作为互联网社会中的一员,很多人肯定面临过这样的困扰:在视频网站追某一部剧时遭遇卡顿、和好友视频通话时图像不流畅、登陆公司OA时加载太慢……有时越着急却因为网络体验差耗着自己的性子,这时候又无可奈何。网络问题是个老大难问题,对企业来说网络的不给力直接影响着工作效率,所以提高网络的可用性、可靠性、QoS是每个企业网络负责人努力实现的目标。
实际上,在网络优化和加速的领域有不少方案去解决网络的问题,例如广域网优化、MPLS、CDN、应用交付等,这其中SD-WAN(软件定义广域网)是近年来兴起的网络优化与加速方案。在国内,Netpas(联宇益通)就是一家专注于发展自有互联网IP层通讯技术的服务商,它提供了不一样的 “SD-WAN+”平台。
联宇益通(Netpas)创始人兼CEO谢毅斌
Netpas 的 SD-WAN+
其实SD-WAN也是近几年才兴起的概念,在这个领域也催生了国内外几家炙手可热的公司。不过Netpas创始人兼CEO谢毅斌说,Netpas十几年前已经开始做SD-WAN的事情。作为一名技术出身的CEO,谢毅斌稍显内敛,他说,技术人员不太会转换名词,也不会讲故事。但需要给自己的产品定义,在他及团队看来,“SD-WAN+”就是Netpas践行了十几年的工作。
Netpas的“SD-WAN+”是什么?Netpas副总经理刘杰解释说,“第一,是我们自主创新的全球领先的SD-WAN运算技术,也就是算法。第二,覆盖全球的加在传统互联网上的一张Netpas自有的网络,这张网的核心是保障用户的通讯品质。”
据介绍,Netpas的“SD-WAN+”网络平台在全球部署超过400个节点,是一张建立在多运营商之上的网络。在此基础上,Netpas进行IP数据包的二次封装,让用户的通讯数据包通过Netpas平台,借助于自有全球网络以及动态优化的路由控制,以绕开网络中可能存在的拥堵点,从而保障用户网络通讯品质的稳定可靠。
谢毅斌指出,简单地理解Netpas的产品其实相当于另外一个互联网,当然不是全部,Netpas将接管1%-5%的流量,并达到质量可控。今天,移动有60%游戏的流量和电子商务的流量已经跑在Netpas平台上,十几年来,一些专业用户对Netpas非常认可和支持。
Netpas的“SD-WAN+”如何发挥作用?刘杰介绍了其在四个场景中的应用:
·云业务保障:Netpas为云组网服务构建出一个全新的组网服务产品,用户通过在其公有云VPC中部署虚拟机连接到Netpas网络,实现VPC与传统数据中心互联,构建混合云业务。最终,用户能够快速实施混合云部署,高质量保障业务数据同步的同时,使用户访问云服务大幅提速、体验明显提高。
·全球各类数据中心同步:很多云之间有时需要数据同步,就像游戏行业喊了多年的“全球通服”一样,但依然做不到。为什么?传统的IPLC方式部署时间长、故障恢复时间长、成本高。而Netpas具备部署国内IDC与国内、国外多个IDC之间数据同步的能力。此外,Netpas能够帮助企业实现自建数据中心与海外托管数据中心之间的同步,提供接近物理光缆的品质保证,并且拥有更高的可用性、更低的租用成本。
·视频直播、在线教育保障:CDN不适用于“动态强交互”的内容,Netpas网络从组网架构上就是面向品质控制设计,为其运营商客户提供路由接入方式或者客户端接入方式的动态网络加速服务,保障对通讯品质敏感的网络游戏、电子商务、实时音视频通讯等“动态强交互内容”,填补CDN的不足。
·企业远程办公质量保障:一般来说专线是保障跨地域办公网络最稳定的接入方式,但是部署周期长、成本昂贵,Netpas为这类企业部署了具有高性价比的不受跨境通讯影响的加速网络。
Netpas SD-WAN+保障网络通讯品质
开文也说到,在网络优化和加速领域有众多的方案,拿最热门的云和CDN来说,刘杰表示,它们并不是一个面向通讯品质控制的网络,它们解决的问题更多在于快速的覆盖、智能的调度。针对强交互应用时,在一些重点用户使用体验上品质得不到保证。
谢毅斌指出,互联网上流量天然分成两种:一种像图书馆,可以在互联网摆很多很多份。例如在A家门口摆一个图书馆,可以随时取阅。另外一种是说我买这个东西不知道在哪儿,它的交互性就很强,它就不能存。CDN适用于加速第一种纯静态的内容,Netpas则可以服务前后两种场景,也就是让用户以最快和最优的速度找到想要的内容。
谢毅斌和刘杰一再强调Netpas为用户带来的网络通讯品质保障,这表现在Netpas SD-WAN+的几个特点:一是Netpas与客户签署服务品质保障协议(SLA),网络品质全程可控,动态路由策略,最大限度保障品质,据悉这也是业内唯一一家能够给客户提供签署 SLA 高品质保障协议的 SD-WAN 服务商;二是纯三层解决方案,对客户业务层,协议层没有任何限制,客户视之为透明,企业接入Netpas网络不用繁琐的开发与改动;三是基于多运营商,最大限度保障,避免受限于单一运营商;四是部署快,改动、扩展灵活,以天为单位完成网络加速;五是接近专线质量,但成本更低,特别是国际线路。
据介绍,Netpas已经拥有面向通讯品质的动态网络协议、基于Linux核心的大容量通讯系统以及多年积累的网路品质运营经验转化的各种工具。Netpas通过与多家网络运营商获取遍布全球的网络资源。在每个网络交换节点拥有多个独立运营商网络资源,保证有足够的路由可以进行选择,真正实现了Full Mesh拓扑结构的先进网络。
目前,Netpas能够达到99.99%网络可用性、国内网络延迟低于60ms、国际网络延迟最快可低于60ms、平均丢包低于1%。
Netpas团队一直践行这样的愿景:“互联网,是由多张网络拼接起来的,存在人们难以想象的通讯品质不确定性,以致严重影响业务,Netpas的方案致力于帮助那些追求极致业务质量的客户!”
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
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。
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。
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。