根据调查发现,云已经从移动的“影子”IT转变为企业IT管理。如今,大多数云支出决策,率先把云服务的组织的CIO和行政整合进来。
这份调查来自一家名为RightScale企业级云管理公司,其最新的云调查显示在2015年中企业正越来越多地实施混合云策略,包括公共云和私有云。同时,RightScale还发现,越来越多的企业工作负载目前部署在私有云,而公有云的使用也越来越广泛,并有望吸引新的工作负载,以更快的速度。
“企业采用云计算的浪潮已经从阴影IT转向为首的中央IT团队的战略收养,说:”迈克尔·克兰德尔,RightScale的CEO,在一份声明中。 “随着企业IT变得更加开放,公共云和更舒适的云安全,现在是处于强势地位,为内部客户和驱动采用云计算着经纪人的云服务。在未来的一年组织希望把更多的 工作负载向云与公共云的工作负载增长速度比私有云快。“
RightScale的在2015年1月进行的调查在这里面,RightScale的质疑跨越他们采用云计算的组织具有广泛代表性的部分专业技术人员。 930受访者的范围从技术高管管理人员和从业人员代表在许多行业不同规模的企业。
这份调查包括以下具体项目:
混合云是首选策略:接受调查的组织93%正在运行的应用程序或基础设施作为一种服务(IaaS)的实验。与此同时,企业的82%有一个混合云战略。 这是从74%在2014年公共云所使用的多个组织,88%,而私有云,63%,运行更多的工作负载。企业这一说,只有13%的运行公共云超过1000个虚 拟机(VM),而组织22%的私有云上运行超过1000的虚拟机。换言之,私有云用户倾向于使用其云彩更多。
软件即服务(SaaS):虽然企业的68%运行的SaaS应用程序,不到五分正在运行的应用程序组合在云中。与此同时,企业的 55%报告说,他们现有的应用程序组合的显著部分已建成云友好的架构。总之,我们可以期望看到软件作为服务(SaaS)的继续增长。
DevOps的升高:总体的DevOps采用已经上升到66%,而企业达到71%。最流行的DevOps方案,厨师和木偶,由28和24%的企业分别使用。至于集装箱,码头工人,在其第一年,已经使用的企业13%的公司计划部署的高达35%。
IT管理需要云服务“缰绳:企业62%的报告说,中央IT使得广大的云支出决策。 43%的人都提供了一个自助服务门户访问云服务,另有41%的策划或开发一个门户网站。
亚马逊网络服务(AWS)占主导地位的公共云:AWS采用是57%,而Azure的IaaS的是第二个,占12%与6%的在 2014年在企业,天青的自然家园,微软的云产品缩小了差距有19%采用比AWS与50%。谷歌的IaaS产品展示企业间的快速增长,从4%到2015年 增加至2014年的9%。
私有云2015:受访者在采用私有云技术的最小的变化,从2014年的VMware vSphere继续领导与企业的受访者有53%报告说,他们把它作为一个私有云。企业使用OpenStack的显示了2015年的最大增幅,3%的速度增 长。微软的新的Azure包提供显示在其第一年强劲的使用,企业使用的11%。
根据这份调查显示的结论是,私有云用户往往运行更多的虚拟机,其是混合云的真正增长因素,而有些厂商开始把私有云引入到公共云的混合云模型中。此外,尽管目前vSphere支配了私有云架构,但OpenStack和基于Azure的部署方式有很大的成长空间,同时其可以降低在公共云和vSphere的投资成本。
好文章,需要你的鼓励
Carma Technology 针对 Uber 提起专利侵权诉讼,称其侵犯了涉及拼车系统的五项专利。案情回溯至十年前,凸显专利保护对创新者的重要性,可能对 Uber 及其他公司带来巨大影响。
东京大学研究团队开发的WebChoreArena是一个全新的网页代理评估基准,它包含532个精心设计的任务,专注于测试AI代理处理繁琐、复杂网页任务的能力。研究结果显示,即使是最先进的语言模型(如Gemini 2.5 Pro)在这些挑战性任务上的表现也比常规任务降低了约14个百分点,证明了这一基准有效区分了不同模型的能力。WebChoreArena通过设计海量记忆、计算、长期记忆等类型的任务,为评估AI代理在实际应用场景中的表现提供了更严格的标准。
经过暂停战略调整,Automattic 宣布重返 WordPress 开发,包括核心、Gutenberg、Playground 等模块,计划今年推出 6.9 版本,并涉及与 WP Engine 的法律争端。
这项研究提出了一种名为LIFT的新型微调方法,通过在低秩近似后识别大语言模型中的主要权重进行稀疏微调。研究表明,仅更新5%的主要权重就能在推理任务上超越全参数微调,同时保持与LoRA相当的内存效率。LIFT在常识推理、算术推理等多项任务上表现优异,还能更好地平衡学习新知识与保留原有能力。这一方法揭示了大语言模型中关键参数的重要性,为资源高效的模型定制提供了新思路。