在9月16-17日為期兩天的2014華為云計算大會上,華為重磅發(fā)布雙活數(shù)據(jù)中心容災(zāi)解決方案。該解決方案通過數(shù)據(jù)中心容災(zāi)應(yīng)用級雙活部署和可視化敏捷運維管理系統(tǒng),在高效盤活災(zāi)備數(shù)據(jù)中心資源、提升系統(tǒng)資源利用率的同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)自動切換、應(yīng)用零中斷、數(shù)據(jù)零丟失。
這標志著華為已可以提供業(yè)界最高要求的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)連續(xù)性災(zāi)備解決方案,將滿足客戶對數(shù)據(jù)中心容災(zāi)業(yè)務(wù)高可靠性。
華為Marketing與解決方案部總裁張順茂表示,隨著云計算,大數(shù)據(jù)的發(fā)展,越來越多企業(yè)把應(yīng)用、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)進行集中處理,數(shù)據(jù)大集中的同時也面臨風險,災(zāi)難突發(fā)時如何保障企業(yè)核心業(yè)務(wù)7*24小時業(yè)務(wù)連續(xù)性,成為業(yè)界關(guān)注的問題。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心容災(zāi)建設(shè)模式面臨資源利用率低、切換時間長業(yè)務(wù)存在必然損失、數(shù)據(jù)中心運維整體健康狀態(tài)不可見、缺少演練等挑戰(zhàn)。
為此,張順茂指出:“華為一直致力于成為企業(yè)信息化建設(shè)的戰(zhàn)略合作伙伴,并持續(xù)加大在云計算、數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域研發(fā)和投入,提供數(shù)據(jù)中心端到端產(chǎn)品和解決方案。同時華為自身數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和運維實踐全面支撐企業(yè)業(yè)務(wù)20多年的全球快速發(fā)展,積累的經(jīng)驗極大提升華為數(shù)據(jù)中心解決方案實用性。在合作方面,華為秉承開放合作的理念, 廣泛與業(yè)界合作伙伴深入合作,持續(xù)幫助客戶構(gòu)筑先進、高效的IT平臺。未來的華為,將以業(yè)界最領(lǐng)先的IT咨詢服務(wù)和基礎(chǔ)架構(gòu),與各行業(yè)CIO們一起擁抱企業(yè)信息化時代的競爭和挑戰(zhàn),創(chuàng)造更高價值。”
華為數(shù)據(jù)中心容災(zāi)解決方案技術(shù)總監(jiān)蘇忠彥介紹:“華為應(yīng)用級雙活數(shù)據(jù)中心方案通過結(jié)合業(yè)界領(lǐng)先的云計算、數(shù)據(jù)庫和存儲等各種技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心存儲、數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)、傳輸?shù)?個層級雙活;同時通過業(yè)務(wù)均衡負載、數(shù)據(jù)同步寫入技術(shù),災(zāi)備中心不僅可提供日常業(yè)務(wù)服務(wù),并且能夠分擔生產(chǎn)系統(tǒng)的負載,做到既備且用,提高了災(zāi)備中心的資源利用率。當一個站點發(fā)生故障時,另外一個站點可實時接管所有業(yè)務(wù),盤活現(xiàn)有IT資源,實現(xiàn)應(yīng)用級雙活無感知切換,業(yè)務(wù)零中斷,數(shù)據(jù)零丟失。另外通過存儲和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延,從而使客戶可以從可靠性、經(jīng)濟性等角度更靈活地為數(shù)據(jù)中心選址,投資靈活。在運維方面,通過容災(zāi)可視化拓撲敏捷管理、黑盒變白盒,為客戶提供高效、直觀、簡單的整體管理工具,維護工作量減少50%,業(yè)務(wù)恢復(fù)時間縮短30%;同時華為獨創(chuàng)的一鍵式演練功能,節(jié)省操作時間、降低手工操作風險,RTO縮短30%,真正實現(xiàn)讓災(zāi)備中心“活”起來。”
華為在云計算數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域始終保持領(lǐng)先地位,截止目前,華為已在全球部署了超過400個數(shù)據(jù)中心,包括120個云數(shù)據(jù)中心,其中華為分布式數(shù)據(jù)中心解決方案首創(chuàng)下一代分布式云數(shù)據(jù)中心架構(gòu)。
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這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團隊承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學研究團隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻、多角度收集觀點的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點及其支撐證據(jù),為科學和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學和國際關(guān)系領(lǐng)域驗證有效性。
清華大學研究團隊首次提出情感認知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學研究團隊通過創(chuàng)新的多智能體強化學習方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學習過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。