在当今高度互联的世界中,网络威胁早已跳出“偶然风险”的范畴,成为所有企业必须直面的“必然挑战”。愈发复杂的攻击正在扰乱业务运营、威胁敏感数据安全、侵蚀用户信任,令各行业企业倍感压力。调研显示,高达88%的企业预计现代化技术将推动数据量激增,但令人意外的是其中65%的企业备份数据量尚不足其数据总量的50%¹。对企业领导者而言,这已不仅是一次技术抉择,更是一场关乎生存与发展的关键考验。在充满不确定性的竞争环境中,仅靠创新远远不够——唯有将创新构筑于坚实的网络韧性基础之上,企业才能真正突围而出。
安全已从幕后走向台前,成为企业战略落地的重要助力。缺乏安全保障,创新将难以为继,企业也将暴露在不断升级的网络风险中,更易遭受损失。要实现长远发展,企业亟需构建全面的网络韧性,而不仅仅依赖传统的网络安全措施。戴尔科技始终站在网络韧性建设的前沿,助力企业降低风险、保障业务连续性,并在挑战中稳健前行。此次,戴尔科技推出多项PowerProtect产品组合的全新升级——包括Dell PowerProtect Data Domain All-Flash数据保护存储设备的正式发布,以及一系列网络韧性软件更新,正是这一承诺的充分体现。
戴尔科技的网络韧性之道:久经验证,引领行业
在企业探寻网络韧性强化的道路上,戴尔科技始终是值得信赖的合作伙伴。围绕“减少攻击面”、“威胁检测”、“快速恢复”三大支柱,戴尔科技构建了全面的网络韧性策略,进一步帮助企业加固网络安全防线。
无论是在本地还是多云环境中,包含Data Domain专用备份设备的Dell PowerProtect产品组合均可为企业提供强大的网络韧性与数据管理支持,由此树立了行业标杆。Data Domain凭借卓越的可靠性守护企业核心资产安全,现已赢得全球超过15,000家客户的信赖。秉持对持续创新的坚定承诺,戴尔科技不断更新网络韧性解决方案,确保其始终能够应对持续演进的网络威胁,为客户提供稳健韧性与安心保障。
Dell PowerProtect Data Domain All-Flash:开启网络韧性新纪元
戴尔科技全新推出的PowerProtect Data Domain All-Flash数据保护存储设备,为企业带来了一项开创性的解决方案,并为网络韧性重新定义可能。该高性能设备基于备受信赖的Data Domain平台构建,具备卓越的速度、效率与安全性,助力企业实现网络韧性策略的全面现代化,该设备的关键优势包括:
PowerProtect Data Domain All-Flash数据保护存储设备不仅是一套备份方案,更是现代网络韧性的基石,助力企业守护关键数据、优化资源配置,并在面对新兴威胁时保持领先防护。
Dell PowerProtect产品组合全面增强
网络韧性的构建不仅依赖硬件,同样需要软件能力的有力支撑。为此,戴尔科技在持续升级硬件设备的同时,也不断通过软件更新强化整体能力。本次针对Dell PowerProtect产品组合的多项软件更新,进一步强化了端到端的网络韧性保障:
企业IT环境日趋复杂,网络安全挑战也随之愈演愈烈。此次Dell PowerProtect产品组合的多项更新,更彰显了戴尔科技全力守护企业韧性防线的长期承诺。
网络韧性不仅是一种防御策略,更是激发创新的催化剂。唯有在关键数据得到充分保护、业务连续性获得坚实保障的前提下,企业才能专注于推动进步、创造价值等更重要的环节。在网络威胁持续加剧的背景下,Dell PowerProtect产品组合凭借全方位的防护能力,致力于帮助企业降低风险、持续优化基础设施,助力企业在充满不确定性的环境中保持稳健发展,共同构筑一个更安全、更具韧性的IT未来。
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。