SD-WAN今年倍受关注,但TechTarget最新的一项调查显示,尽管进入市场的新旧供应商为数众多,今年的实际部署仍然很有限。
软件定义广域网代表了SDN技术在2015年最引人关注的应用,它旨在帮助用户降低广域网(WAN)的开支和提高其连接灵活性。但是,最新的TechTarget调查显示,只有十分之一的企业计划在未来一年内部署混合WAN。
ZK Research创始人及首席分析师Zeus Kerravala担任了本次TechTarget的调查顾问,他说许多公司仍然对这个新技术持怀疑态度。SD-WAN代表了WAN的下一次进化,而这个技术预计会慢慢推动行业发展。
根据TechTarget对于1,437人开展的趋势调查,企业考虑部署混合WAN的最主要原因是为了节省开支,其比例高达54%。但是,在未来一年内,只有10%的公司计划部署集成高贵MPLS连接和低价宽带互联网链路的混合WAN。SD-WAN供应商在物理WAN之上叠加了一个虚拟网络,使他们能够创建和管理混合网络。
SD-WAN的优点包括能够显著降低WAN费用和提高带宽及分支网络与数据中心之间的使用效率。那么,为什么SD-WAN应用没有更快一些 呢?Kerravala指出,许多公司仍然担心带宽连接的质量与可靠性,因此还不愿意在没有更多成功案例之前贸然迁移到SD-WAN上。
Kerravala说:“在最近三个月里,我曾经与Silver Peak、VeloCloud和CloudGenix就这个话题开了网络研讨会,我发现提问最多是‘你确定我能够在互联网连接上做QoS吗?我真的能够在 互联网连接上运行VoIP吗?我真的可以在互联网连接上运行视频应用吗?’而且,几乎所有人对此都持怀疑态度。这就是供应商需要向用户证明并说服他们的方 面,让他们知道SD-WAN的性能特性能达到MPLS的水平。”
除了减少开支,调查显示增加带宽也是许多公司关心的问题。在未来一年准备购买WAN的公司可,有25%的表示增加带宽是他们的最高优先级。Kerravala指出,带宽不足并不是问题所在;实际问题是带宽使用不当。
SD-WAN供应商挑战是让客户相信,他们能够在互联网连接上获得一样好的性能。
根据Kerravala的介绍,思科是唯一一个大力推动SD-WAN的老牌供应商,但是至少有10家新创公司正在致力于推动这个领域。为了避免雷同,每一个供应商都采用了多少不一样的SD-WAN应用,但是Kerravala认为总体上他们的目标都是完全相同的。
他说:“广域网的效率非常低,而且它们都基于一种主动-被动模型,所有SD-WAN供应商都尽量解决这个问题。他们采用的解决方法各不相同,但是最核心的一点是,他们仅仅用相当于10%的私有IP连接费用就能提高WAN的性能。”
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。