云杉网络DeepFlow云网分析于2016年底推出,经过持续的演进,目前DeepFlow云网分析的性能和功能日臻完善,整体性能比2019年初的版本提升了10倍,流量采集处理能力已达10Mpps。DeepFlow已在世界500强企业的生产环境中形成“虚拟网络流量采集”、“虚拟网络性能监控”、“虚拟网络策略管理”和“虚拟网络路径诊断”等典型使用场景,解决了大规模虚拟网络环境中,业务的安全和稳定运行难题,帮助客户实现了网络优化、安全事件分析、业务精细化运营等价值,成为企业用好云服务的得力助手。
虚拟网络流量采集
DeepFlow通过与客户云平台&监控平台的对接,实现虚拟网络流量的按需采集、统一存储、高效分发,解决了云环境下虚拟流量的一体化采集难题。
虚拟网络性能监控
在层次复杂的虚拟网络环境中,DeepFlow首先梳理出业务网络的关键路径、并对其流量进行监控,通过对网络指标的异常信息进行实时分析,为业务在虚拟网络中的运行状态提供及时的告警。
虚拟网络策略管理
虚拟网络的灵活性和敏捷性使业务能够频繁变动而无须调整,在企业大规模上云场景中,DeepFlow能自动学习和验证业务和安全策略是否被正确执行,并自动化地为业务生成建议的安全策略,以避免人工操作造成失误,满足企业上云安全、合规的要求。
虚拟网络路径诊断
在不侵扰生产网络、不影响业务连续性的前提下,DeepFlow虚拟网络端到端路径诊断可排查任意IP对、虚拟机、资源组等网元之间的网络连通性问题。
DeepFlow云网分析支持集群部署,支持OpenStack、vSphere虚拟化环境和AWS、腾讯云等公有云环境,目前,DeepFlow已在金融、电信、政务、教育、能源、电力、互联网等行业广泛使用,凭借DeepFlow对虚拟网络技术领先的流量采集、分发和分析能力,帮助用户解决了云端业务的流量采集、性能监控、策略管理、端到端诊断等难题,为客户业务上云提供了有效的支撑。
好文章,需要你的鼓励
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
加拿大女王大学研究团队首次对开源AI生态系统进行端到端许可证合规审计,发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。他们开发的LicenseRec系统能自动检测冲突并修复86.4%的违规问题,揭示了AI供应链中系统性的"许可证漂移"现象及其法律风险。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域,开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力,能够同时考虑语音的前后文信息,在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进,同时在大多数配置下提供了更快的推理速度,为语音识别技术开辟了新的发展方向。