3月27日,中国网络解决方案领导品牌锐捷网络在京召开“简网络云体验”2015产品及解决方案媒体发布会,“简网络、云体验”被赋予了新的内涵和生命力,让业界再次感受到这个民族品牌领军互联网时代变革的信心!深入场景重塑“极简网络”带来的业务创新、扎根行业使“云体验”快速落地、以国家政策为背景让信息安全等级保护解决方案真正落实。所有这些充满创新能量的产品战略,将帮助用户在2015年拥有“互联网+”时代的强大动力。
“简网络云体验”2015产品及解决方案媒体发布会现场
场景重塑移动互联
深入用户应用场景,培养出锐捷网络研发紧跟时代步伐的能力,也带来了2015年产品战略中的无“线”能量——场景重塑移动网络。
锐捷网络无线产品事业部副总经理蔡韡在会上表示:“扎根行业,使锐捷今天推出的无线网络产品和创新技术,能够迅速在各个领域与用户应用需求无缝融合。过去,锐捷移动网络解决方案可以满足更复杂的应用环境要求,如无线宿舍网、无线病区、酒店等。而深入到行业内部场景,更让锐捷的解决方案适应互联网+时代的业务改变,在微信营销、智慧交通、智慧医疗、移动金融等领域,锐捷的场景化移动网络方案都做到了量体裁衣,让移动互联成为企业业务的强劲引擎。”
锐捷网络无线产品事业部副总经理蔡韡
云数据中心“平民化”
扎根行业的持续创新成为了锐捷网络开拓互联网+时代的利器,在2015年产品战略发布会云数据中心解决方案发布环节,锐捷网络安全与应用交付产品事业部总经理项小升带来了让云数据中心“平民化”的新理念。
锐捷网络安全与应用交付产品事业部总经理项小升
他谈到:“锐捷网络在两年前就开始酝酿云数据中心‘平民化’的平台,因为只有这样,‘云体验’才能真正在行业应用中快速落地,我们希望用户可以像‘拧开水龙头’一样使用云计算和大数据技术。2015年,锐捷给出了令用户满意的答案,新的数据中心产品线将基于开源的OpenStack,以兼容和开放为旗帜,通过提供系统级稳定保障和完善商业流程需求,实现数据中心从“产品交付”向“云交付”的进化,兑现两年前许下的诺言。“
互联网后时代的“极简网络”
2014年,锐捷网络曾用“极简网络”带领用户进入基础网络的全新时代,从容便捷地应对企业网络构建、应用、管理的难题。显然,越来越“简单”在未来很长时间里,都将是整个行业的发展趋势。
发布会上,锐捷网络高教和职教行业总监王玉林解释了“极简网络”的前景,他认为:“如今,用户在移动互联网应用部署时更加理性、冷静,会更多地思考实际的应用运维和管理,这就需要我们建立一个能够真正‘以人为本’的网络,而这恰是极简网络的‘最终目标’。虽然,这个战略目标并不能一蹴而就,但新的‘极简网络’已经能够提供一个‘快进快出’的互联网出口、一个优质无线信号覆盖的Wi-Fi接入网络、并且通过一台设备就能实现整张网络的管理。满足了新时代对网络基础设施的更高要求”
锐捷网络高教和职教行业总监王玉林
“等风来 保平安”
在目前用户最关心的安全问题上,锐捷网络安全与应用交付产品事业部副总经理余晓隆结合国家政策和新趋势,介绍了锐捷信息安全等级保护解决方案的创新特点:“面向业务的安全体系化防护、高可用防御设计、可延伸架构部署,可以帮助用户快速满足等保架构政策要求,并形成体系化。同时,采用统一的授权与策略管理、全网联动防御的体系设计及智能化监测与分析机制,能够帮助运维人员降低管理难度与运营压力,让安全运维更为简单高效。”
锐捷网络安全与应用交付产品事业部副总经理余晓隆
锐捷网络2015年产品及解决方案战略以扎根行业、深入场景为核心理念,吸收此前“简网络 云体验”的实践精髓,不仅带来了让人耳目一新的产品技术,也将描绘出移动互联网时代的应用新画卷。
好文章,需要你的鼓励
随着AI广泛应用推动数据中心建设热潮,运营商面临可持续发展挑战。2024年底美国已建成或批准1240个数据中心,能耗激增引发争议。除能源问题外,服务器和GPU更新换代产生的电子废物同样严重。通过采用模块化可修复系统、AI驱动资产跟踪、标准化数据清理技术以及与认证ITAD合作伙伴合作,数据中心可实现循环经济模式,在确保数据安全的同时减少环境影响。
剑桥大学研究团队首次系统探索AI在多轮对话中的信心判断问题。研究发现当前AI系统在评估自己答案可靠性方面存在严重缺陷,容易被对话长度而非信息质量误导。团队提出P(SUFFICIENT)等新方法,但整体问题仍待解决。该研究为AI在医疗、法律等关键领域的安全应用提供重要指导,强调了开发更可信AI系统的紧迫性。
超大规模云数据中心是数字经济的支柱,2026年将继续保持核心地位。AWS、微软、谷歌、Meta、甲骨文和阿里巴巴等主要运营商正积极扩张以满足AI和云服务需求激增,预计2026年资本支出将超过6000亿美元。然而增长受到电力供应、设备交付和当地阻力制约。截至2025年末,全球运营中的超大规模数据中心达1297个,总容量预计在12个季度内翻倍。
威斯康星大学研究团队开发出Prithvi-CAFE洪水监测系统,通过"双视觉协作"机制解决了AI地理基础模型在洪水识别上的局限性。该系统巧妙融合全局理解和局部细节能力,在国际标准数据集上创造最佳成绩,参数效率提升93%,为全球洪水预警和防灾减灾提供了更准确可靠的技术方案。