企业规模在发展,IT系统当然会越来越多,越来越复杂。但随着IT系统复杂程度的大幅度提高,因此而产生的运维成本也不断攀升。在一个应用相对复杂的IT系统中,解决相同的问题,企业往往需要付出比以往更多的人力和物力。因此,简化IT的需求也变得异常突出。
华为作为企业网市场的劲旅,其不仅在核心网络方面拥有自己的核心技术,更在处于企业网边界的接入层有着独到的产品思路。而这套思路的核心便是简化无线网络的组建和维护。
简单?不简单!
对于普通消费者来说,WiFi几乎是最简单、最方便的网络接入方式,一个简单的无线路由就能基本满足手机、PC、电视和其他智能设备的网络接入需求。但俗话说量变产生质变,当一座楼宇或一个园区内成千上万台设备需要同时链接WiFi时,问题就变得异常棘手。
楼宇内部结构千差万别,如何才能做到有效覆盖?如何布置WiFi热点才能在用料最省的情况下做到最好的覆盖?是什么在干扰我的WiFi信号?我网速慢、网页打不开,怎么办?
这些问题看似简单,也是我们在日常工作中经常会遇到的情况。但对于任何一个运维人员来说,这些看似简单的问题往往非常棘手。因为影响最终用户网 络接入体验的因素千千万,想要一一排查几乎是不可能的,而光靠经验也不是每次都灵。最终,大量的企业资源被消耗在了这些琐碎的问题上。我们一直在强调业务 系统的简化,但在这些细枝末节的地方就没有一套简便的解决方案么?答案显然是否定的。
作为一套专门针对网络运维的软件,华为eSight为企业提供了一套智能化、自动化的分析、检测工具,让企业能够用最简单的方法解决网络接入方面那些琐碎而繁杂的问题。
移动化+智能化
而在5月底举行的华为2015 HNC大会上,华为更是推出了全新的eSight Mobile移动端软件,让企业管理员手中的智能手机成为排查网络故障、优化运维的利器。目前,这款软件已经推出了安卓版本,而iOS版本也会在今年11月登录AppStore。用户只需下载移动端程序并通过WiFi或移动网络连接后端的eSight服务器就可以实现对企业网络的分析和管理。
当然,移动端的推出只是解决了网络运维移动化的问题,而智能化才是eSight Mobile的核心优势所在。
首先,运维人员可以使用eSight Mobile实时与所在的Wifi热点链接,查看热点的工作情况。同时,eSight Mobile也可以与后端的eSight管理软件相配合,给出当前热点的优化建议,做到防患于未然。而这一分析过程是全自动完成的,用户只需通过简单的一 两步操作就可以得到所有可用的信息和优化建议。
当然,针对日常运维中最常见的“上不了网”或“网速慢”等问题,eSight Mobile还可以结合后端的eSight管理软件,自动检查从终端到认证服务器的整个网络链接,实现对问题的快速定位。而这一过程在过去往往需要运维人 员针对问题终端进行繁琐的操作并联系后端进行大量的配合,费时费力。
另一方面,华为在未来也计划将整个eSight Mobile的API开放给第三方合作伙伴,让合作伙伴能够借助华为全面的底层功能开发出适合各个行业和企业的定制化应用,实现更广泛的智能网络运维。
总结:
大道至简,细处见真章。当所有企业都将IT发展的重点放在那些大系统、大应用上的时候,华为却没有忘记在细节上下功夫。总体来看,eSight Mobile只是eSight运维系统的一个辅助,但这个功能却能够将网络运维推向另一个层次。就像所有好用的东西一样,体验过一次就再也离不开了;而当 企业网络越来越易用的时候,华为的王者地位也就越来越稳固。
好文章,需要你的鼓励
AI颠覆预计将在2026年持续,推动企业适应不断演进的技术并扩大规模。国际奥委会、Moderna和Sportradar的领导者在纽约路透社峰会上分享了他们的AI策略。讨论焦点包括自建AI与购买第三方资源的选择,AI在内部流程优化和外部产品开发中的应用,以及小型模型在日常应用中的潜力。专家建议,企业应将AI建设融入企业文化,以创新而非成本节约为驱动力。
字节跳动等机构联合发布GAR技术,让AI能同时理解图像的全局和局部信息,实现对多个区域间复杂关系的准确分析。该技术通过RoI对齐特征重放方法,在保持全局视野的同时提取精确细节,在多项测试中表现出色,甚至在某些指标上超越了体积更大的模型,为AI视觉理解能力带来重要突破。
Spotify在新西兰测试推出AI提示播放列表功能,用户可通过文字描述需求让AI根据指令和听歌历史生成个性化播放列表。该功能允许用户设置定期刷新,相当于创建可控制算法的每周发现播放列表。这是Spotify赋予用户更多控制权努力的一部分,此前其AI DJ功能也增加了语音提示选项,反映了各平台让用户更好控制算法推荐的趋势。
Inclusion AI团队推出首个开源万亿参数思维模型Ring-1T,通过IcePop、C3PO++和ASystem三项核心技术突破,解决了超大规模强化学习训练的稳定性和效率难题。该模型在AIME-2025获得93.4分,IMO-2025达到银牌水平,CodeForces获得2088分,展现出卓越的数学推理和编程能力,为AI推理能力发展树立了新的里程碑。