云服务正从传统的基础设施即服务(laaS)向先进的平台即服务(PaaS)演变,这推动着基础设施领域发生根本性转变,而用于处理人工智能(AI)、机器学习(ML)和大数据的新型基础设施的出现,进一步加速了这一转型。基于云的现代基础设施和运营模式的发展迅速,传统的基础设施和运营(I&O)团队难以紧跟其步伐。
这一演变简化了管理和运营,因为公有云底层云平台上的常规任务现在通常由云服务提供商(CSP)处理。此外,这些常规任务也可以通过先进的软件和AI技术实现自动化。不过,CSP采用的是责任分担模式。尽管他们承担了常规IT任务,但剩余的工作比以往任何时候都更加复杂,企业机构仍需要负责以下关键任务:
与本地数据中心部署对员工的技能要求相比,成功实施云端部署所需的技能有所不同。因此,许多企业机构在上云过程中很快就面临人才,技能和文化方面的缺口。2024年Gartner标志性I&O领导者调研显示,培养熟练的必要技能并确保充分的可用资源是未来12个月内I&O领导者面临的前两大挑战(见图1)。

图1:未来12个月内IT基础设施和运营职能将面临的主要挑战
I&O领导者应采用以下三个建议,提高员工技能,应对向云环境迁移的挑战。
实施技术和非技术差距分析
I&O领导者可参考Gartner IT人才云技能象限(见图2),分析技能差距,明确需要云专家技能的核心领域。

图2:IT人才云技能象限示例
在明确专家技能方面的关键差距后,应确定成功使用公有云IaaS或PaaS所需的技术和技能。除技术型技能外,通常还需要关注与DevOps相关的非技术型技能,例如保持持续交付和改进的文化。
通过多方位的云学习,弥补云技能差距
I&O领导者必须加强现有技能或人才库的管理和发展。由于外部招聘竞争激烈,I&O领导者应优先考虑扩大内部培训计划的规模,制定多方位的培训计划,以弥补云技能差距。例如:
利用CSP的专业服务或托管服务
企业云计算技能缺口的问题非常普遍,以至于形成了公有云IT转型服务(PCITS)这一新市场,以解决这一问题。
云部署的性质意味着,即使在使用托管服务提供商(MSP)或云服务提供商(CSP)的专业服务时,I&O部门仍将发挥关键作用,并对服务质量负责。例如I&O部门将帮助完成云采用方所需的全套服务,并管理合作伙伴关系。
因此,在选择使用专业服务或托管服务时,应围绕保留关键技能(如整体架构技能、云成本管理技能和供应商管理技能)制定策略。此外,还要密切关注知识传授和可交付成果样本,以确保团队在项目完成后具备取得成功的能力。I&O部门应制定成功衡量标准,以在项目完成后衡量服务质量和业务是否正常运转。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI、Anthropic和Google的AI代码助手现在能够在人工监督下连续工作数小时,编写完整应用、运行测试并修复错误。但这些工具并非万能,可能会让软件项目变得复杂。AI代码助手的核心是大语言模型,通过多个LLM协作完成任务。由于存在上下文限制和"注意力预算"问题,系统采用上下文压缩和多代理架构来应对。使用时需要良好的软件开发实践,避免"氛围编程",确保代码质量和安全性。研究显示经验丰富的开发者使用AI工具可能反而效率降低。
Prime Intellect团队发布开源AI训练全栈INTELLECT-3,这个106亿参数模型在数学、编程等测试中超越多个大型前沿模型。团队完全开源了包括prime-rl训练框架、环境库、代码执行系统在内的完整基础设施,为AI研究社区提供了高质量的训练工具,推动AI技术民主化发展。
英伟达与AI芯片竞争对手Groq达成非独家授权协议,将聘请Groq创始人乔纳森·罗斯、总裁桑尼·马德拉等员工。据CNBC报道,英伟达以200亿美元收购Groq资产,但英伟达澄清这并非公司收购。Groq开发的LPU语言处理单元声称运行大语言模型速度快10倍,能耗仅为十分之一。该公司今年9月融资7.5亿美元,估值69亿美元,为超200万开发者的AI应用提供支持。
港科大研究团队开发ORCA框架,首次让视频头像具备真正的"主观能动性"。通过"观察-思考-行动-反思"循环机制和双系统架构,虚拟角色能够自主完成复杂多步骤任务,在L-IVA测试平台上达到71%成功率。这项技术突破了传统视频生成只能机械执行预设动作的限制,为虚拟主播、教育视频等应用开辟新前景。