
这款设备与上一代也就是第五代思科FCIP是向后兼容的。高端MDS 9700系列导向器可以利用该模块在城域或者广域举例连接另一台MDS9700,用于灾难恢复/业务连续性,采用的是光纤通道和FCoE协议。
SAN扩展模块
以前,只有思科MDS 9250i上支持FCIP服务
FCoE和FCIP
思科表示,这是协议不可知的,提供了可选的FC、FCoE、FICON、FCIP以及基于IP的存储连接,因此客户可以为他们的环境做出最佳选择。
在这种背景下,Nexus 9300和9500支持FCoE,这也扩展到了9200和9300-EX产品。9200支持10/25/40/100GbitE,而9300-EX支持1//10/25GbitE。
思科称这强调了LAN/SAN的融合,可以让LAN和SAN整合进单一的高性能网络到无损以太网,降低服务器网络适配器、线缆以及交换机的成本,同时提高运营敏捷性。
我们没有看到FCoE采用的明显提高
Nexus 9000系列产品可以运行在思科NX-OS或者Application Centric Infrastructure (ACI)模式下。
管理
思科表示,DCNM产品是一款SAN与LAN统一管理的产品,管理MDS和Nexus产品。最新的10.1(x)通过线卡支持集成了FCIP,在Web客户端有一个分步骤的向导,和可视化的FCIP性能。
更多细节包括:
我们得知,这让客户能够对LAN/SAN及存储设备/阵列进行实施及可视化,以及端到端的管理。
MDS SAN Extension Module的双端口40GbitE FCIP将在2017财年推出。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨了AI发展的未来趋势,详细分析了六条有望实现通用人工智能(AGI)的技术路径。随着生成式AI和大语言模型面临发展瓶颈,业界开始将目光转向其他AI发展方向。这六条路径包括神经符号AI、神经形态AI、具身AI、多智能体AI、以人为中心的AI和量子AI。每种路径都有其独特优势和挑战,可能单独或组合推动AI进入下一个发展阶段,最终实现与人类智能相当的AGI系统。
约翰霍普金斯大学研究团队发现VAR模型的马尔可夫变体本质上是离散扩散模型,提出SRDD方法。通过应用扩散模型技术如分类器自由引导、令牌重采样等,SRDD相比VAR在图像质量上提升15-20%,同时具备更好的零样本性能。这项研究架起了自回归模型与扩散模型的理论桥梁,为视觉生成技术发展开启新方向。
培生公司第三季度销售增长加速,并预示年底表现更强劲,但其AI应用可能是更重要的发展。该公司虚拟学习部门销售额激增17%,学生注册人数攀升。培生运营的在线学校将AI工具嵌入课程材料中,公司表示有越来越多证据显示这些工具帮助学生取得更好成绩。公司推出了AI学习内容组合,包括AI素养模块和融合人工导师与AI学习工具的视频平台。
微软亚洲研究院推出CAD-Tokenizer技术,首次实现AI通过自然语言指令进行3D模型设计和编辑的统一处理。该技术通过专门的CAD分词器和原语级理解机制,让AI能像设计师一样理解设计逻辑,大幅提升了设计精度和效率,有望推动工业设计的民主化进程。