作者:Rohit Badlaney,IBM Cloud 产品和行业平台总经理

北京2023年8月31日 /美通社/ -- 企业已经广泛采用混合云来实现敏捷性,并推动数字化转型。这要求企业能够跨多个环境(通常是多云环境)运行工作负载和应用。与此同时,许多企业难以应对协调所有工作环境的复杂性。对于企业来说,尤其是那些负责保护敏感数据的高度监管行业的企业,确保IT基础架构全面运行、避免风险盲点至关重要。随着勒索软件攻击持续增加,安全与合规要求不断提高,以及客户对便捷、无缝体验的期望空前高涨,企业要做的工作还有很多。实现高质量的数字化转型需要正确的技术、技能和支持,只有如此,企业才能在今天的混合云世界中脱颖而出。
为此,VMware 和 IBM 基于双方 20 多年的合作伙伴关系开拓创新,提供全新扩展的解决方案,为双方客户在部署和管理 VMware 工作负载方面的需求和目标提供支持。通过双方在市场进入、销售和支持计划等方面的紧密配合,这些有针对性的解决方案以及灵活的消费模式旨在帮助 IBM 和 VMware 的合作伙伴和共同客户更轻松地提供差异化服务、降低总体 IT 成本,并优化云上投资。
近日,IBM 和 VMware 共同宣布:
借助IBM 和 VMware 的混合云能力,加速企业工作负载现代化
IBM 和 VMware 希望帮助客户实现数字化转型,无论他们处于现代化旅程的哪一阶段。为此,在即将推出的VMware Cross-Cloud 托管服务计划中,IBM 将成为首家推出基于 VMware Cloud 版本的合作伙伴托管服务的公有云提供商。VMware Cross-Cloud托管服务提供的混合云环境与经过NIST 验证的框架保持一致,该框架支持工作负载在本地和 IBM Cloud 环境之间的无缝迁移。VMware Cross-Cloud托管服务旨在帮助客户降低总体拥有成本 (TCO),快速构建应用并实现现代化,在简化运营的同时,满足安全性和行业合规需求。
此外,IBM 和 VMware 基于 IBM Cloud for VMware 即服务构建了云托管的多租户 vCloud Director 解决方案,以引入新的消费选项,以较低的入门成本实现更大的灵活性和可扩展性。该解决方案支持客户在共享环境中使用,同时可以根据独特的业务需求定制应用实例。基于IBM Cloud 管理面板,客户还将受益于具备 VMware 专业知识的 IBM 技术人员提供的内置维护、升级、监控和安全控制。
优先考虑复杂混合云环境中的安全成熟度
根据 IBM 最新的数据泄露成本报告,企业在应对不断增加的数据泄露成本和频率时的做法各不相同:在遭遇数据泄露事件的全球受访企业中,57% 的企业更可能将事件成本转移给消费者,而非增加安全投资(仅有51%的受访企业选择此选项)。
去年,我们推出了 IBM Cloud Cyber Recovery解决方案,通过备份、灾难恢复和网络恢复保护企业的宝贵数据。现在,客户可以与 IBM Consulting 合作,以托管服务的形式将IBM Cloud Cyber Recovery(ICCR)服务带给企业,借助其多云环境下的快速、可扩展的数据恢复能力,保护企业数据,从而最大限度地减少网络攻击对业务的影响。IBM Cloud、 VMware 虚拟化模型以及这一全新托管服务产品的强强联合,可以帮助客户简化安全工作负载,同时保持整体业务所需的合规控制和数据弹性。
释放伙伴生态合力
如今,合作伙伴生态已经成为企业获得新的技术、研究成果和能力的重要途径,这些能力仅凭一己之力很难获得。更重要的是,与对的合作伙伴携手共创,有助于加速客户的应用现代化旅程。在今年的 VMware Explore 大会上,我们展示了如何与生态合作伙伴共同为客户提供服务:
有关 IBM 和 VMware 如何帮助客户在混合环境中实现现代化的更多信息,请访问:https://www.ibm.com/cloud/vmware。
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。