至顶网CIO与应用频道 07月28日 人物访谈(文/王聪彬):OpenStack经过7年的发展已经逐渐走向成熟,目前OpenStack主要有两类服务商,一种以产品为导向,一种以服务为导向。以产品为导向更多是封闭产品源码,通过开放API的方式,而以服务为导向是同企业一起建设满足需求的云平台。
九州云就是后者,其将OpenStack更好的产品化,帮助用户实现云平台的快速部署搭建及平滑升级,保证业务稳定不间断运行且持续扩展,为用户提供易部署、易升级、易管理、易扩展高可用的一站式云平台解决方案。
九州云信息科技有限公司联合创始人、副总裁李开表示,和客户一起可以更好的了解企业痛点,然后在技术上更有针对性的搭建云平台。
九州云信息科技有限公司联合创始人、副总裁李开
目前九州云在OpenStack社区核心功能(核心蓝图数即Completed Blueprints)贡献全球第五。最近九州云还推出全球首个基于Ocata版本OpenStack 发行版Animbus 5.0,包含了更加稳定、更多功能的OpenStack内核,实现了在Kolla容器化部署、Kubernetes容器框架集成、RSD天蝎整机柜集成、Open-O NFV扩展插件、银行新一代SDN云网分区插件(RI)、双因子安全认证插件和 DevOps 插件等技术突破。
当然很多企业选择OpenStack除了自主可控外,最大的因素就是定制化,这对于OpenStack服务商而言除了堆人头还有什么解决办法?“OpenStack是松耦合机制,通过API对接不同层面的应用,所以需要寻找到平衡点。”李开的理解企业使用OpenStack的共性是解决资源的管理和调度,在此之上融入行业的特性进行定制化开发。
国家电网
北京中电普华信息技术有限公司主要负责国家电网的私有云建设,国家电网最早是使用商用云计算产品,但由于能源行业基于安全自主可控,以及定制化的需求,在2014年国家电网逐步开始建设OpenStack。
北京中电普华信息技术有限公司云计算技术事业部先进计算实验室经理杨永艳表示,OpenStack融合了大量优秀的设计,并已经形成了成熟的生态,其可以被持续的集成。在现在国家电网对于OpenStack已经从试水演进到正式阶段,是整个国家电网私有云的基石。
北京中电普华信息技术有限公司云计算技术事业部先进计算实验室经理杨永艳
因为原有改造还在继续,所以目前国家电网整体OpenStack属于嫁接环境,未来会逐渐向着原生OpenStack体系发展,其中在迁移、SDS、SDN等解决方案上都与九州云都有深入的合作。
星河星云
星河集团是以联合创业为核心的一站式互联网创业服务开放平台。一方面星河集团各分公司分布在全国各地,拥有多个数据中心;一方面集团业务发展迅速,业务对可用性有很高的要求,所以OpenStack也成为星河集团搭建私有云的选择。
“OpenStack对于星河集团来说就像航空母舰,太过复杂。”北京星河星云信息技术有限公司产品总监高雪挺说,所以在搭建上就必须和合作伙伴一起,九州云为星河集团做了整体的规划,双方一起来搭建云平台。
北京星河星云信息技术有限公司产品总监高雪挺
联动优势
联动优势科技有限公司是一家专业为产业升级提供金融科技创新服务的互联网高新技术企业,随着业务规模的扩张,底层系统要求逐渐增加的同时,也给运维也带来了更大的压力。所以从2016年联动优势开始云计算的尝试,最终选用了OpenStack。
联动优势科技有限公司网运中心高级经理郭强指出,OpenStack更加灵活可控,九州云为我们提供的技术服务,目前已经搭建完成测试系统,预计在年底前把开发系统也逐步完成,逐步将基础架构平台云化。
联动优势科技有限公司网运中心高级经理郭强
郑州陆港
郑州国际陆港开发建设有限公司负责国际陆港的规划建设及郑欧班列的运营,拥有铁路、公路、空运、海运,以及电子商务等业务。郑州陆港从自身业务模式出发,基于自主可控和定制化的需求,最终选择了九州云OpenStack搭建陆港云。
郑州国际陆港开发建设有限公司信息部部长助理张博除了在定制化、运维上,还非常关心培训问题,这样郑州陆港的IT团队在未来自主运维、新需求的提出、定制化开发三方面上都可以有很好的指导和帮助。
郑州国际陆港开发建设有限公司信息部部长助理张博
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。