在前不久举办的亚洲博鳌论坛上,国家主席习近平把中国描述为一个愿意“共同打造更有利于亚洲和世界的区域秩序”的合作伙伴,他所倡导的亚洲基础设施投资银行更是成为重建亚洲秩序的焦点,已有几十个国家都参与其中。习近平强调以亚洲国家为重点,用“一带一路”去深化亚洲国家互联互通伙伴关系,共建发展和命运共同体。
无独有偶,早在2010年全球领导人就曾汇聚越南,出席世界经济论坛东南亚峰会,五年后的今天,该地区的领导人再次汇聚雅加达,聚焦于亚洲国家之间的互联互通,与习近平主席提出的亚投行遥相呼应。
对”亚洲互联“这个宏观愿景来说,政治、经济、商业、学术等各方面的条件都越来越完备,落实到微观层面,则将最终聚焦在IT和互联网技术在公共和私有部门当中的采用以及所面临的问题。
根据Gartner的统计,亚洲地区的网络市场预计在2015年将达到1430亿美元,同比增长1.8%,由于替代期延长和比预期更快速地转向云服务,Gartner提高了企业通信、应用和网络设备市场的预期增长速度。
然而,该地区的网络普及仍然面临各种挑战和延迟。究竟是什么在阻碍着我们?缺乏信任造成“亚洲互联”的延误是否对于企业采用或不采用网络解决方案有着深远影响?对安全的担心是否影响企业采用、创新和连接以抓住机会的意愿?技术采用和态度的转变是亚洲互联愿景在未来五年的关键。
事实上,Garnter调查发现,亚太及日本地区75%的首席信息官意识到必须在未来三年将自己的领导风格从“控制”调整为“远见”,这样才能在数字业务中获得成功。所幸地是,在中国,企业云网络、云数据中心以及云办公的增长喜人。
据统计,2014年中国公共云计算服务市场整体规模约为62.8亿元人民币,私有云服务市场规模则是前者的数倍。中国云网络市场在亚洲最为活跃,企业CIO也更具有“远见”,懂得利用最新IT网络技术去推动业务发展。
但在带来可观机会的同时,数字世界也带来了新的、不同的、更高的风险。亚太及日本地区有69%的受访CIO表示,风险管理领域并未跟上数字世界的发展步伐,82%的CIO认为,关键要有应对意外风险的敏捷性。
因此,对强大的网络安全技术的需求从未如此强烈。除了传统的挑战与担心——包括各种法规要求、针对性攻击的崛起和以边界为中心的安全保护模式不断消失,现在还需要考虑高度动态的企业云架构和扁平网络。同时,希望有事半功倍的效果也给预算带来压力。很明显,必须使用现有数据中心基础架构来加强安全性。Citrix NetScaler是用于建设企业级云网络的应用交付控制器(ADC),它正是这样的一个解决方案。
在探讨思杰技术如何满足企业需求是,思杰公司大中华区网络及云计算业务部总监李乐贤表示:“我们需要制定网络战略,让中国企业通过企业级通信应用和企业级网络设备抓住亚洲互联的大机遇。思杰能够提供完整的解决方案为企业打造积极、安全、值得信赖的环境,我们可以通过多层安全方法来保护数据流,在产品设计开发的各个阶段做好准备,消除企业用户对安全的顾虑。“
持续的预算限制以及对云网络、云数据中心安全性越来越高的要求,使得企业需要花更少的钱做更多的事。通过整合广泛的应用、网络和用户层安全功能以及可互操作的合作伙伴产品,Citrix NetScaler让当今的企业能够利用现有基础架构,为下一代数据中心和网络安全建立并扩展强大、高性价比的基础设施。
亚洲互联的宏观远景,最终还是要从每个独立的企业开始,通过利用最新技术和一流的安全措施来确保企业在快速发展、高速互联的世界中抓住经济机会,并且不让安全和信任影响创新和机会。
好文章,需要你的鼓励
据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
各行业企业存储的数据量持续攀升,5PB以上已成常态,10PB以上也日益普遍。2026年非结构化数据管理的主题是全面增长:更多数据、更多投资、更多痛点以及更多AI安全风险。AI应用加速普及、数字化信息激增以及富媒体和传感器数据大幅增加推动了数据增长。随着AI推理应用的发展,企业将意识到非结构化数据管理对AI投资回报率的关键作用。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。