2006年3月14日,对象存储服务Amazon S3问世,这既是亚马逊云科技的第一款存储服务,也是第一款云服务。
时至今日亚马逊云科技已经打造了存储“全家桶”,覆盖了块存储、对象存储、文件存储、备份、容灾以及边缘网络和数据传输等存储服务。
最近,文件存储服务Amazon FSx for NetApp ONTAP也落地中国区域,至此亚马逊云科技Amazon FSx文件存储系列服务的Amazon FSx for Windows File Server、Amazon FSx for Lustre和Amazon FSx for NetApp ONTAP目前均已在北京和宁夏区域上线。
企业在将数据中心关键业务上云存储有着多种需求,像基于数据中心存储开发的企业应用对云存储的兼容性需求、如何实现云存储与企业数据中心的高效协同工作、关键业务数据的容灾备份和数据的集中保护管理、减少云端存储使用和管理方式带来的员工学习和时间成本。
ONTAP是NetApp的文件存储技术,过去30年,ONTAP在市场上有较高的占有率,大量企业采用NAS服务并在其上部署各种企业应用。
亚马逊云科技大中华区存储服务高级经理王昂说,现在Amazon FSx for NetApp ONTAP可以直接帮助企业用户快速地把他的应用放到云端。
通过Amazon FSx for NetApp ONTAP,客户无需改变其应用或管理数据的方式,即可在亚马逊云科技上启动、运行和扩展全面托管的NetApp ONTAP文件存储系统。
能做到这也是因为Amazon FSx for NetApp ONTAP具备四大特点:第一,完全一致的存储管理方式、第二,应用程序零改造直接使用、第三,混合云高效协同工作、第四,丰富的数据保护方式。并且ONTAP结合亚马逊云科技数百种服务,客户可以便捷地利用云服务的多样性、弹性来满足业务发展诉求。
Amazon FSx for NetApp ONTAP还能加速企业关键业务云上创新。
跨区域部署提升企业关键业务高效高可用:数据可以跨云区域复制,确保企业关键业务持续运行,可以通过SnapMirror重删、压缩提升数据复制效率,使用FlexCache高效缓存提升跨云区域的数据访问速度。
企业数据中心和公有云协同计算:在数据中心和公有云之间用FlexCache实现云上EC2计算集群高速访问本地数据,通过利用云上高性能计算集群,可以快速完成计算任务,并且云资源的弹性扩展,灵活应对业务变化要求。
确保企业关键数据安全可用:NetApp ONTAP包含了SnapVault和SnapLock功能,同时集成Amazon Backup实现数据的三级保护。
Amazon FSx for NetApp ONTAP主要应用场景包括数据交易型业务、混合云架构、企业关键应用、共享文件服务器,涵盖了企业绝大部分的应用场景。王昂看到,很多数据交易都跑在ONTAP上,这也证明了它的性能和可靠性,加上现在云上的弹性,可以更快的满足业务变化。
除了原有的线下ONTAP用户可以更容易的使用,很多使用NAS存储的企业也可以转向Amazon FSx for NetApp ONTAP,亚马逊云科技也看到文件存储在整个存储类型中是增速排在前列的。
而且在企业应用AIGC的关键阶段,Amazon FSx for NetApp ONTAP也可以提供帮助,比如针对模型训练需要的数据,FlexCache可以让当访问所需要文件时与线下ONTAP打通,把需要的文件拷贝上来。除了机器学习之外,还有像渲染、EDA设计等场景。
嘉里物流是以亚洲为基地,拥有高度多元化业务及强大网络覆盖的国际第三方物流服务供应商,为了解决分散在亚洲不同国家内部和应用程序之间的业务数据安全高效地共享,使用 Amazon FSxforNetAppONTAP作为关键业务的共享存储,通过NetApp Cloud Insights 监控存储系统的工作负载和运行状态,利用Amazon FSx for ONTAP Snapshots 实现关键数据的快速备份保护。
Amazon FSx for NetApp ONTAP还只是亚马逊云科技文件存储产品家族的一员,亚马逊云科技文件存储产品家族包括Amazon FSx系列文件存储服务(Amazon FSx for Windows File Server、Amazon FSx for Lustre、Amazon FSx for NetApp ONTAP、Amazon FSx for OpenZFS),无服务器、完全弹性的云原生文件存储服务Amazon EFS,以及全托管的高速缓存服务Amazon File Cache。
“现在文件存储家族已经可以支持几乎所有的企业应用程序,客户可以取决于场景和需求选择相应的服务。”王昂说。
好文章,需要你的鼓励
Atlassian、Intuit和AWS三大企业巨头正在为智能代理时代做准备,重新思考软件构建方式。当前企业API为人类使用而设计,未来API将成为多模型原生接口。Intuit在QuickBooks中应用自动发票生成,使企业平均提前5天收款;AWS通过AI辅助迁移服务显著提升效率;Atlassian推出内部员工入职代理和客户代理,节省大量时间成本。专家强调需要建立强大的数据架构和信任机制。
这项研究首次系统评估了AI代码智能体在科学研究扩展方面的能力。研究团队设计了包含12个真实研究任务的REXBENCH基准,测试了九个先进AI智能体的表现。结果显示,即使最优秀的智能体成功率也仅为25%,远低于实用化要求,揭示了当前AI在处理复杂科学推理任务时的显著局限性。
MIT研究发现,使用生成式AI完成任务时,大脑运作方式与单纯依靠自身思考存在显著差异。研究显示,使用ChatGPT等工具的用户记忆力更差,神经连接活动减少,对所写内容的回忆能力明显下降。虽然AI工具能提高效率,但可能导致用户缺乏对知识的深度理解和掌控感。研究强调需要更多科学数据来了解AI使用对人类认知的长期影响。
俄罗斯莫斯科国立大学研究团队开发出MEMFOF光流估计新方法,在保持顶尖精度的同时将1080p视频分析的GPU内存消耗从8GB降至2GB,实现约4倍内存节省。该方法通过三帧策略、相关性体积优化和高分辨率训练在多个国际基准测试中取得第一名成绩,为高清视频分析技术的普及奠定基础。