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
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。