IT组织经常被企业需求搞的焦头烂额,迫切需要提高数据中心的效率和敏捷性。尽管SDN具备了高可见度、高网络灵活性等优点,但是它依然没有步入正 轨,虽然有一些企业在2015年成功部署了SDN架构,但更多的企业认为SDN部署太复杂,扩展性问题多,由于员工技能问题并不能顺利部署SDN。
毫无疑问,2015年SDN曲折发展,然而随着2016年的到来,我们相信这是从早期部署的教训中学习经验以充分发挥SDN功能的一年。
随着云计算和物联网的发展,企业需要满足日益增长的不同需求,在企业推广SDN之前,还有许多工作需要完成,而2016年无疑是关键的一年,接下来将列举5个通往SDN成功的道路。
应用为王,确保自上而下的改变
应用程序持续增长,且不再是完全依赖于网络,已经成为了关注的焦点。直到现在,它已经被满足特定应用程序需求的网络所限制。然而,随着SDN的出现,网络可以通过应用程序本身来实现动态的编程,它的主要目标是向用户提供服务,SDN的重要性变得更加明显。
不要高估员工的专业技能
在部署SDN之前让员工掌握相应的技能,传统网络和软件定义网络是截然不同的。IT专业人员会发现他们需要一些专业的技能来管理虚拟化设置中的物理 硬件,员工需要一套全新的技能,让他们管理的网络基础设施发挥作用,让企业享受到SDN的便利。然而,这一切的准备工作都应该在部署SDN之前完成。
按部就班的部署SDN
大多数情况下,SDN仍然是一个全新的事物,虽然新技术能带来各种优势,但如果参与进去的组织不了解真正的需求以及SDN将如何发挥功能,那么失败在所难免。部署SDN之前,首先要考虑的是如何帮助企业实现目标或者其他方面的需求。
设定最终目标及期限
SDN可以将效率从几周提高到几秒,但是IT团队不能指望部署SDN也像这么快,IT组织需要认真投资重组他们的网络基础设施。SDN市场上厂商的数量在持续增长,必须花时间去调研选择最适合公司发展的需求。正如前面提到的,有一个弯曲的员工掌握新技能的过程。
深入了解SDN的挑战
每个技术都有其局限性,以iphone为例,每一次迭代开发人员都必须增加新的功能以适应消费者的需求。企业期待的是一个完美且完整的SDN解决方案,来解决他们所有的网络挑战,这样的想法无疑是不现实的。SDN旨在发展并满足企业需求,与传统网络不同。
好文章,需要你的鼓励
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
欧洲太空通信产业发展迅猛。乌克兰Kyivstar获得监管批准测试Starlink直连手机服务,完成了与星链卫星网络的SIM卡集成测试,计划2025年第四季度推出支持短信和OTT消息的D2C服务。同时,CTO宣布即将发射首个再生5G毫米波载荷,其J-1任务旨在演示轨道超高速低延迟5G传输。该公司正构建超低轨道星座,使用5G毫米波频谱提供高速低延迟连接。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。