至顶网网络频道 04月08日 综合消息: 3月20日,ZStack携手大河云联重磅发布全球首个“混合云+SD-WAN”融合产品,第一次实现了云计算平台和广域网的自助连接,实现了云平台与IDC、云平台与云平台之间的网络一键操作、秒级开通、按需使用、灵活计费等多项功能,完成了混合云在网络方向的一次全面升级。
面对如此酷炫的一款产品,已经有无数的技术咖、产品控、云计算迷盆友找到小编,寻求打开混合云+SD-WAN秘籍的正确姿势。在此,小编为大家送上一份热辣新鲜的产品解读,更多惊喜请点击zstack.io官网下载试用吧!
混合云网络面临新挑战
云网一体化是大势所趋
随着云计算产业的成熟,越来越多企业开始拥抱多云战略。RightScale 2018年调研报告指出:企业的云使用比例都在上升,但单独使用私有云或公有云的比例却下降,混合云的使用比例在增加。通过使用混合云,实现私有云(或自建数据中心)与公有云间的分工协同,从而获得企业层面的资源最优配置。
然而,要实现私有云/自建数据中心与公有云高效对接,混合云配置高效互联通路是关键。目前混合云互联多采用传统的IPsec VPN方式或运营商拉专线方式,前者带宽和延迟常常成为企业数据传输瓶颈,后者对运营商依赖度高,不仅线路铺设周期长、线路变更难,而且包年包月计费模式也难以满足企业弹性需求...可见,“云网分离”正在成为混合云发展的短板,如何基于云的要求灵活调用网络资源,实现云网一体化将成为混合云普及应用的前提。
混合云+SD-WAN
加速云网一体化落地
时下SD-WAN作为SDN技术的重要分支,已然成为企业级广域网规划最热门的技术之一。由于具备传输独立性、高安全可靠性、智能路径控制、自动配置和管理等远优于传统专线的优势,逐渐被业内认可为部署混合云的好搭档。大河云联作为国内SDN领域的创新者,首次实现广域网连接的API化,即通过基于SD-WAN的自主服务平台,提供灵活定制化的网络服务能力,并以API方式提供给云厂商定制。ZStack作为混合云领域的领跑者,一直致力于将云计算产品化,通过与大河云联合作,首次将云网一体化集成到混合云产品中,以最低的成本让用户享受到自由定制混合云网络的便捷。
ZStack混合云+大河云联SD-WAN
产品化 · 简约拓扑 · 快捷部署 · 灵活使用
以产品方式交付的云网一体化方案
通过集成大河云联基于SD-WAN提供的API,ZStack混合云平台可无缝接入大河云联的网路自主服务,用户可在一个云平台上实现全部专线直连,一键开通或关闭任意私有网络和公有网络,以及秒级调整带宽、路由等。同时,用户还可通过云平台监控网络的实时流量和健康状况,某条线路发生故障可自动切换,实现智能调度。
简约的网络拓扑设计
ZStack私有云-DAHO专线-公有云ZStack的简约网络拓扑设计,在私有云内,计算、存储、网络等全部资源已虚拟化为一个动态调度的资源池,用户可按需调用。同样的,公有云上也是类似的池化资源,并以VPC为网络单位提供定制化服务。而在ZStack私有云与公有云之间,是大河云联提供的虚拟专线拉通,其基于SD-WAN技术提供强大的连接能力。
ZStack混合云+大河云联SD-WAN 网络拓扑示意图
快捷部署 灵活使用
由于ZStack混合云平台已集成大河云联基于SD-WAN提供的API,当使用Wizard引导方式创建DAHO高速通道时,用户只需在UI上简单点击几次鼠标,就可秒级部署好全部网络,并设置各种安全策略,秒级开通网络服务。
Wizard引导方式快速创建DAHO高速通道
当上层业务出现变动,云平台内部可自动调度广域网资源,秒级调整带宽大小以及线路连通性,这充分发挥了的网随云动的弹性优势,提高资源利用率,同时降低了用户跨云业务的试错能力,提高业务创新速度。此外,灵活的计费模式较之传统专线的包年包月也进一步帮助用户节约成本。
结束语
当下,ZStack携手大河云联,在ZStack混合云平台无缝集成大河云联基于SD-WAN提供的API,成为业内首个实现云内自动调用广域网连接的混合云落地产品,标志着云网一体化落地之路已迈出重要一步。未来,ZStack将持续致力于混合云零门槛的产品化之路。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。