古希腊哲学家赫拉克利特所说,“万物终将消逝,唯有演变永存。”随时做好应变的准备,欣然接受新的技术和流程,这才是商业的不变之道,才是未来就绪企业的正解。
戴尔面向中国读者出版《未来就绪的信息系统架构》
凝聚戴尔资深专家集体之力、由复旦大学出版社出版的《未来就绪的信息系统架构》一书已于近期问世。本书主要阐述在“大众创业、万众创新”的“互联网+”的新时代中,在经济转型和新兴产业不断崛起对信息产业提出很多挑战的大背景下,如何帮助企业建立未来就绪的以服务和客户为中心的现代化企业信息架构。
通 过本书,戴尔希望给中国市场展现一个全面和完整的面向未来的戴尔4.0时代,与此同时,针对企业级用户同业竞争加剧和消费者需求日益个性化的市场环境下进 行“转型和变革”, 新兴互联网公司在“颠覆和重构”传统行业。云计算、大数据、移动互联、社交媒体、软件定义存储和网络、互联网安全等新概念和新名词层出不穷等等,都对IT 行业提出了前所未有的挑战。
无疑,本书对于戴尔和中国企业用户来说具有深刻的意义。
不听投资者所言,不看股市脸色,戴尔坚持选择华尔街退市走私有化之路,聚焦创新与客户服务,专注成为端到端的解决方案提供商。如同戴尔中国区总裁黄陈宏博士所讲:“告别自己,特别是一个已经十分成功的自己,是一件非常痛苦的事情。这需要凤凰涅磐般的勇气和决心,以及过人的决断力和执行力。这就是后私有化时代戴尔人最真实的心态写真。”
黄博士认为,私有化将戴尔带入一条全新的发展轨道,让戴尔具备更加长远的战略与具体的运营规划,可以更专注于长期的研发与创新投入,以更好的响应客户的需求。
后私有化时代的戴尔轻装上阵,根据自己对行业的深刻理解,通过创新和收购不断丰富和完善产品线和方案组合,开发大量以客户为中心的,适合任何应用、任何负载、未来就绪的整体解决方案。这种以柔性和流动的体系结构为核心的解决方案将推动客户从以基础架构为中心的IT向以服务为中心的IT转型。
“变革、连接、洞察、保护”四大技术趋势和策略将贯穿本书始终,作为核心逻辑将所有不同层面的方案集成为一有机整体,体现戴尔一切“以客户为中心”的核心价 值。系统阐述了建设未来就绪的信息系统架构所需要的所有关键技术,即:面向未来的下一代数据中心、融合架构、流动数据体系架构、桌面云、云计算和大数据、 软件定义网络和存储、软件和安全管理等。
未来就绪并非基于对未来的预测而是侧重于面向未来做好准备
打造未来就绪的企业,并非基于对未来的预测,而是侧于面向未来做好准备——设计并实施灵活、高效的体系结构,从而让企业更灵敏地反应、更果断地改变。
迎接未来的催化剂是什么?
●数据中心的发展根本是业务形态、商业理念等社会要素的综合反应。软件定义如何打破传统的硬件锁固?
●从传统应用的优化架构到新应用的多云架构如何平滑过渡?
●如何根据企业级用户自身所处的阶段定制适合自身的云平台,避免云孤岛?
●如何通过基于开放网络平台的软件定义网络(SDN)战略,构建开放网络模型和生态系统,实现可预见的业务敏捷性以及更加优化的总拥有成本?
●如何为企业构建柔性和流动的体系结构从容应对你未来业务的发展与不可预知的变化?
●云客户端计算如何实现以使用场景为主导的最佳实践,帮助客户创建更加高效、优化的桌面环境?
●如何设计、构建完善的整体安全体系架构来防护网络安全环境恶化而带来的风险?……
本书通过10个章节系统阐述了建设未来就绪的信息系统架构所需要的所有关键技术,更有诸位戴尔顶端科学家关于未来5年对于技术的10大预测。本书所著内容具有前瞻性、全面性、系统性和完整性,特别适合于企业内从事整体IT基础架构规划的CIO和高级技术管理人员阅读,也适合有志系统学习最新IT业界最新技术的大学高年级学生和研究院所研究人员阅读。
结语
读书万卷始通神,一本书,就是一个世界。这本书架起通向未来就绪的信息系统架构桥梁,仔细阅读,就如同在戴尔中国穿行:面对未来,戴尔有能力为企业建设以服务为中心的企业信息架构、通过提供和支持最佳的传统和新兴技术,帮助未来就绪的企业选用最理想的框架,切实高效地支持其当下和未来的需求。
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
Meta公司FAIR实验室与UCLA合作开发了名为HoneyBee的超大规模视觉推理数据集,包含250万训练样本。研究揭示了构建高质量AI视觉推理训练数据的系统方法,发现数据质量比数量更重要,最佳数据源比最差数据源性能提升11.4%。关键创新包括"图片说明书"技术和文字-图片混合训练法,分别提升3.3%和7.5%准确率。HoneyBee训练的AI在多项测试中显著超越同规模模型,同时降低73%推理成本。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
上海AI实验室团队提出ViCO训练策略,让多模态大语言模型能够根据图像语义复杂度智能分配计算资源。通过两阶段训练和视觉路由器,该方法在压缩50%视觉词汇的同时保持99.6%性能,推理速度提升近一倍,为AI效率优化提供了新思路。