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
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。