安全、可靠、可扩展的云解决方案,帮助企业在高性能环境中向终端用户交付应用
应用性能公司Riverbed宣布,现携手Verizon企业解决方案业务部门推出支持混合架构部署的亚马逊云服务(AWS)Direct Connect Bundle解决方案。借助该方案,企业客户可通过托管的、安全且优化的网络服务将分支机构办公室和数据中心与亚马逊云服务环境相连。
在拉斯维加斯召开的AWSre:Invent2016大会上AWS Direct Connect Bundle横空出世,集业内多项首屈一指的方案于一身,包括:RiverbedSteelHeadÔ广域网优化解决方案、Verizon云安全互联与虚拟网络服务解决方案和AWS Direct Connect解决方案。
随着各级企业持续推进云优先战略,那些在总部以外拥有众多分支办公机构的组织要求无论何时何地通过何种设备都能保证全体员工以安全方式,快速且持续稳定的接入网络。员工移动性的不断提高以及应用和数据驻留在数据中心和云端的混合架构的增多,使得网络流量和应用交付难度加大,无形中增加了传统网络的压力。
正因如此,更多企业转向云端,充分利用高容量、低成本的互联网宽带,辅以基于网络的高可靠性多协议标签交换(MPLS)。IDC最新研究显示:广域网优化日益成为全球企业实现混合架构环境的关键因素。无论数据驻留在本地还是云端,它都能为所有应用提供高性能。
Riverbed高级副总裁兼服务提供商行业及战略总经理Phil Harris表示:“Riverbed在与服务供应商合作方面的有着悠久历史,比如我们携手Verizon为双方共有的企业客户提供高扩展性网络方案。 与AWS这样的云服务提供商合作是这些解决方案的自然延伸,既满足了当下混合网环境的需求,也有力支持了企业的数字化转型举措。”
Verizon的虚拟网络服务(VNS)和云安全互联解决方案能够帮助企业客户利用通用客户内部自有设备,通过安全、有效、高性能的网络向员工提供托管连接。RiverbedSteelHeadÔ广域网优化方案在Verizon的虚拟网络服务及云安全互联环境中担负实现虚拟网络功能的重任,它的出现可加速云端应用性能,解决带宽受限和网络延迟问题,有助于改善终端用户体验,提高生产效率。SteelHead还可帮助用户从几乎任意地点访问网络并加速向云迁移。
Verizon企业网络与创新副总裁Shawn Hakl说:“继AWSDirect Connect Bundle发布后,Verizon和Riverbed继续深化合作,推出适合企业需求的联合解决方案,以低成本、敏捷灵活的方式发挥数字化转型的全部潜力。我们这套全新的解决方案能够帮助企业在敏捷性、性能、成本和安全性之间找到平衡点。安全性是移动设备到云应用和物联网快速发展的必要条件。”
了解更多Direct Connect Bundle解决方案信息,请访问:https://aws.amazon.com/directconnect/directconnectbundles/
Verizon虚拟网络服务可帮助客户实现对真实网络的基本操作,该网络可快速调整,满足不同地点的公司、用户、应用所需的带宽及员工应用提出的要求,打造安全、高性能、高效的网络。
Verizon企业解决方案帮助用户改善客户体验,提高产量和经营业绩,有效管控风险。Verizon企业解决方案是通过公司安全移动、云和战略网络、物联网以及高级通信平台提供的行业特定解决方案,可帮助客户在全球范围内拓展创新、投资和业务转型机遇。
Riverbed SteelHead及Riverbed应用性能平台
Riverbed推出的解决方案有助于企业从传统硬件过渡至全新的软件定义的、以云为中心的网络,提升终端用户体验,让企业的数字化转型举措最大限度地发挥潜力。Riverbed应用性能平台提供的敏捷性、可视化和性能确保企业在云和数字时代获得成功。借助Riverbed平台,各级组织可通过任何网络从任何公有、私有或混合云向任何终端交付应用、数据和服务。该平台的重要组成部分Riverbed SteelHead,是业内首屈一指的优化方案,可在软件定义的广域网内加速应用交付,实现应用最佳性能。
好文章,需要你的鼓励
Arelion升级其斯堪的纳维亚网络,连接超大规模数据中心以支持该地区蓬勃发展的AI市场。该网络基于1.6Tbps波长和可扩展400G相干可插拔光学技术,在奥斯陆、斯德哥尔摩和哥本哈根之间构建AI"超级高速公路"。升级将为企业客户提供增强的全球互联网骨干网接入和多样化连接服务。预计2025年第二季度末完成,并计划在2025年剩余时间及2026年继续投资。
这项由香港科技大学领导的研究首次建立了大语言模型安全守护栏的系统性评估框架。研究团队对13种主流守护栏进行了全面测试,提出了六维分类体系和SEU三维评估标准,揭示了不同守护栏在安全性、效率和实用性方面的权衡关系,为AI安全防护技术的选择和部署提供了科学指导。
CloudBees首席执行官Anuj Kapur表示,AI可能重新测试DevOps的基础假设,但警告不要为追求效率而创建黑盒代码。他指出,一些因担心错失机会而匆忙采用AI生成代码的客户正开始放缓步伐,变得更加谨慎。Kapur认为,将整代软件外包给提示工程将创建非人类生成的黑盒代码,虽然效率高但质量、测试覆盖率和漏洞问题值得担忧。
南加州大学研究团队开发出一种名为PILS的新技术,能够通过分析AI模型输出时的概率信息来破解隐藏的系统指令。这种方法通过观察AI生成文本过程中多个步骤的"思考轨迹",将隐藏提示的恢复成功率提高了2-3.5倍。研究发现AI模型的概率输出存在于低维空间中,可以用数学方法进行压缩和逆向分析。这项发现对AI安全具有重要影响,揭示了当前依赖隐藏指令的安全机制可能存在漏洞,为AI安全防护提出了新挑战。