至顶网计算频道 03月16日 新闻消息: 3月13日,UCloud优刻得菲律宾数据中心正式对外提供服务了,这是UCloud优刻得在东南亚布局的第五个数据中心,同时是UCloud优刻得在全球的第33个数据中心。

菲律宾数据中心主要以覆盖菲律宾本地为主,配合新加坡、泰国、越南和印度尼西亚其他四个节点将更好的辐射整个东南亚地区,为菲律宾本地或出海东南亚市场的中国企业提供更为便捷和优质的云计算资源和技术支持。
据We Are Social 2019的数字化报告显示,菲律宾总人口数量已达1.073亿人,是世界第12大人口大国;互联网用户达7600万人,相当于总人口的71%;活跃社交媒体用户达7600万人,占总人口的71%;手机渗透率达89%,其中智能手机渗透率达65%。
拥有“世界社交网络之都”称号的菲律宾,一直是各家互联网企业出海的高地,吸引了众多互联网企业前往菲律宾开拓市场。
菲律宾数据中心选址首都马尼拉,与当地首屈一指的数据中心提供商合作,面积8000平方米,可容纳3600个机柜,电力、冷却、发电组、消防等全面实现冗余,SLA达99.99%,各方面均符合国际权威机房评定机构Uptime Institute对Tier3级别的各项标准要求。
此次新增的UCloud优刻得菲律宾数据中心更是全面支持了UCloud优刻得新一代快杰云主机,新一代快杰云主机平台运算性能提升16%;云盘IO性能提升50倍,IOPS最大可达120万,顺序吞吐量提升18倍,延迟降低至0.1ms;内网转发能力到达1000万PPS, 为上一代10倍。
凭借强大的性能,“快杰” 云主机可以为游戏、在线直播、电商、金融等出海客户提供更高性能的计算能力和强有力的平台支持。在卓越性能的基础上, “快杰”新一代云主机的价格与海外市场普通云主机还低15%左右,更是为出海企业大幅降低了成本。
随着企业用户在东南亚市场的需求迅猛增加,除了高标准的基础设施之外,UCloud优刻得 还沉淀了非常多的创新产品,包括网络加速、网络安全等产品,吸引众多的国际互联网企业在UCloud优刻得云平台部署业务,包括互联网金融、游戏、电商、游戏、在线教育等行业企业。

拿英语在线教学平台举例来说,根据维基百科截止2019年6月的数据统计,菲律宾说英语的人口数量世界排名第五、亚洲排名第一。相较于高成本的美国、英国和澳大利亚等地的英语老师,国内的英语在线教学平台将目光投向了菲律宾,更有一家英语培训公司表示,计划在未来五年内将菲律宾教师的人数从1.6万人增加到10万人。
众所周知,流畅的用户体验对在线教学平台来说至关重要,国内学生需要跨国网络访问才能与远在菲律宾的老师实时音视频通话,这无疑对网络访问性能提出了非常高的要求。
UCloud优刻得优刻得实现了从数据中心的物理网络到城域网、再到广域网全面打通,全球一张网为出海菲律宾的在线教学平台架起了跨国网络高速公路,结合一系列网络加速、网络监控、安全等创新产品,帮助在线教学平台的用户大大提升跨国网络传输速度,大幅减少高峰时期跨域延时、抖动、丢包、等问题,提升了用户体验。
目前,UCloud优刻得 已帮助众多出海企业客户实现全球化布局,包括香港绿洲、紫龙游戏、宝宝巴士、探探、Blued、什么值得买、前隆科技、心动网络等等。
菲律宾是UCloud优刻得 2020年开设的第一个数据中心。截至目前,UCloud优刻得全球数据中心已布局26个地域,覆盖拉各斯、伦敦、莫斯科、法兰克福、迪拜、中国香港、中国台北、中国高雄、新加坡、曼谷、雅加达、东京、首尔、孟买、圣保罗、洛杉矶、华盛顿等全球重要城市和地区。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。