每个事物的存在都有他的道理。正如VDI为了弹性、移动和安全而来,这股企业新文化的新风颠覆了传统的桌面工作方式,迎合了移动办公潮流。但是VDI环境的复杂性让企业用户踌躇不前。幸运的是,戴尔凭借强大的一体化解决方案帮助VDI实现了至简艺术。
受益于已经比较成熟的虚拟化技术,虚拟桌面基础架构(VDI)也迎来了春天。桌面虚拟化把原来的运营程序、操作层面集中运行在云端,即所谓的后台,前台只显示结果。Gartner预测,2011-2016年,市场上桌面虚拟化的采年复合增长率将达到33%。
你为什么喜欢VDI?毫无疑问,它为企业员工办公带来了灵活性,解决了平板电脑、移动设备、可穿戴设备等为企业计算模式带来的不确定性问题。可以说,VDI完美化解了这些动荡与混乱。
但是,凡事都有两面性。VDI也不例外。事实上,VDI的复杂度和高成本都让很多企业望而却步:为前端显示提供支持的数据中心基础基础设如何配置才合理?多少服务器、存储和网络设备才合适?这些设备之间,以及与前端显示之间的相互通信,甚至以后的扩展怎么办?这些都是让管理员头痛的事情。
一体化的VDI艺术
方法总比问题多,有问题就一定会有解决的方法。
因为只需要部署简化而强大的解决方案就能实现高性能、快速部署和降低运营成本等诸多好处,因此集成系统的受欢迎程度越来越高。随着这两年戴尔与Nutanix的合作渐入佳境,戴尔在基础架构方面进行了巨大的改进,提供了高度一体化、高度融合的应用解决方案。
最新XC系列融合设备集成了戴尔的最新服务器技术以及Nutanix软件,比之前的XC系列提供了更高的应用性能、密度与灵活性。事实上,根据IT调查公司的报告显示,与传统VDI解决方案相比,戴尔XC系列的成本降低了27%,时间价值的实现速度提高了6倍。
拿到戴尔XC系列,用户只需要四个步骤即可完成部署:第一步,打开包装,在数据中心里进行搭建;第二步,连接网络;第三步,加载上主映像;最后一步就是跟随简单的向导提示,配置VDI模板并分配给用户。
不过15分钟,用户的桌面虚拟化部署就已经全部完成!是不是很简单呢?
总的来说,戴尔的桌面虚拟化解决方案简化了桌面环境,为灵活的云客户端计算奠定基础。另外,凭借功能强大、预集成的端到端解决方案,也帮助企业加快了部署速 度。因此,通过单一控制台统一管理瘦客户机、iOS和Android平台,简化VDI环境管理,支持实时迁移,即可让企业能够从容应对由于自带设备移动办 公人员带来的可能的挑战。
未来就绪:戴尔CCC
戴尔一直致力于为用户提供VDI规划、部署以及管理等服务,这也是戴尔云客户端计算(CCC)业务的主要目标。
简单讲,戴尔云客户端计算实际是一套端 到端的解决方案:从后台数据中心的组建,包括服务器、网络、存储以及系统化建设,到前台各种各样的接入设备,包括传统的PC、移动设备以及瘦客户端,企业 用户无论是直接使用云服务,还是构建和运维云计算基础设施,甚至是与SaaS集成实现混合云,戴尔都能以安全、简化的方式,全程提供支持,满足客户不同程 度的云计算需求。
总得来说,戴尔云客户端计算可以通过可靠、安全、易于管理、可扩展、灵活、经过优化且经过认证的系统,利用任何个人或公司设备,在云端随时安全地访问各个桌面的应用程序,从而为企业的未来就绪提供坚实的基础。
戴尔也提供咨询服务,如果客户无法确定是否实施虚拟化或者桌面虚拟化项目,戴尔都能给出专业建议,帮助用户分析投入产出比。
结束语
戴尔从过去单一的设备提供商成功转型为IT解决方案提供商,戴尔云客户端计算正是公司转型路上重要标志性业务——其注重创新,致力于打造端到端的桌面虚拟化 解决方案。据Gartner报告,云客户端计算(CCC)已经成为目前十大IT技术趋势之一,而且戴尔被视为该领域的绝对领导者。在该领域,戴尔已拥有220多项专利,借助后端服务器让桌面虚拟化的性能可提升73%;而且其独一无二的交付模式可减少88%的桌面配置工具,则更加充分发挥出了VDI的至简艺术。

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。