企业级全栈云ICT服务商青云QingCloud日前宣布再次入选Gartner《Market Guide for Cloud Infrastructure as a Service, China》报告(以下简称“Gartner MG报告”)。连续两年入选Gartner MG报告,充分展现了QingCloud的产品服务能力、市场表现和持续成长的能力获得国际权威分析机构的认可。自2012年成立以来,QingCloud陆续推出公有云、私有云、混合云和托管云服务,打造“全模云”能力,支撑企业“敏态”、“稳态”和“混合态”业务。在云平台产品线以外,QingCloud还已推出青立方超融合系统、QingStor软件定义存储产品线、容器平台、统一云管理平台、桌面云、云应用管理平台、基础设施与骨干网服务等企业级云模式ICT产品线,实现全栈云ICT服务能力布局,持续发力企业级市场。
Gartner MG报告是全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司之一——Gartner针对云计算IaaS市场的指导性报告。该报告在业界具有广泛的影响力,是基础设施及运营主管选择云基础设施厂商时的重要参考。本次共有10家国内云服务商入选报告。
Gartner认为,中国的大型云基础设施提供商都在全面扩张他们的云版图,覆盖客户四类上云诉求,即Cloud-Enabling、Cloud-Inspired、Pure Cloud、Cloud-Enhanced(云实现、云使能、云服务和云加强)。未来的几年间,中国IaaS领域的市场局面可能会面临颠覆,甚至到2020年排名将会出现大的变动。
此外,Gartner认为,行业云逐步兴起。在政府相关的采购项目,以及金融等强监管行业的云项目中,可以看到用户对行业云的热衷。行业云将成为传统行业上云的重要推动力,在满足对云计算的高效、弹性、敏捷及低使用成本需求的同时,兼顾用户对自主可控、行业监管、行业合规及特色应用的需求。
青云QingCloud作为一家技术领先,并拥有全栈云ICT能力的云服务商,继去年首次入选MG报告后,今年再度入选。QingCloud认为,Gartner对于云计算的价值能力定位不仅应该体现在产品交付层面,更应该深入到产品线架构、服务矩阵、行业布局等多个层面。无论是通过6年打造的完善的云模式ICT产品线布局,还是行业云的构建,都是QingCloud技术实力和未来发展的潜力的体现。QingCloud全栈云ICT能力主要体现在:
与此同时,青云QingCloud的业务实践充分印证了Gartner等分析机构对行业云/社区云的发展趋势的预测。作为可靠的云平台合作伙伴,凭借稳定、可靠和完整的云平台能力,尤其是AppCenter应用管理和运营平台,帮助各类企业、政府部门和集团公司实现行业云、社区云、行业应用云和集团云的建设和运营服务能力的打造。一方面,多家IDC、传统IT渠道商借助QingCloud云平台快速具备云服务运营能力,实现业务转型升级;另一方面,QingCloud深入多个行业云建设项目,其中以金融云为全栈行业云的典型代表,而在制造业则通过快速赋能合作伙伴建设和运营行业应用云,推动制造业的云端转型;此外,QingCloud还通过成熟的运营方法论帮助多家大型企业集团构建集团云,完成IT集中统一的服务运营模式改造,实现IT体系从成本中心向利润中心的转型。
青云QingCloud作为拥有全栈云ICT能力的云服务商,以一套技术架构同时支持公有云、私有云、托管云、混合云全维度业务形态。凭借领先的技术实力和中立的运营理念,QingCloud从金融业扎根,延伸到更加广阔的行业领域,为行业数字化转型赋能,将最佳实践落地到能源、交通、零售、医疗、教育、航空、制造等各个行业。未来,QingCloud将通过更多实践进化和更加完整的云服务能力的构建,助力更多行业用户完成业务转型,进入云端的智能时代。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience,包含125万高质量实例,首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力,训练的模型在多项基准测试中超越官方版本,且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。