我们说,网络和安全的技术是处在一个快速升级和转型的时期,有很多主流和成熟的技术方案被运用在大多数客户的IT基础架构中。不过,既然是转型和升级时期,一些新的网络和安全技术也在快速推出,它们形成了全新的方案。也不是说这些全新的方案就比传统技术方案具备多大的优势,但它们给了用户一个新的选择。
在过去的一个季度,就产生了很多这样的新技术方案,本期采购季就来探寻一下那些网络和安全领域新的“大陆”。
园区网络方案新选择
我们熟知的园区网一般是这样的,核心、汇聚、接入这样的三层网络架构,核心和汇聚大多是用机箱式交换机,优点是高效且稳定,这也是大部分园区网用户所采用的原因。但也存在缺点,这样的架构有很高的前期和维护成本,并且网络复杂。
单体式机箱园区网方案,是由核心、汇聚、接入组成的三层网络架构
首先来介绍一个不一样的园区网络方案,它是博科推出的分布式横向扩展的园区网络解决方案。
博科称它为HyperEdge架构,采用扁平的2层设计,一是把汇聚、接入合为一层,采用混合堆叠模式;二是把汇聚、核心堆叠,采用分布式机箱模式,核心是部署高密度的1U设备,从而摒弃“大机箱+插板子”的模式,从起始一个机器,有需要时通过高带宽互联进行堆叠。
博科HyperEdge园区网架构,采用扁平的2层设计
所以可以看出,博科在园区网走出了不一样的路子。HyperEdge带来的好处是整合的管理、共享服务和横向扩展,核心层每堆栈支持最多12台交换机,并将机箱式交换机的出色性能和可靠性与堆栈式解决方案的灵活性、经济高效性及“按需付费”式可扩展性结合在一起。
也许你经常看到有的园区网买了一个整体式机箱却插两块板子,明显空间浪费,耗电、投资成本上升。另外是网络复杂,由于园区网越做越大,一般都是核心、汇聚、接入三层,容量不够时这或那再摆一台,单点管理造成管理复杂。
博科的分布式机箱方案“对症下药”,它的特点就是能够横向扩展,让网络按需付费,以及灵活的网络拓扑和更少的管理触点。
当然,我们并不是说博科主推的分布式机箱方案就比现在主流的单体式机箱园区网方案有多大的优势,其实它们都有各自的特点与面向不同需求的用户。的确,现在在园区网,博科跟国外的思科、国内的华三相比,还是一个小玩家,但他给了园区网用户另一个选择,就比如HyperEdge之所以能够吸引不少用户是源于其对投资成本的节约。
以太网交换芯片新选择
一直以来,以太网交换芯片市场是一个高度垄断的市场,思科和博通占据着绝对的份额。如今,这个市场迎来了一个有实力的挑战者,他是中国盛科。
就在上个月,盛科推出了SDN智能高密度万兆交换芯片CTC8096,CTC8096具有1.2Tbps的交换能力,配备96个万兆(10G)端口,24个4万兆(40G)端口,4个10万兆(100G)端口,支持直接通过4x25G SerDes提供100G接口上联。
在交换芯片端口从1GE向10GE/40GE/100GE的演进的过程中,CTC8096定位于应用量增长最快的10GE/40GE市场,并为这一市场提供更好的功耗,性价比和SDN支撑等重要特性。
在CTC8096发布之际,盛科网络总经理孙剑勇曾说,CTC8096证明了中国公司也能够创造世界一流的技术和产品。的确,作为T比特交换级别的芯片,CTC8096在很多方面做到了领先。例如,通过独创的N-Flow技术,CTC8096全面支持OpenFlow应用,尤其在灵活的多级流表及单芯片大流表(最多可配置64K)方面表现卓越。在全球同档次芯片中,CTC8096是首个直接通过4x25G SerDes提供100G上联接口的芯片,省去了业界传统方案所需要的昂贵的外置10x10G/ 4x25G接口转换芯片。
盛科的CTC8096为正在寻求芯片差异化的系统设计人员提供了一个非常重要的新选择。
下一防火墙防御技术新选择
近几年,下一代防火墙产品不断被推向市场,它也成为了每个安全厂商的必备产品。山石网科2月份发布了山石网科发布智能下一代防火墙新版,我们来看看它有哪些新玩法。
沙箱技术是大多数下一代防火墙运用的安全技术,这里特别要说到的是,FireEye将沙箱技术运用到极致,这也是FireEye高速增长的技术驱动力。不过,和业界主流运用的沙箱技术不一样,山石网科走出了不一样的路,而是基于行为检测,发现未知威胁。
行为检测首先建立动态安全模型,最后确定攻击类型
这样形象的解释也许更容易理解,“山石网科下一代防火墙进入网络之后先不说话,闷头干一个月或一个星期,在这个过程中建立业务动态安全模型。通过将当前的网络及应用层行为与安全模型进行偏离度分析,能够发现隐藏的网络异常行为,并根据行为特征确定攻击类型。”
未知威胁检测通过行为集结合大数据分析识别恶意软件
沙箱集中在网络攻击的准备和攻击过程中,是边界防护。但有时沙箱环境和实际主机环境并不一致,因为沙箱是离线式,并不能直接诊断,不过这也不妨碍它是一种有效的威胁检测手段。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。