很多IT从业者认为,迁移到超融合架构是一种成本节约行为,但如果处理不好当前IT人员的问题就另当别论了。

“这对企业有什么启示?”环球银行澳洲集团基础架构师Donald Campbell近日在Red Hat峰会上提问。“我们过去有无所不能的家伙,后来我们开始找专家,而现在我们又要回去了。”
IT是一个周期性的产业,Campbell表示他能够理解改变的发生并希望这改变能够持续足够长的时间,因为他对2年后还要投向专家的怀抱倍感压力。RedHat峰会上明确了IT专业人员在超融合架构中将形成单一的基础设施团队。
几年前,企业创造了专家,很多企业都拥有掌管网络和存储的系统管理员。
"我们该拿这些专家怎么办?"他说道。
寻求简化存储管理的企业自觉的围绕在超融合基础设施旁边。
“这些年来,我们从本地磁盘存储向SAN环境迁移,我一直想不通的问题是如果我们脱离了本地存储,我们为什么还要周而复始呢?”
超融合架构师一个结合了虚拟机监控程序、计算和存储的软件集中化设计,一个可扩展和高度自动化的小的封装。RedHat的系统就结合了Linux、oVirt虚拟化和GlusterFS文件存储。
一些RedHat的客户利用开源组件组合了国产超融合配置,RedHat存储产品经理Sean Murphy说道。
“过去几年我们看到趋势正在加剧,”他说。
2014年超融合市场增加了162%,据IDC预测还将在今年实现100%的增长。2年内,预计有50%的企业将在超融合设施上部署VM。
好文章,需要你的鼓励
浙江大学研究团队开发了ContextGen,这是首个能够同时精确控制多个对象位置和外观的AI图像生成系统。该系统通过情境布局锚定和身份一致性注意力两大创新机制,解决了传统AI在多对象场景中位置控制不准确和身份保持困难的问题,并创建了业界首个10万样本的专业训练数据集,在多项测试中超越现有技术。
谷歌推出升级版图像生成模型Nano Banana Pro,基于最新Gemini 3语言模型构建。新模型支持更高分辨率(2K/4K)、准确文本渲染、网络搜索功能,并提供专业级图像控制能力,包括摄像角度、场景光照、景深等。虽然质量更高但成本也相应增加,1080p图像费用为0.139美元。模型已集成到Gemini应用、NotebookLM等多个谷歌AI工具中,并通过API向开发者开放。
上海交通大学研究团队开发的SR-Scientist系统实现了人工智能在科学发现领域的重大突破。该系统能够像真正的科学家一样,从实验数据中自主发现数学公式,通过工具驱动的数据分析和长期优化机制,在四个科学领域的测试中比现有方法提高了6%-35%的精确度。这标志着AI从被动工具转变为主动科学发现者的重要里程碑。