随着数字经济的快速发展,企业在通过云迁移满足数字化转型需求时,风险和成本往往成倍增加。不少企业使用简单的复制和粘贴操作批量移动由非结构化数据组成的数据集或者执行脚本来移动文件。但从长期来看,这真的能够节省时间吗?关键问题是:企业是否真的需要所有这些数据?
在企业存储系统中,陈旧数据(ROT)可以占到总数据量的75%,而且很有可能在被迁移的数据集中占据很大的比例。盲目迁移所有这些不需要的ROT数据不仅会延长迁移窗口,还增加目的地云的存储成本,扩展了服务级别,并增加企业的信息风险。
练就洞察数据的“火眼金睛”
Commvault通过Commvault® File Storage Optimization帮助用户超越备份和恢复范畴,直接在用于备份和恢复操作的用户界面——Commvault Command Center™上提供丰富的数据洞察,并且以便于查看的仪表盘形式呈现。这些可以帮助用户识别ROT数据并采取合适的操作将其从迁移中排除。通过诸如最后修改、访问或创建时间等洞察(所有这些都按年份分组),用户可以区分重要的文件和ROT数据,将正确的数据更快地迁移到需要的地方。这有助于节省存储成本,减轻IT人员的压力并提高数据所有者的生产力。
排除重复数据的“拦路虎”
Commvault® File Storage Optimization还能帮助用户轻松发现重复数据。这些数据可能因导入、软件或人为错误而出现,保留这些数据会带来固有风险。鉴于重复数据可能包含敏感信息,因此很难确定需要保留或删除哪些数据。但通过Commvault® File Storage Optimization,用户将能够迅速获得数据洞察,以帮助企业做出决策。用户可以找出重复数据的位置,确定谁可以访问这些数据并在迁移前将这些数据排除在外,然后将正确的数据快速、顺利地迁移到需要的地方。
数据无价,谨慎再谨慎
更进一步,企业需要将风险纳入考虑范畴。存储ROT数据会给企业带来风险,比如说根据过时的数据做出错误的业务决策,扩大勒索软件的攻击面,并增加合规性风险。通过Commvault® File Storage Optimization,企业可以在迁移前识别并排除ROT数据,这样不但可以迁移正确的数据,还可以通过对数据保持严格的控制来降低信息风险。用户还可以检查文件访问控制列表(ACL),确保只有适当的人员才能访问用户所迁移的数据,以便进一步降低风险。
即刻加速数据迁移
超越备份和恢复范畴,Commvault® File Storage Optimization帮助企业加快数据迁移速度。在常用的备份和恢复操作用户界面中,用户可以在迁移前轻松识别并排除ROT数据,从而缩短迁移时间,节省存储成本,减轻IT人员的压力并降低信息风险。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI和微软宣布签署一项非约束性谅解备忘录,修订双方合作关系。随着两家公司在AI市场竞争客户并寻求新的基础设施合作伙伴,其关系日趋复杂。该协议涉及OpenAI从非营利组织向营利实体的重组计划,需要微软这一最大投资者的批准。双方表示将积极制定最终合同条款,共同致力于为所有人提供最佳AI工具。
中山大学团队针对OpenAI O1等长思考推理模型存在的"长度不和谐"问题,提出了O1-Pruner优化方法。该方法通过长度-和谐奖励机制和强化学习训练,成功将模型推理长度缩短30-40%,同时保持甚至提升准确率,显著降低了推理时间和计算成本,为高效AI推理提供了新的解决方案。
中国科技企业发布了名为R1的人形机器人,直接对标特斯拉的Optimus机器人产品。这款新型机器人代表了中国在人工智能和机器人技术领域的最新突破,展现出与国际巨头竞争的实力。R1机器人的推出标志着全球人形机器人市场竞争进一步加剧。
上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现,发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估,研究揭示了现有评估方法的重大缺陷,并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。