首页 > 传媒 > 关键词  > 超融合架构最新资讯  > 正文

超融合有哪些价值?为何成为用户上云的重要路径之一?

2023-07-03 10:59 · 稿源: 站长之家用户

数字经济时代,用户业务复杂多变,IT基础架构需要能应对不断变化的业务需求。用户上云希望能够更好地推动业务创新发展,而超融合架构凭借自身优势,已成为用户上云的重要路径之一。

那么到底是什么原因让越来越多的用户选择超融合呢?

从技术角度上看,超融合突破传统IT系统多环节瓶颈。

在传统IT架构(三层架构)中,服务器、存储和网络等设备采购于不同的供应商,导致用户采购、部署的周期长,后期运维也要面对多家供应商,并且该架构是由服务器、存储独立地形成烟囱式的架构,每个服务器或者服务集群对应独立的存储或网络,用户也面临着计算、存储资源浪费严重。

超融合架构的核心原理是以软件定义存储替代了传统架构中的存储区域网络,以虚拟化为核心,将计算、存储、网络等虚拟资源融合到一台标准服务器中形成基本架构单元。在超融合架构下,用户向单一供应商采购就能实现计算、存储、网络的快速部署和应用,并且避免了多供应商模式下各个系统、各层级(计算、存储、网络)单独管理,资源调配需要多个界面之间切换的运维复杂的问题,大大降低了运维复杂度和难度,同时解决了集中式存储扩展性差,无法满足上层业务对敏捷性的需求的困境。

从成本角度上看,超融合架构能够有效降低企业IT本。

其一是降低前期硬件采购成本。传统IT架构中,由于存储扩展性差,需要用户预先购买大量的存储硬件,但存储的使用率不高,形成了资源限制和硬件成本浪费。超融合凭借其扩展性强,用户能够根据自己的实际需求随时扩展,按需付费的方式能更好地节约硬件采购成本。

其二是降低运维成本。 在传统IT架构中,要分层进行运维管理,运维复杂,不利于自动化运维工具的使用。超融合架构可以计算、存储和网络三层一体化管理,便于使用自动化运维模式,大大降低了运维管理成本。

其三是降低迁移成本。在用户数字化转型过程中,业务系统迁移和上云更为普遍,传统IT基础架构下业务系统迁移难度大且需要支付大量的许可费用。超融合模式可以为企业提供云原生的能力,对业务需求调整响应敏捷,随需灵活拓展,可有效降低业务系统迁移产生的费用和成本。

超融合市场发展现状如何?

根据《超融合云市场发展研究报告》中指出,近年来,超融合的价值逐渐被市场认可,市场规模保持快速增长。特别是在行业“云化”脚步加快、超融合云能力不断增强的驱动下,超融合架构凭借其灵活、部署快、运维简单等优势迅速发展。

目前,超融合云市场上主要的厂商可以分为六大类:

一是具备云能力的服务器厂商,如华为、新华三等,依托自身服务器硬件优势、私有云技术积累、多年的行业渠道发力超融合云市场;

二是私有云厂商,如ZStack、 易捷行云,依托自身私有云的优势,重点推动超融合架构与云功能的深度融合,打造兼容 X86、ARM等多种架构的“一云多芯”超融合云;

三是超融合厂商,如安超云、深信服、SmartX,  主要通过开发超融合架构平台和软件、分布式存储抢抓市场;

四是服务器厂商,如戴尔、联想,基于在服务器硬件优势,打造各类超融合产品;

五是存储厂商,如杉岩数据、 XSKY,充分利用分布式存储能力,研发超融合产品;

六是虚拟化软件厂商,如VMware、云宏,利用虚拟化软件的优势,重点发力超融合软件。

随着行业“云化”需求的增加、超融合产品和服务的进一步升级,超融合的应用场景将逐步增多。预计 2024 年,中国超融合云市场规模将达172. 2 亿元,同比增速仍保持30%以上。

安超云是较早进入超融合市场的厂商之一,作为数字技术基础架构提供商,安超云打造的安超云操作系统ArcherOS(安超超融合)是一款信创云就绪的全栈超融合基础设施软件产品,具有资源弹性扩展、应用感知、支持混合业务负载等特点,可为用户提供高性能、高可用、有效率及易于安装维护的IT基础设施,极速开启政府和企业上云进程,为政企用户提供全面的国产化替代、数字化转型解决方案。目前,安超超融合已服务超过10000+企业级客户,行业遍布于政府、金融、医疗、教育、交通、能源、建筑等,凭借技术的先进性与高品质服务受到客户信赖。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • Nemotron-4-340B-Reward:多维奖励模型,助力构建自定义大型语言模型。

    Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。

  • Nemotron-4-340B-Instruct:NVIDIA的高级语言模型,优化于英文对话场景。

    Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。

  • BookSlice:让阅读更有趣,用游戏化的方式增加阅读量。

    BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用,通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯,并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具,使阅读变得习惯性和上瘾。此外,BookSlice还提供AI问答功能,帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。

  • agentUniverse:基于大型语言模型的多智能体应用开发框架

    agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。

  • HunyuanDiT Distillation Acceleration:高性能图像生成模型的蒸馏加速版本

    HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法,在不降低性能的情况下,实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式,能够显著减少时间消耗,提高图像生成效率。

  • WonderWorld:从单张图片生成交互式3D场景

    WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架,允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法,显著减少了计算时间,生成几何一致的扩展,使3D场景的生成时间少于10秒,支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。

  • ChatTTS_Speaker:基于ERes2NetV2模型的音色稳定性评分与音色打标。

    ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目,旨在对音色进行稳定性评分和音色打标,帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源,支持在线试听和下载音色样本。

  • fastc:轻量级文本分类工具,使用大型语言模型嵌入。

    fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。

  • MeshAnything:3D资产的自动生成工具

    MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型,它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs),这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格,显著提高了存储、渲染和模拟效率,同时实现了与先前方法相当的精度。

  • HunyuanDiT-v1.1:多分辨率扩散变换器,支持中英文理解

    HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型,它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码,结合从头开始构建的完整数据管道,实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话,根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估,HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比,达到了新的最先进水平。

  • UniAnimate:高效生成一致性人物视频动画的模型

    UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。

  • LVBench:长视频理解基准测试

    LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。

  • Mo:通过卡片式学习,轻松掌握AI科技知识。

    Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式,以图文、动画、视频、语音等多样化内容,使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识,还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术,适合各种背景的学习者,旨在打造一个个性化的学习体验。

  • 开搜AI搜索:面向大众的AI问答搜索引擎

    开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎,它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息,提供直接、精准的答案,并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。

  • AI Math Notes:一个交互式绘图应用,用于数学方程的绘制和计算。

    AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。

  • VideoTetris:文本到视频生成的创新框架

    VideoTetris是一个新颖的框架,它实现了文本到视频的生成,特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术,精确地遵循复杂的文本语义,并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外,它还引入了一种新的参考帧注意力机制,以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

  • Visual Sketchpad:多模态语言模型的视觉推理工具

    Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。

  • GoMate:基于RAG框架的可靠输入和可信输出系统

    GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。

  • SD3-Controlnet-Canny:一种用于生成图像的深度学习模型。

    SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。

  • Tencent EMMA:多模态文本到图像生成模型

    EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

今日大家都在搜的词:

热文

  • 3 天
  • 7天