HPE正在通过推出新的应用、分析和开发者服务扩展GreenLake即服务产品组合,旨在帮助企业组织更好地管理多个公有云和私有云。

近日HPE在Discover Frankfurt活动上发布了这些公告,其中首先是在GreenLake for Private Cloud Enterprise预打包私有云产品(去年夏初推出)中扩大了对软件容器编排器Kubernetes的支持。HPE表示,现在该产品支持AWS的Elastic Kubernetes Service Anywhere,让客户能够通过可选的AWS支持在本地创建和操作Kubernetes集群。
HPE还表示,将会推出一组针对工作负载优化、以即用即付进行定价的云实例。此外HPE扩大了合作伙伴生态系统,新增对Red Hat OpenShift容器平台和VMware虚拟化软件的支持。此外,HPE推出了一套消费分析功能,旨在提高客户对三家主流超大规模云厂商及其本地基础设施使用情况和成本的洞察力。
用于私有云的AWS Kubernetes
GreenLake for Private Cloud Enterprise是一个完全托管的私有云,可以同时运行云原生应用和传统应用,为公有云和私有云服务提供了单一的全局命名空间,并从公共基础设施池中自助部署裸机、虚拟机和容器工作负载。
支持Amazon EKS Anywhere则让客户可以在本地运行他们在公有云中所使用的容器,并在混合云中获得一致的体验。开发者可以通过应用界面、命令行界面或者作为基础设施即代码,从中央控制台的选择中部署实例。他们还可以从各种操作系统、容器化应用和工具链集成服务中进行选择。该平台在公有云和私有基础设施中利用的是相同的自动化和持续集成/持续管道。
HPE Greenlake云服务解决方案产品管理副总裁Bryan Thompson说,这是“部署优化的基础设施,但采用多云的方式”。他说:“虚拟机是筹码,但我们还添加了容器实例和裸机。它不是以材料清单的形式提供的,而是以价目表的形式提供,因此和传统HPE解决方案是有所不同的。”
新增的优化实例涵盖通用、计算优化、内存优化和存储优化用例。通用实例针对Web服务器和机器学习数据准备等应用。计算优化服务的目标用途包括容器、虚拟机和NoSQL数据库。内存优化产品则针对内存数据库和高速分析进行了调整。存储优化版本旨在帮助客户管理数据湖和软件定义的存储服务。
HPE公司高级副总裁、Greenlake云服务解决方案总经理Vishal Lall表示:“支持私有云的基础设施不是同质的,我们构建了具有不同风格的基础设施,以发挥这些特定工作负载的性能。”
跨云分析
消费分析服务的增强功能,包括简化了的反馈报告,以及让客户可以用来改进混合环境容量规划和预算的仪表板。
Thompson表示:“我们现在可以使用来自AWS、微软Azure和Google Cloud Platform的入站数据,并将其纳入相同的报告机制中,报告整个云资产中工作负载的消耗情况,无论是在私有云还是公有云中,这是一个私有云解决方案,是多区域支持和多数据中心支持的。”
管理功能方面,包括基于角色的访问控制、配额限制、资源配置指南、安全策略和自助服务策略。
HPE还为GreenLake for Data Fabric和Ezmeral Unified Analytics产品引入了早期访问计划。Data Fabric产品整合了本地、云和边缘设备上不同数据类型。Ezmeral支持用于数据工程、分析和数据科学的开源工具。
好文章,需要你的鼓励
英特尔第三季度财报超华尔街预期,净收入达41亿美元。公司通过裁员等成本削减措施及软银、英伟达和美国政府的大额投资实现复苏。第三季度资产负债表增加200亿美元,营收增长至137亿美元。尽管财务表现强劲,但代工业务的未来发展策略仍不明朗,该业务一直表现不佳且面临政府投资条件限制。
美国认知科学研究院团队首次成功将进化策略扩展到数十亿参数的大语言模型微调,在多项测试中全面超越传统强化学习方法。该技术仅需20%的训练样本就能达到同等效果,且表现更稳定,为AI训练开辟了全新路径。
微软发布新版Copilot人工智能助手,支持最多32人同时参与聊天会话的Groups功能,并新增连接器可访问OneDrive、Outlook、Gmail等多项服务。助手记忆功能得到增强,可保存用户信息供未来使用。界面新增名为Mico的AI角色,并提供"真实对话"模式生成更机智回应。医疗研究功能也得到改进,可基于哈佛健康等可靠来源提供答案。同时推出内置于Edge浏览器的Copilot Actions功能,可自动执行退订邮件、预订餐厅等任务。
纽约大学等机构联合开发的ThermalGen系统能够将普通彩色照片智能转换为对应的热成像图片,解决了热成像数据稀缺昂贵的难题。该系统采用创新的流匹配生成模型和风格解耦机制,能适应从卫星到地面的多种拍摄场景,在各类测试中表现优异。研究团队还贡献了三个大规模新数据集,并计划开源全部技术资源,为搜救、建筑检测、自动驾驶等领域提供强有力的技术支撑。