据信通院调查报告显示,国内企业采用混合云的比例逐年攀升,其中超过60%的企业使用了不同公有云或私有云部署业务。在多云异构的混合架构模式下,业务资源节点之间的企业骨干网络构建:“公有云多地域之间、公有云多厂商之间、公有云与私有云/托管云之间的互通”将成为确保业务稳定运行的数据传输动脉。
在过去,用户为实现这一目标,需要先向基础运营商申请,并经过线路勘查、人员施工、开通后才可使用。而线路成本较高且开通周期长的弊病,已无法适应当前业务高速发展变化的现实需求。
为帮助用户构建灵活便捷的企业骨干网络,优刻得基于自有骨干网3.0迭代,正式推出了可全球节点任意接入的新一代混合云网络互通产品“UCloud EBN”。用户只需在控制台自助操作,即可快速实现多接入节点、多地域、多网元之间的互联互通。同时,二层网络与三层网络的互通方式,可满足不同混合架构下的用户在多业务隔离、多节点互通、网络优化选路等使用场景中的接入需求:
场景一:多业务之间网络隔离
每一张用户创建的EBN网络都彼此隔离,相互之间不互通,即使业务都跑在同一条专线上,例如测试环境、线上业务环境的网络要实现完全隔离,但用户在资源建设时并不希望从物理线路上增加成本投入。使用EBN产品创建两张相互独立的骨干网,绑定根据VLAN标签区分好的接入网元。并对每一张互通的EBN网络设计相应的带宽限制,在物理资源成本不增加的同时,可实现多业务的分层切片与网络隔离。
场景二:多接入节点网络互通
用户接入点随着业务的发展将不断丰富,传统互联方式在构建互联互通时,需要每一个接入点之间两两互通,在节点增多至N个时,无疑会增加较多接入成本和运维投入。EBN产品支持对所有接入节点实现full mesh,无需再操作两两节点的打通,利用VBS(虚拟边界交换机)与对应的EBN绑定即可实现网元之间的全互通。
场景三:高可靠网络选路优化
在用户实际接入后,会因业务需求的不同,对网络质量的要求也不尽相同。在优刻得骨干网3.0迭代的背景下,EBN产品支持按照最优成本、最短路径、最低延时转发的设计,满足对不同路由走向的染色,以及业务要求动态选择相应路径进行转发的需求。更加匹配用户对不同选路方式的优化选择。
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。