用百度搜索“云计算”,有970万条记录,搜索“大数据”,有922万条记录,而搜索“IT服务管理”和“IT运维”,记录数分别只有186万和46万条,这从侧面反映了一个事实,云计算和大数据更受追捧,IT服务管理遭到冷遇,殊不知,IT服务管理不达标,云计算和大数据的落地就被捏住了命门。
东华软件在IT服务管理领域耕耘超过十年,深谙传统IT的奇经八脉,为数以千计的行业大客户精细化IT管理,释放信息化生产力。当行业信息化步入云计算和大数据时代,早有准备的东华软件携旗下“东华网智”品牌,剑指云时代的IT服务管理。
【东华网智新LOGO】
那么云计算和大数据背景下,IT服务管理面临哪些挑战,东华网智又是如何应对的呢?
【面向行业云的精细化IT服务管理】
IT应用系统爆发式增长的挑战
云计算催生了应用系统和软件的爆发式增长,在传统IT应用基础上,SaaS应用、移动应用层出不穷,如何对通过高效的IT服务流程来保障海量应用系统的交付体验,成为摆在每位CIO面前的难题,东华网智基于新一代IT服务管理平台,将信息化全业务流程打通,针对海量业务应用,提供业务视图管理、业务进程管理、业务关联性分析和应用模拟体验等功能,通过业务视图管理可以直观的查看到引起业务中断的故障点和业务使用性能瓶颈,业务进程管理可以有效地避免进程宕机、进程僵死,业务关联性分析通过预先定义业务与IT设备间的依赖关系,分析IT设备故障对整个业务系统的影响范围,并可立即查看与该业务相关的关联事件与动作,提高管理人员的工作效率,减少业务停顿时间,提高业务系统可用性。尤其关键的是,东华网智还提供基于用户业务系统监控产品的定制和二次开发服务,满足新应用加入和快速添加的需要。在业务和应用保障层面,网智还提供了专业的流控和应用交付产品,进一步改善业务体验。
海量设备与数据中心管理的挑战
云计算触发了数据中心的建设,各行业云均开始了数据大集中的规划,以前IT管理者面对的是一个“机房”,成十上百的设备,而如今可能需要管理的是多个“数据中心”,成千上万的设备。东华网智早早为这种“跨越式”的机房管理挑战做好了准备,基于三维实时互动引擎技术推出“可视化数据中心”,通过真实环境物理建模,集成资产管理系统、监测管理系统、服务管理系统、资源管理系统,预留动环监控系统、门禁、视频监控系统的接入接口,为数据中心运维管理提供统一的可视化平台,提高设备的故障定位和问题处理的工作效率,结合智能化电子巡检,优化管理模式,提高管理水平,推进无人值守云数据中心建设水平。
安全攻击事件激增、威胁加剧的挑战
云计算使IT世界趋向扁平化,安全威胁的触发成本更低,攻击危害更大,辐射范围更广,传播速度更快,WEB攻击和DDOS激增,APT成为新常态,这使IT服务管理和安全运维面临前所未有的挑战。东华网智适时推出了下一代防火墙、IDS/IPS和WAF,作为安全防御的第一道铁闸,为行业客户增强安全管理信心。面对愈演愈烈的APT攻击,网智IT服务管理和监控管理产品基于大数据技术,对IT全系统日志进行集中处理、关联分析和安全事件建模,为APT防御提供预警和改进建议。
虚拟化系统广泛应用的挑战
虚拟化作为云计算的基础技术,目前得到了广泛应用,在虚拟化技术的帮助下,硬件效率和系统可伸缩性都得到了极大提升,但是却造成了IT管理和监控的盲区:计算虚拟化使服务器的管理难度和负担增加,网络虚拟化让流量的可视化程度降低,存储虚拟化让数据的轨迹更难追踪。东华网智IT服务管理平台针对虚拟化应用提供增强视图进行全面监控,无论计算、网络还是存储,各项数据尽收眼底。
高带宽、高性能处理的挑战
当前,100G网络已经规模化应用,服务器10G网卡成为标配,SSD在存储中的比例不断提升,Intel 14nm处理器蓄势待发……,在速度和性能屡攀新高的背后,是IT运维和管理的不堪重负。东华网智三大利器面对性能挑战:第一、集中+分布式管理,化整为零,将性能压力分而治之,各个击破;第二、利用专用硬件架构+嵌入式OS打造全系列网关产品,单体性能跑赢大市;第三、推出全系列云管理平台,与IT运维管理系统无缝整合,从根本上提升系统伸缩和扩展能力。
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工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。