近日,由中国信息通信研究院及中国通信标准化协会主办的“2019可信云大会”在北京举行。青云QingCloud凭借在技术上的不断积累和持续技术创新,再次通过两项可信云认证,分别为iFCloud统一多云管理平台及KubeSphere容器平台。此前,青云QingCloud已先后获得包括云主机、混合云、超融合,对象存储及SD-WAN在内的五项产品与服务的可信云认证,并荣获可信云“网络类SDN技术创新奖”、“容器类技术创新奖”。此次青云QingCloud再次通过可信云严格的认证流程,获得两项新认证,足以体现中立权威的第三方机构对青云QingCloud 的认可。
可信云服务认证是由100多家会员单位组成的数据中心联盟组织,及中国信息通信研究院(工信部电信研究院)测试评估的面向云计算服务的评估认证,拥有领先的评估方法,从16+2个维度,严格测试评审。参与评审的企业,必须历过200余项资料审查、40余项运维能力审查、20项技术测评、以及现场答辩,得到数十位国内一流专家一致认可,才能通过最终评审通过。通过评审企业的云服务项目将列入工信部监控并加入监测清单,只有监测数据达标,才能通过年检。
可信云认证的核心目标是建立云服务的评估体系,让用户得以选择可信、安全的云服务,并由此促进中国云计算市场的健康发展。新通过的两项认证表明了青云QingCloud的多云管理平台及企业级容器平台能够应对复杂多样的业务场景,为企业用户提供安全、丰富的云计算服务,并符合可信云对解决方案质量、服务指标的完备性和规范性等内容的要求。
iFCLOUD统一多云管理平台是青云QingCloud于2018年7月发布的九大品牌之一。与传统云管平台只关注IaaS层的管理不同,iFCLOUD统一多云管理平台采用创新性的云服务管理模块,将企业IT资源服务化,管理员可以通过界面化的云服务管理定制工具及编排工具,将IaaS层虚拟资源、裸金属服务器、PaaS层应用组件、容器平台等统一打包成云服务,并实现自动化的批量部署交付。
此次通过可信云认证,标志着iFCLOUD统一多云管理平台安全和质量获得专业认可,各项服务指标完备且规范,在多云接入、异构资源纳管、资源管理、服务编排、运维监控、计量计费、安全管理等解决方案质量方面,以及产品周期、运维服务、权益保障等服务指标的完备性和规范性均达到可信云多云管理平台认证标准,切实帮助企业在提升IT服务交付效率、增加资源利用率的同时降低运维成本,加速业务创新。
青云QingCloud于2018年7月正式推出KubeSphere容器平台,并于同年12月13日开启公测,今年4月,加入CNCF(Cloud Native Computing Foundation,云原生计算基金会),并发布KubeSphere容器平台高级版 2.0。
KubeSphere容器平台提供托管的原生Kubernetes集群、极简的人机交互实现CI/CD、微服务、以及集群运维管理,能够帮助用户实现极简开发、强劲支持和高效交付,从而更敏捷地构建云原生应用,并可一站式实现应用全生命周期的统一管理,全面释放企业的核心业务生产力。除了拥有强大的平台能力,KubeSphere容器平台还可以无缝支持混合云与多云环境,赋予业务更大的灵活性。
此次KubeSphere容器平台通过可信云严苛的开发测试、CI/CD、自动化运维以及微服务四大场景的测试验证,充分证明 KubeSphere是可信、可用、可靠的企业级容器平台,能够应对复杂多样的业务场景,为终端用户提供安全、丰富的功能,如可视化流水线编辑器、Source to Image、灰度发布、熔断等等,并能最终帮助企业实现应用的敏捷开发与全生命周期管理。
青云QingCloud经过多年累积,已逐渐成长为一个具有成熟云服务能力的平台级服务商,并打造了一个核心技术自主可控的云平台,具备中立、可靠、灵活的特性,致力于以极高效率、极低成本支撑企业数字化转型。青云QingCloud正在广泛服务于金融、零售、政府、能源、医疗、教育等各行业。未来,青云QingCloud将继续保持核心技术自主可控与平台的中立可靠,做企业数字化转型的助手,持续推动企业级云计算市场的健康发展。
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。