企业在采用网络软件技术方面动作要比电信服务提供商慢。
事实上,根据Doyle Research的数据,企业应用只占不到40%的SDN和网络虚拟化总开支。
企业应用的障碍包括缺少清晰的业务驱动力、已知的风险和不知道应该相信哪一种技术策略。
企业网络软件不仅仅只有SDN
网络软件包括SDN和虚拟网络元素,如有特殊作用并且与底层网络硬件分开购买的4-7层设备。
事实上,网络软件包括各种各样的用例,如数据中心网络连接、路由、交换、WAN优化、应用交付控制(ADC)、网络监控与管理和网络安全。目前,几乎每一个4-7层网络设备供应商都推出了虚拟设备产品。
企业网络软件的痛点源于成熟度不够
许多大型企业目前都在评估网络软件的部署,但是他们也害怕(Fear)、不确定(Uncertainty)和怀疑(Doubt)(FUD)技术的成熟度。实际上,他们希望保证自己能选择到“正确的”架构,然后与可信的合作伙伴来升级自己的网络。
云服务提供商通常都在全新部署时采用软件方法;与之不同的是,企业必须考虑新技术对于他们遗留网络及目前仍在使用的大量应用程序的影响。
消除企业网络软件应用的障碍
下面是一些消除现有企业网络软件应用障碍的方法:
• 证明业务案例:提供现有公开的网络软件实现例子,清晰说明其业务优点和挑战。
• 遗留网络集成:行业需要开放地处理遗留网络环境中管理新SDN/虚拟网络元素的挑战。
• 提供用例:在快速销售网络软件中,供应商通常会忽略一些具体、重要的用例,它们将反映该软件确实有清晰的优点,并且相对容易实现。
• 支持多供应商互操作性:所有大型企业都会使用多个网络与安全提供商的产品。网络软件实现必须要证明能够与主流提供商设备实现互操作,如思科、VMware、F5等。
理解多种网络软件选择
或许使用软件网络的最大障碍是不知道如何选择种类繁多的技术方案。首先,需要考虑下面这些关键技术:
• VMware NSX:NSX是一个数据中心网络软件堆叠技术。它最初的应用需求来自于安全性(微分段)。VMware说它已经有250多个NSX付费客户。
• 思科APIC:应用策略基础架构控制器 (APIC)支持数据中心网络的自动分配和管理。在较早的版本中,思科说它已经有200多个APIC客户。
• OpenDayLight:ODL是一个网络可编程性的开放控制平台,它以软件方式实现各种网络服务。ODL可以实现为开源软件,或者从许多的网络提供商获取。
• 网络软件独立软件供应商(ISV):IT经理可以从几十个网络软件提供商选择技术方案,他们提供了各种控制功能,其中包括白盒交换机、路由、WAN优化、ADC和网络监控等。宣布已经有客户的ISV包括Adara、Big Switch、Brocade、Cumulus、Nuage、Pluribus、Plumgrid、Sideband和Viptela。
企业网络软件案例研究
虽然现在还是企业网络软件的应用初期,但是仍然有许多大型组织已经成功实现了网络软件,包括全新部署和遗留环境。例如,金融服务公司Lucera已经在其数据中心和WAN中实现了SDN。
在2014年10月举行的ONUG(开放网络用户小组)会议中,工程公司MWH Global说明了它是如何将其MPLS网络更换为虚拟WAN。同时,还有许多其他的大型企业在会上介绍了自己正在进行及计划的数据中心与LAN的网络软件实现。
OpenStack驱动网络软件
OpenStack部署带动的重大发展势头在最近已经成为热点新闻。但是,OpenStack中相对较弱的网络功能将会成为未来几年内网络软件部署的重大推动力。实现OpenStack的IT经理很可能会向商业网络软件提供商寻求他们所需要的虚拟网络功能。
好文章,需要你的鼓励
法国人工智能公司Mistral AI宣布完成17亿欧元(约20亿美元)C轮融资,由荷兰半导体设备制造商ASML领投。此轮融资使Mistral估值从去年的60亿美元翻倍至137亿美元。英伟达、DST Global等知名投资机构参投。作为欧洲领先的AI开发商,Mistral凭借先进的多语言大模型与OpenAI等美国公司竞争,其聊天机器人Le Chat具备语音模式等功能。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
VAST Data收购了成立仅数月的初创公司Red Stapler,该公司由NetApp资深团队创立。Red Stapler创始人兼CEO Jonsi Stefansson将担任VAST云解决方案总经理,负责超大规模云战略。Red Stapler拥有6名开发人员,开发了跨SaaS交付、API集成、监控等功能的云控制平面和服务交付平台,将加速VAST AI OS在超大规模和多云环境中的部署,深化与全球领先超大规模云服务商的合作关系。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。