世界进入新经济环境,所有企业都将成为“数字化原生企业”,数字化转型成为企业的核心战略。
数字化转型要求企业敏捷应对市场需求,快速推出新的产品和服务,需要全新的IT系统作为支撑;与此同时,企业原有的传统IT由运营驱动、注重成本,将与新兴业务系统并存,构成复杂的混合基础架构。我们需要更灵活的IT基础架构,既能高效运行当前的传统工作负载和应用,同时面向未来,为各类新兴业务提供创新动力,这对IT基础架构的整体设计提出了新的要求。
面向企业对传统IT和新兴IT的混合需求,新华三Synergy塑合型基础架构能够提供有效解决方案,统一管理不同工作负载。
作为业内首个为衔接传统及云原生应用而架构的塑合式平台,Synergy将计算、存储、网络等设备通过具备软件定义、自动化等特性的管理系统,集成为统一的IT基础设施交付给用户。其中,计算、存储和结构网络可以被不断重新组合,以支持物理、虚拟和容器化的工作负载。并且,所有的组合启动后即可立即用于部署工作负载,从而帮助用户实现快速部署、快速应用开发、无缝更新目标,满足云时代企业业务需求。
Synergy具备了流动资源池、软件定义智能以及统一API等三大特性。
流动资源池使得一个基础设施包括分散的计算、存储和结构池,启动后即可立即用于部署各种工作负载,并实现简单化、自动化扩展。软件定义的智能使得一个管理界面集成所有孤岛,通过模板自动进行更改操作,如升级固件、添加服务存储、修改网络连接等,从而极大地减少手动交互及人为错误,对于用户来说,这可以十分有效地降低设备运维的复杂性,并消除不必要的宕机。
Synergy提供的统一API使得用户仅需一行代码即可供应裸机基础设施,并支持用户使用自己的工具和方式进行集成,实现部署和变更仅需数秒钟,极大地提升了基础设施支持业务应用的速度。
更让人惊喜的是,Synergy通过实现整个基础设施的轻松管理和互操作,支持所有应用和运营模型,可以同时满足传统业务和数字化经济需求,借助连接传统业务与新业务基础设施的能力快速创造价值。
流动资源池、软件定义智能以及统一API,解决了资源云时代客户对于资源池化、基础设施及应用的集成与运维管理自动化的迫切需求。这表明Synergy是真正应用驱动型的技术创新解决方案,完全符合新华三关于新经济时代技术和应用双轮驱动创新的论断。
新华三集团副总裁、中国区产品行销部IT产品部总经理陈振宽表示,中国当前正在面临数字化转型,在新的经济形势下,需要更加灵活、智能、高效的IT基础设施来支撑用户同时面对传统业务与新IT架构的双重需求。“满足这种需求的Synergy塑合型基础架构充分反映了新华三在新IT、新计算方面的竞争实力,是新华三国际合作加速自主创新战略成果的集中体现,它将帮助客户在不抛弃现有资产的同时快速向数字经济进行转型,成为推动新经济时代企业发展的强大引擎。”陈振宽说。
在国际合作加速自主创新的战略下,新华三服务器品牌以新计算开创新格局,深刻洞察各行业发展趋势,将通过驱动时代的新计算,助力各行各业实现从传统IT向新IT的演进与融合。
新华三是HPE服务器、存储产品和技术服务在中国的独家提供商。依托HPE全球领先的技术前瞻,新华三提供了多款独树一帜的新IT解决方案,包括面向数据中心主流应用的x86工业标准服务器、Apollo密度优化服务器、以及3PAR高端存储系统。
Synergy则是全新的塑合架构系统,其集计算、存储、管理为一体的架构为HPE所独创,通过构建流动资源池、软件定义的智能和统一API,实现基础设施即代码(DevOps),对于应用所需的基础设施资源实现秒级供给。
与此同时,新华三在自主创新方面也注入了强大的实力。于2016年推出多款自主研发服务器存储系统,全面覆盖企业关键业务、大数据及虚拟化整合等主流业务需求。自研服务器产品已在多个大型互联网公司得到规模应用,在技术水平、供应链能力、售后服务能力等方面获得客户认可。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。