对于很多组织的员工来说,移动信息化已经不是什么新鲜事了,不仅在工作中使用移动设备变得“司空见惯”,还有便是越来越多的组织部署了MDM等移动信息化管理设备。在本文中,我们就以一个普通IT管理员(小王)的视角,并遴选了几个具有代表性的工作场景,来看看移动信息化环境中的工作是怎样的?
场景一:上班途中处理工作
小王在北京中关村一家软件公司上班,他的家距离公司将近20公里,每天他都要在地铁上花费将近1个小时。但小王的公司是弹性工作制,所以他每天都在8点左右出发,并希望在路上就把简单的工作给处理好。挤过北京地铁的各位都知道,在拥挤的车厢里使用笔记本几乎是一件不可能的事情。所以,他使用了自己最新买的智能手机来充当办公终端。
解锁智能手机后,他首先进入了BeMail应用,这是公司邮箱客户端,可以将邮件信息以最符合移动应用逻辑的方式呈现出来,还能在节约流量的前提下进行快速转发、回复等操作。今天的事情并不复杂,昨天两名同事提交了信息终端变更的申请,他通过邮件回复了该申请,接着登录移动OA系统,快速地处理了该流程。
场景二、IT系统运营维护
作为一个IT管理员,小王的职责是管理公司的IT资产、维护公司信息化体系的正常运转,给公司的运营带来更加强大的技术支撑。但是在公司全面引入移动化办公之处,这个原本就不轻松的工作一度变得非常复杂。
这是因为这些移动设备在操作系统上无法做到统一,硬件配置的差别更是巨大,对这些设备的统一管理就成了一件非常让人头疼的事情。但在公司部署了国信灵通NQSky EMM系统之后,这一问题才迎刃而解。系统对主流移动设备的深度融合,以及高度兼容性让移动设备的管理变得简单,这让小王在应运维作时更加从容。
上班之后,小王打开了NQSky EMM的控制终端,上面显示了当前接入企业移动信息化系统内的所有移动终端,以及型号、操作系统、所在位置等信息。他先是根据人力资源部门提供的员工变更消息,撤销了几个离职员工访问企业信息资源的权限,接着又向相关员工推送了刚刚被领导核准的几个企业内部应用,这些工作做完仅花了十分钟。而在过去,仅是依次更改策略就需要花费半天的工作时间。
场景三、安全威胁处理
在IT管理工作中,还有一个非常重要的任务就是处理已经发生的安全威胁,或是及时弥补系统的漏洞,以使企业的IT系统能够更稳定、更安全的运转。在移动设备被引入到企业的信息化系统之后,企业的安全形势显然更加复杂了,有可能发生的安全事故不仅包括病毒、木马入侵等传统的安全威胁,还包括移动设备丢失、APT攻击等新型的安全威胁。为了防范这些安全风险,小王的公司将传统的防火墙、杀毒软件与NQSky EMM软件相结合,建立了一个全方位的安全体系,可以在最大程度上保护公司的安全性。
虽然安全事故并非每天都发生,但安全风险却经常会碰到。在昨天,小王就接到了一个紧急的风险处理任务:公司的副总裁遗失了自己的手机,而该手机上存储着公司合同、经营数据、客户联系方式等大量的机密信息,一旦泄露出去后果难以预料。为了将风险降到最低,小王迅速在NQSky EMM的管理端上删除了该手机软件平台访问公司资源的权限,并擦除了全部的本地数据。之后,小王还对该设备进行了定位,以方便之后的查找。
以上三个场景是小王在经常碰到的工作需求,当然,小王的工作并不仅仅于此,还包括图表整理、信息汇总等,在NQSky EMM等信息化平台的帮助下,这一切都变得井井有条、轻轻松松。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。