日前,企业级全栈云ICT服务商青云QingCloud宣布,其旗下青立方Qing3超融合系统成功入选英特尔®精选解决方案。青立方Qing3超融合系统集成QingCloud企业云平台的全栈云计算能力,帮助企业从零构建 IaaS、PaaS和SaaS,并提供一整套应用开发、交付与运营平台。青云QingCloud市场副总裁刘靓受邀出席英特尔®精选解决方案中国区推介会,分享青云QingCloud与英特尔携手推动超融合系统的创新,为企业数字化转型全面赋能。
青云QingCloud市场副总裁刘靓表示,数字化转型的本质是新一代ICT技术驱动下的业务、管理和商业模式的重构,技术是支点,业务是内核。青立方Qing3超融合系统还可以与青云QingCloud智能广域网服务等能力融合,构建一个更全面、更一体化的整体ICT交付体系,从而实现更快的业务响应速度、更高的灵活性与更低的运营成本,全面加速企业的数字化转型。
随着数字化转型的深入,云计算已经成为各行业重构IT的关键技术支撑,但与此同时,云计算部署、交付、运维复杂程度高、成本高等问题也浮出水面。在此背景下,借助超融合的标准化、易用性等优势,简化云计算系统的运维管理,实现一站式整体交付,已经成为金融、制造、教育、交通等行业用户的优先选择之一。
根据IDC预测,2016年-2021年全球超融合市场的年均复合增长率会保持在28.9%,营收规模将超过百亿美元,中国市场同期的年均复合增长率会达到24.7%。到2020年,超融合的渗透率将达到30%,届时至少有20%运行在传统IT架构上的关键业务应用会迁移到超融合平台。作为云时代新型IT基础设施,超融合已经成为私有云与行业云建设的核心动力所在。
英特尔® 精选解决方案是一系列经过验证的硬件与软件堆栈,针对特定的软件工作负载进行了计算、存储和网络方面的优化。这些解决方案的开发源于英特尔与行业解决方案提供商的深入合作,以及与全球领先数据中心和服务提供商的广泛协作。
基于青立方Qing3超融合系统的英特尔®精选解决方案以业界领先的软件定义技术为核心,对计算、存储、网络进行了深度融合,可以帮助企业将IT平滑升级到全栈私有云架构,亦可对接公有云构建同构混合云环境。该解决方案采用了英特尔®至强®处理器、英特尔®傲腾™固态盘、英特尔®以太网适配器等组件,并融合了英特尔®芯片级高级技术特性,对性能进行了充分验证与优化,可提供最优的基础设施构建实践,帮助最终企业用户简化云部署,加速数字化创新。
作为中国超融合市场的技术引领者,青立方Qing3超融合系统不仅可以帮助企业快速构建软件定义数据中心、桌面云、开发测试等环境,还可以适用于IoT、大数据、人工智能、容器、混合云等不同应用场景,能够满足企业各类业务场景下的数字化转型需求,其主要价值包括:
根据IDC最新的《中国软件定义存储和超融合市场跟踪报告,2018Q4》显示,青立方Qing3超融合系统连续两年入围核心厂商,排名稳居中国超融合市场前五,覆盖制造、金融、政府、医疗、教育、通信、旅游等多个行业,实现了众多行业的突破,并且在金融业和制造业保持着强有力的竞争力。截至目前,已经有数万台青立方Qing³超融合系统服务于青云QingCloud众多行业用户,包括中国银行、光大银行、川财证券等金融客户,及广东省公路局、中石油川庆、环球网、埃塞俄比亚大学、西藏宏绩集团、东北新闻网、南京多伦等多个行业的数字化转型领军企业。
数字化时代,业务即应用,IT即业务,未来的企业也都将是科技企业。青立方Qing3超融合系统能够支持企业充分利用软件定义数据中心的强大能力,同时根据业务发展平滑升级到集团云、行业云或者混合云架构,为企业数字化转型打造坚实的IT基石,帮助企业加速完成数字化升级。
好文章,需要你的鼓励
生成式AI在电商领域发展迅速,但真正的客户信任来自可靠的购物体验。数据显示近70%的在线购物者会放弃购物车,主要因为结账缓慢、隐藏费用等问题。AI基础设施工具正在解决这些信任危机,通过实时库存监控、动态结账优化和智能物流配送,帮助商家在售前、售中、售后各环节提升可靠性,最终将一次性买家转化为忠实客户。
泰国SCBX金融集团开发的DoTA-RAG系统通过动态路由和混合检索技术,成功解决了大规模知识库检索中速度与准确性难以兼得的难题。系统将1500万文档的搜索空间缩小92%,响应时间从100秒降至35秒,正确性评分提升96%,为企业级智能问答系统提供了实用的技术方案。
存储供应商Qumulo发布多租户架构Stratus,为每个租户提供独立的虚拟环境,通过加密技术和租户专用密钥管理系统实现隔离。该统一文件和对象存储软件支持本地、边缘、数据中心及AWS、Azure等云环境部署。Stratus采用加密隔离技术确保敏感数据安全,同时提供任务关键操作所需的灵活性和效率,帮助联邦和企业客户满足合规要求。
中科院和字节跳动联合开发了VGR视觉锚定推理系统,突破了传统AI只能粗略"看图"的局限。该系统能在推理过程中主动关注图片关键区域,像人类一样仔细观察细节后再得出结论。实验显示VGR在图表理解等任务上性能大幅提升,同时计算效率更高,代表了多模态AI"可视化推理"的重要进展。