至顶网服务器频道 12月12日 新闻消息(文/李祥敬):目前,云计算进入到一个全新的时代,企业上云成为大势所趋。在企业降本增效和开源技术发展推动下,选择开源云架构已经形成潮流和趋势,OpenStack为代表的开源技术成为众多企业落地云计算的重要方式。
在近日举行的SUSE Open Forum 2017上,SUSE嵌入式及平台即服务全球联盟销售副总裁Phillip Cockrell接受了至顶网记者的采访,畅谈了他眼中的云计算市场和SUSE开源策略。Phillip目前是负责SUSE与顶级合作伙伴之间的全球战略销售合作,同时推动SUSE全球嵌入式程序战略及其实施工作,以及平台即服务的市场推广工作。
谈及SUSE在开源云市场的布局,我们不得不说近期SUSE已经完成了对HPE的OpenStack基础架构即服务(IaaS)、Cloud Foundry平台即服务(PaaS)和Stackato(HPE的Cloud Foundry实施)的云资产的收购。SUSE将其收购的OpenStack资产集成到该公司的SUSE OpenStack云中。
Phillip表示,SUSE Cloud Foundry可以非常完美地与容器技术相结合,而且SUSE也有自己基于容器技术的PaaS解决方案,并且支持Kubernetes容器编排技术。“这种多样化的产品布局可以满足不同用户的不同需求。”
应该说,现在云计算市场发展迅猛,特别是IaaS市场。在Phillip看来,随着云计算基础设施的发展,企业业务和组织架构需要更高一层的灵活性,这会推动PaaS市场的发展。“PaaS市场越来越成熟,未来也会持续增长发展。”
正是基于这样的市场认识,SUSE推出了SUSE CaaS Platform 2——一款基于Kubernetes技术的容器管理平台,同时还有基于Cloud Foundry和Kubernetes技术的SUSE Cloud Application Platform。
对于客户如何选择云的部署形式,Phillip表示,不管是公有云还是私有云,或者混合云,这取决于客户工作负载的类型,还有它是否需要一个可靠、安全、扩展性强的环境,每个客户都有自己的侧重点。对于SUSE来说,并不会局限于哪种类型的云服务形式,基于用户对商业需求的选择,SUSE给予用户更为灵活的选择来部署云环境。
云计算市场的拓展离不开合作伙伴的支持,Phillip表示,SUSE更加关注帮助客户解决问题,为客户创造价值。基于这个核心目的,SUSE与众多合作伙伴开展了合作,帮助客户解决问题。比如在开源市场,SUSE与开源厂商合作能够更好地让客户通过开源环境部署整个IT系统,从中能够提高效率、节省成本、获得更大的价值。“这是我们共同的目标,所以我们更多的是合作关系,而非竞争的关系。”
在Phillip看来,SUSE一直致力于推进企业级开源软件的应用,同时让客户在应用企业级开源软件过程中更为便捷、容易、迅速,能够更好帮助他们解决问题。所以,SUSE与众多不同类型的合作伙伴开展了合作,比如云计算提供商、IT厂商、软件厂商等。“我们对合作伙伴持开放的态度,愿意跟合作伙伴一道完成我们的使命。”
比如针对云计算提供商,SUSE成立了专门的工程师团队来让公有云环境更好地运行SUSE的产品。“如果说十年前我们更多针对数据中心进行新产品的研发,现在则是思考在什么样的云环境服务下进行产品研发、测试、认证、优化,这个过程更多需要合作伙伴和用户来参与。”Phillip说。
在应用软件领域,SUSE与SAP展开密切合作,确保SUSE OpenStack Cloud和SUSE Enterprise Storage搭配SAP Cloud Platform能够满足客户的需求。同时,SUSE还与SAP在Cloud Foundry Foundation范围内保持合作,实现 Kubernetes、容器以及Cloud Foundry技术的大融合。
具体到中国市场,SUSE与中国本土合作伙伴也开展了丰富多彩的合作。比如SUSE与烽火通信成立联合创新实验室,聚焦于云储存领域,并推出了相关产品——FitStor SD2000。
FitStor SD2000采用了SUSE智能软件定义存储管理解决方案SUSE Enterprise Storage,硬件则是采用了烽火通信的商用存储硬件FitStor系列产品,这种软硬的强强联手来满足企业不断增长的存储需求。
总之,凭借20多年的市场积淀,SUSE致力于与合作伙伴一起推进开源云计算技术和产业的蓬勃发展。随着云计算的深入发展,SUSE在推动全球和中国云计算市场的发展过程中将扮演越来越重要的作用。
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。