至顶网服务器频道 05月11日 新闻消息: 谈到VMware,大多数人首先会想到它的vSphere。的确,在私有云市场vSphere的市场占有率和影响力有目共睹,而与之相比,对VMware的云服务(VMware Cloud Services)了解的相对少了一些。这有情可原,因为VMware云服务是去年的VMworld大会上才第一次正式对外公开,随后这些云服务逐步上市,目前至少有8种以上的云服务。不出意外的话,接下来还会有更多云服务推出。因为VMware云服务是多云战略的一个重要支撑,而多云战略正是VMware近年来的战略重点。VMware一直致力于帮助客户更好地管理多云环境的复杂性与风险,同时将统一IT运维从数据中心拓展至云端。
前几年,我们谈得较多的混合云,主要指的是将私有云和公有云整合、统一管理,共同支撑业务。而今天,对很多企业而言,不只是有私有云和公有云,而是可能在私有云方面有不同架构的多种私有云,同样,在公有云中也可能选择有不同品牌的公有云,这就是今天我们所说的多云。实际上,多云很可能是未来企业上云的一个更常见应用形态。
根据VMware和麻省理工科技评论此前联合进行了一个调研——这个调研面向亚太区,调查了1350多位用户,受访者大部分是大型企业的高管或者是IT的决策者。调研报告将用户进入多云分为三个阶段,不同阶段都面临不同的挑战。
第一个阶段是进入混合云第一年。从私有云刚刚进入公有云这对于客户技术挑战很多,要学习很多新的技能,包括私有云和公有云怎么共存、应用如何迁移,以及从私有云搬到公有云之后怎么保证信息安全。
第二阶段是进入混合云第2-5年。用了一段时间的混合云之后,企业享受到了混合云的好处,但依然有各方面的挑战,主要是人员和流程方面的,比如希望有更高的自动化效率。
第三个阶段是最高的阶段,采用云计算6年以上。此时企业各方面已经比较适应,但无论是自动化还是敏捷性、安全性方面都有提升的空间,还要为下一阶段的物联网和人工智能做准备。
调研发现,对亚太区这个云计算新兴市场而言,目前还处于多云部署的第一、二阶段。企业在向公有云迁移的过程中,面临着多云所带来的一些挑战,其中除了成本之外,技术上的挑战也非常大,主要包括与传统系统的集成、对新技术不了解以及数据的跨云迁移与管理,这些成为企业部署多云的主要障碍。
“因为企业在向公有云迁移的时候有许多挑战,比如,需要改变运维的方式,这就需要更多的人员了解这些新的技术、掌握新的技能,同时运维流程也要根据多云环境做出调整,甚至预算也要做出调整。这些都是比较大的改变。”VMware大中华区高级产品经理傅纯一解释说。
在VMware看来,多云是云计算的未来发展方向,因此,从产品和市场战略上也在向这个方面倾斜,特别是去年以来推出了众多云服务来帮助企业顺利落实多云的愿景。
“我们从去年8月以来推出了很多云服务,这些服务的共同目的就是提供给客户一个完整的云管理平台,这些管理平台要比传统的平台更加智能。”傅纯一表示。
傅纯一介绍说,不断丰富的VMware云服务产品组合可使各组织机构自由地使用最适合其业务的云环境,且不会增加风险与复杂性。比如,通过把统一运维从数据中心拓展至云端,VMware将针对云使用、基础架构成本、网络性能、详细的应用监控与分析提供端到端的可视化,并在公有云之间与本地环境下实现更高安全性。
VMware强大的云服务(VMware Cloud)组合
据悉,最新更新的云服务产品组合包括:
1. 面向私有云的新型VMware Hybrid Cloud Extension服务:该服务在不同vSphere版本、本地及云端之间提供应用迁移与基础架构混合性的SaaS服务。此前宣布的面向IBM Cloud与VMware Cloud on AWS的Hybrid Cloud Extension服务现已可用,且VMware现已针对自我管理式私营企业数据中心添加了一项新服务。
2. 扩大的Wavefront by VMware服务:该平台具备大规模、指标检测与分析功能,并基于SaaS支持云原生与企业应用以及公有云与私有云基础架构,包括AWS、Google Cloud Platform以及最新的VMware Cloud on AWS。VMware添加了45项新的产品集成,来扩展 Wavefront所能监控和可视化的信息组合,帮助客户更好地优化应用,为动态应用提供更具信服力的报告与控制面板。
3. 全新的VMware Log Intelligence服务:作为面向VMware云服务的最新服务,Log Intelligence旨在提供基于VMware的数据中心与VMware Cloud on AWS的深度运维洞察。
4. 扩大的VMware Cost Insight服务:现在,针对向VMware Cloud on AWS迁移工作负载、私有云或公有云内运行应用所需容量与成本的计算,Cost Insight提供了详细的评估,以此扩大对于AWS、Microsoft Azure与VMware私有云数据中心的现有支持。
这些新增和更新后的VMware云服务组合提供了跨任意云的可视性、操作性、自动化、安全性及管理性,并将致力于让客户获得使用任意云环境的灵活性,同时提供管理与保护云的统一运维。
“我们的目的是要屏蔽云环境导致带来新的信息孤岛,给用户提供一个一致的基础架构(包括虚拟机基础架构和容器基础架构)和一致的管理与运维体验。” 傅纯一表示。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。