Pure Storage正式发布企业数据云(EDC),该解决方案整合了多项现有技术要素,为企业提供增强的数据存储可视性和基于策略的简化管理,实现面向业务成果的导向。
同时,Pure Storage还发布了新型高性能闪存阵列,并宣布将在今年推出300TB容量的直连闪存模块,配备固态驱动器。
在本周拉斯维加斯举办的Accelerate大会上,Pure Storage还在EDC中增加了新功能,可构建应用程序和工作负载特定的编排能力,将存储、服务器、网络和应用程序配置进行整合。
企业数据云主要整合了Pure Storage现有的架构要素,包括:适用于所有阵列的Purity存储操作系统;支持存储资源发现和管理的Fusion;提供集群管理和资源详细管理的Pure1;以及提供即服务采购模式的Evergreen消费订购方案。
这种整合方式采用了成熟的云操作模型,并在Pure Storage产品线中构建了统一的架构和操作环境要素。
首席技术官Rob Lee表示,这些要素结合起来提供了类似云的存储管理环境,旨在让客户实现"声明式、策略驱动的管理"。
Pure Storage高管介绍,EDC提供存储管理的"高层概念",让客户专注于业务成果而非基础设施管理。管理员不再需要管理单个阵列或在极细粒度级别配置存储,而是转向以工作负载为中心的成果导向。
Lee表示:"从客户面临的诸多挑战来看,问题归根结底在于大量传统要素。比如需要大量手动管理,导致效率低下,需要管理众多独立孤岛,无法最大化利用现有资源。"
他补充道:"我们有机会借鉴消费级产品和公有云的经验,将这些经验引入企业环境。"
换言之,客户无需逐步指定存储管理活动,而是让系统自主决定具体细节。这将为组织提供更好的数据可视性和控制能力。
"我可以转变对数据集的思考、管理、分类方式,了解我的数据存储位置、用途、来源、安全措施以及相关策略等。目前由于数据足迹过于分散,这些问题往往无法得到答案,因为人们无法准确掌握数据的分布情况。"Lee说道。
EDC将允许IT组织从本地和云容量提供存储服务。虽然无法直接包含第三方存储容量,但可通过应用程序工作负载模板与其他供应商的存储服务进行对接,这也是EDC发布的另一个重要特性。
Pure Storage表示将为特定应用程序提供数千个编排工作流程。这些工作流程将Pure环境与思科、VMware、ServiceNow和Slack等第三方应用程序连接。Pure Storage高管称这些为"配方",客户可为特定应用程序构建,并可创建更广泛的"菜单"集合,支持多个应用程序和工作负载。公司还期望客户能够自主编写或从第三方获取这些配方。
此外,Pure Storage还与数据保护提供商Rubrik建立合作关系,后者的网络监控功能可触发Pure快照,在勒索软件感染前提供最新快照。
去年,Pure Storage发布了AI Copilot,允许客户在集群级别与存储系统交互,并用自然语言提问。该功能在今年的大会上从测试版转为正式发布。
同样在去年,Pure Storage推出了Pure Protect灾难恢复即服务方案,支持恢复到亚马逊云服务(AWS)。在今年的大会上,公司宣布客户将能够将VMware环境恢复到第二个VMware部署中。
好文章,需要你的鼓励
微软高级软件工程师Alice Vinogradova将自己用SAP ABAP语言编写的向量数据库ZVDB移植到了搭载Z80处理器的经典计算机Sinclair ZX Spectrum上。她发现ABAP(1983年)和Z80(1976年)几乎是同时代产物,都诞生于内存珍贵、每个字节都很重要的计算时代。通过应用Z80优化技术,尽管时钟频率相差857倍,但代码运行速度仅慢3-6倍。她认为这些老式优化技术具有普遍适用性,在现代硬件上依然有效。
这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构,通过重新设计注意力机制,实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法,同时保持了较低的计算开销,为大语言模型的高效扩展提供了新思路。
韩国电子巨头三星宣布收购美国西雅图数字健康技术公司Xealth,进一步扩大在健康领域的布局。Xealth专注于帮助医疗专业人员将数字健康技术整合到日常实践中,与70多家数字健康技术供应商合作,应用覆盖美国500多家医院。此次收购将推动三星向连接医疗保健平台转型,结合其在传感器技术和可穿戴设备方面的优势,完善Samsung Health平台功能。
小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化,在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型,甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施,将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源,为AI民主化发展提供了新思路。