“中国制造2025”:坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展,从制造大国迈向制造强国。智能制造无疑是企业转型的方向,企业需要尽快从原有产销驱动转变为数据驱动的数字化企业。未来数据将是企业的核心,物联网、人工智能和大数据将是数字化企业和智能制造的催化剂。所有这一切都离不开建设一个高效稳定的云计算应用平台。超融合云基础架构作为智能制造的基础支撑架构平台,承载着企业信息数据创新的重要作用。新一代的基础架构将帮助企业完成智慧化转型的关键第一步。
华胜锐盈超融合私有云服务解决方案
通过过去3年积累的制造业客户智慧转型的经验,我们认为传统的存储+服务器+虚拟化的架构无法满足传统制造业的业务需求,更无法很好的支撑未来智慧工厂战略的落地。而华胜锐盈的超融合私有云服务解决方案既能够满足现阶段的业务需求又能够为未来智慧工厂打下一个具有前瞻性的基础架构服务平台,实现更加稳定、高效和安全的业务支撑,帮助制造业客户轻松转型,为拥抱工业4.0(中国制造2025)打下坚实的IT基础设施环境。
Hyper X超融合私有云服务解决方案是一种模块化的平台解决方案,除了融合私有云架构本身还集成了运维和管理工具通过接口统一的交付服务模式为客户提供端到端的整体解决方案。该方案通过一个管理节点和三个计算节点组成,管理节点集成了自我知识产权的CMP云管平台,同时在管理节点上还集成了企业运维服务所需的自动化运维工具,实现对融合平台资源,虚机,系统,配置,监控,日志,备份,安全,工单,知识库等的运维和管理,对超融合私有云平台和客户的业务实现全面管理,系统稳定运行达到99.95%以上。计算节点是基于自有知识产权的存储技术实现三个节点间的物理高可用和数据高可用,确保企业数据安全性和系统安全性,并通过华胜锐盈自有的服务交付中心统一的服务接口为客户提供7*24的全面监控和5*9的自动化运维服务。
超融合私有云服务解决方案技术特点
我们与众不同
我们超融合的“超”对比现在流行的HCI硬件产品具有更多的含义,特别是对制造型企业不仅融合了基于虚拟化技术(HyperKVM)的计算资源(服务器:CPU和RAM),存储资源(SDS Software Defined Storage),网络资源(SDN Software Defined Network),同时还融合了:
超融合架构的弹性非常灵活,1个管理节点+最小2个计算节点的基础上把服务器横向扩展,在无需停机影响业务的情况下轻松实现企业私有云的扩容且对外部的硬软件没有任何依赖。这其实是一种架构和服务上的演进,完全脱离了传统模式下的“计算是计算、存储是存储、网络是网络”,扩容时面临昂贵的硬件选型、漫长的采购和商务周期、软硬件兼容和技术方案论证等挑战。同时传统的扩容模式还会给后续的运维服务带相应的挑战,运维团队要支持不同品牌和型号的软硬件设备,没有统一的管理入口,更谈不上统一管理服务。这样就会大大增加后期运维管理的成本和难度。而华胜锐盈的超融合私有云服务解决方案可以轻松面对以上的挑战,并为企业带来如下好处:
助力企业提高效益,面向智慧的未来
华胜锐盈超融合私有云服务解决方案帮助客户建立了轻量级服务体系,最大化利旧保证了客户现有投资,通过自有知识产权的云管平台和集成的自动化运维工具以及专业的运维服务代替传统的硬件商务模式,成功帮助企业从CapEx模式转型到OpEx模式. 系统可用性提高95%,性能提升63%,成本降低42%,效率提升88%,安全性提升98%,专业的运维团队让客户有更多的时间关注核心业务,最终帮助业务部门提升了终端用户满意度,为未来智慧工厂打下一个具有前瞻性的基础架构,实现更加稳定,灵活,健硕,高效,安全的业务服务云管平台,助力企业提高效益,面向智慧的未来。
好文章,需要你的鼓励
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源:注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明,即使在理想条件下,注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点,为未来AI架构发展指明新方向,提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。
Meta为Facebook和Instagram推出全新AI翻译工具,可实时将用户生成内容转换为其他语言。该功能在2024年Meta Connect大会上宣布,旨在打破语言壁垒,让视频和短视频内容触达更广泛的国际受众。目前支持英语和西班牙语互译,后续将增加更多语言。创作者还可使用AI唇形同步功能,创造无缝的口型匹配效果,并可通过创作者控制面板随时关闭该功能。
中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究,构建了史上最大的多模态AI对齐数据集,包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法,显著提升多模态AI的安全性和对话能力,为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。