国际数据公司(IDC)发布《2021年Q4中国应用交付市场跟踪报告》,深信服应用交付AD以27%的市占率排名第一!
数据来源:IDC《2021年Q4中国应用交付市场跟踪报告》
总结2021年,深信服AD交出一份不俗的市场成绩单:
Q2、Q3、Q4连续三个季度市占率据国内市场第一。
全年市场占有率 22.54%,再次蝉联国产品牌市占率第一,且与位列第一的国际厂商差距仅0.1%。
在这背后,深信服AD经历过“从无到强”的奋力前进,
也经历过从“国产品牌市场第一”到“市场第一”的里程碑式跨越。
你看到了深信服AD每个季度、每一年的市场成绩,
但也许还未看到这些数据身后,
是深信服AD对技术的持续探索与创新,
是深信服AD对行业用户需求的切身关注,
是深信服AD对业务稳定性怀抱的敬畏之心。
一、
您看到AD全年市占率与第一仅差0.1%,
也许还未看到为缩小差距背后对产品的打磨。
(1)打磨新版本,建构全局负载下的竞争力
2021年11月,AD推出7.0.21版本。
研发团队用2年时间,走访100多个客户,经历37次专案研讨会,新版本通过重构DNS架构,满足用户在多活/多云场景、微服务场景、本土化场景等多场景下对于性能、操作简易性、安全等多维度的需求。

尤其值得一提的是,新版本60G配置DNS性能高达 230W,比市面上同等配置的设备性能高出近5倍!
(2)推出新场景,解决SSL流量不可视和安全设备编排痛点,保障业务连续性
高访问流量或并发造成安全设备故障、流量堵塞,从而导致业务中断;
HTTPS的业务流量不可视,无法做到安全防护,卸载又大量消耗安全设备的性能。
这是不少用户在实际业务中遇到的困境。
立足于上述痛点需求,
AD推出SSLo流量编排解决方案——
重塑传统“糖葫芦串”安全架构,打破困境,
打造“6可”价值:
安全SSL流量可视、安全设备性能可扩
整体网络延迟可降、流量智能编排可控
安全设备间可异构、投资回报率可提升
就这样,AD在为用户解决实际难题,
也在变化与趋势下突破自己。
二、
您看到AD用户突破10000多家,
遍布金融、大企业、政府、医疗、教育、能源等千行百业,
也许还未看到它早已深入用户的核心业务区,并稳若泰山。
某国有大型商业银行稳定运行超过510天?

某西南地区农商行稳定运行超过1846天 ?

某股份制银行稳定运行超过1063天 ?

某华南地区农商行稳定运行超过735天 ?

三、
您看到了一个国产第一品牌过往12年的努力
也许还未看到它没有放弃继续探索、主动进化
随着容器云的出现、用户业务的微服务化转型不断深入,用户对负载均衡提出了新的要求,深信服推出云原生应用交付(CNAD),助力用户解决云原生时代下的负载均衡难题。
纯软件形式的应用交付产品,适配云、容器、物理服务器以及国产操作系统等多种环境;
具备高性能、高可靠、弹性伸缩、集中监控、统一管理能力;
可解决国产化、容器化等新型 IT 环境下各类业务发布问题;
同时具备规模化管理能力,能实现业务统一发布,拥有可视的统一接入平台,具备声明式 API(支持 DevOps)功能,在负载均衡领域具有极强的前瞻性和技术领先型。
AD从不固步自封,始终求变、求新。
正如AD一如既往的信条:
在各类环境下构建稳定、高效、安全的应用交付平台。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。