近日,国际数据公司(IDC)正式发布《中国软件定义存储(SDS)及超融合存储(HCI)系统市场季度跟踪报告,2020年第二季度》。报告显示,2020年上半年,紫光股份旗下新华三集团持续领跑软件定义存储与超融合存储系统两大赛道,市场份额齐获第二的成绩。在块存储细分市场领域,新华三分布式存储系统以37.4%的市场份额继续保持市场排名第一的领先地位。
较去年同期,软件定义存储在2020年上半年实现38.3%同比增长,市场规模为5.45亿美元(约合36.5亿人民币),新华三集团的相关营收规模达5.84亿元;而超融合存储系统2020年上半年较去年同期也实现20.3%的增长,市场规模达到4.91亿美元(约合32.9亿人民币),新华三以5.72亿元收入领跑行业(注:按照美元兑换人民币汇率6.7计算)。


数据来源:IDC中国,2020
突破场景边界 极致效率成就卓越表现
得益于云计算在业务中的加速应用,超融合架构经历多年的发展已经迈入规模落地阶段,成为核心业务的重要承载。早在2011年,新华三集团对于超融合产品展开布局,如今UIS系列产品通过不断的技术计划,实现了对大数据、互联网、数据库、分支机构、边缘计算应用主流业务场景的全面覆盖,帮助政府、教育、金融、电力、交通等行业的客户加速基础架构的落地,提升系统的运行效率。
在新基建的推进中,新华三集团更推出了面向未来的超融合创新架构——UIS 7.0,打造业界首款中心边缘统一架构的超融合平台,在业内首先实现前后端整体加速、首款融合云原生能力的超融合。得益于云原生引擎、智能边缘云引擎、百变金刚引擎、混合云引擎、智能边缘云引擎五大核心引擎辅助下,UIS 7.0将ABC(AI, Big Data, Cloud)能力赋予边缘,极大提升企业数据存储业务表现,为各行各业的企业级用户带来极速性能、极致融合、极宽场景、极简规模的全新体验,成为了新华三在超融合存储方面的卓越表现。
新华三集团SimpliVity超融合系统,凭借全球第一的全局重删和数据压缩技术,全球唯一的全逻辑备份技术,全球独有的RAIN+RAID技术,在帮助用户节约大量的采购成本,帮助用户大幅度提高数据安全性的同时,更带来大于7个9的数据可靠性。使SimpliVity成为对数据管理和安全性有更高标准企业的首选。
灵活支撑业务 新华三分布式存储助力企业加速数字化转型
在近期公布的“中国移动2019年集中网络云资源池二期工程分布式块存储采购项目”入围结果中,H3C UniStor X10000 G3分布式融合存储通过严格测试,以1.5亿元金额中标30%份额,为未来5G的商业应用提供强大支持。此前在2019年中国移动分布式文件存储集采项目中,X10000 G3分布式融合存储同样斩获性能型和容量型两个标段的30%份额,总中标金额近亿元。
H3C UniStor X10000 G3分布式融合存储终端,以软硬件结合的交付方式,实现了单平台同时支持块、文件、对象以及大数据存储能力,为企业业务系统提供极致的性能和稳定的可靠性,针对不同的应用需求进一步实现场景化开发和个性化方案,带来了新华三在软件自定义存储市场的快速成长。
作为新华三集团面向企业级用户推出的软件定义存储解决方案,ONEStor是一款可大规模横向扩展的分布式存储产品。ONEStor采用业界领先的分布式架构,具备EB级别的海量存储能力,系统性能和容量随节点数量的增加线性增长,同时适配主流ARM平台,拥有高性能、高扩展、高可靠、易管理等特点,真正实现一套存储,四类存储服务,全行业场景方案的深度融合。也让ONEStor成为更多客户存储资源池的理想之选。
未来,面向数字化转型时代的挑战,作为数字化解决方案领导者,新华三集团将持续深入实践 “AI in ALL”智能战略及“数字大脑计划2020”,依托自身强大的技术实力、丰富的行业经验及生态合作,实现智能与存储的深度融合,深度发掘数据的巨大价值,充分满足多样化的业务需求,帮助用户实现更高水准的数字化转型。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。