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2024-7-29
热浪和人工智能挑战会给数据中心带来压力吗?
最佳温度范围是影响数据中心高效运行的关键因素。然而,随着许多国家进入极端高温时期,出现严重且日益严重的停电风险。热浪可能导致数据中心组件过热和故障,导致运营商关闭服务器以防止损坏,从而导致停机和潜在的中断。例如,2022年7月,伦敦创纪录的高温达到104华氏度(40摄氏度),导致冷却系统故障,导致谷歌和甲骨文数据中心下线。两个月后,酷热天气导致推特位于萨克拉门托地区的数据中心瘫痪。敏感电子设备和硬件(例如服务器、存储设备和网络设备)中的各个组件都有特定的工作温度才能实现最佳运行。数据中心的建议温度范围可能低至65华氏度或高至95华氏度,在防止过热和设备潜在损坏方面起着关键作用。该范围由特定硬件目标的工作温度范围和该硬件可以运行的条件决定。 随着热浪越来越频繁,这将是一个反复出现且日益严重的问题,热浪加上停电,数据中心就离线了。温度波动始终是数据中心运营需要考虑的问题,而天气的预期范围并不是主要问题。极端温度,尤其是高温,会给电网带来巨大压力,并可能增加当地生活用水的使用量,而这些用水量取决于冷却系统。当热浪来袭时,电力和水的使用量将根据系统和冷却技术类型而增加,从而给当地市场带来额外的压力。 确保热浪期间的连续性 如今全球都出现了极端高温,许多人都致力于确保数据中心能够继续运行。确保热浪期间连续性的关键利益相关者是现场设施经理,以及更广泛的设施团队,包括电工、机械工程师以及暖通空调专业人员。此外,数据中心冷却拥有庞大的控制系统网络,需要稳定的电流来操作系统的各个组件,以确保调节后的空气以最佳方式流入数据中心空间。数据中心运营商和支持这些设施的机械团队已经为一系列自然灾害和资源限制做好了计划。数据中心运营商随后与客户密切合作,以满足已发布或商定的服务水平协议(SLA)。如果资源或自然灾害需要关闭或限制某些服务,可能还会与客户制定应急计划。过去几年最大的关注点是效率,尽可能有效地利用电力、冷却和水资源,并减少整个设施的浪费。这是通过提高数据中心温度、改进监控解决方案和智能楼宇管理系统以及改进配电和调节来实现的。数据中心运营商越来越多地采用液体冷却技术,以进一步提高其设施的效率,同时在许多情况下在设施或IT设备层面转向闭环、“无水”冷却设计。所有这些都有助于数据中心更加高效地在日益严峻的条件下运行。节能基础设施和更有效的冷却设计(例如液体冷却)是目前正在考虑的两种技术。高效数据中心电源管理的另一种有效但较少被探索的策略是减少主动管理的数据量。”由于数据消耗了数据中心30%或更多的资源,并且80%的数据都是冷数据,因此高效的数据管理可以帮助减少数据中心三分之一的负担,甚至不需要对基础设施进行任何改造。随着热浪频率的上升,再加上更高密度的人工智能处理器的热量输出更大,问题在两个方面变得更加复杂。● 人工智能增加了数据中心的热量和电力消耗,使冷却挑战更加复杂。● 人工智能使挑战复杂化,并提供解决方案。人工智能的持续崛起将加剧这些挑战,但许多挑战也有助于解决保持数据中心在可接受的工作温度下运行的问题。人工智能耗电量巨大,更多的人工智能处理会增加数据中心的热量输出和功耗,从而加剧这一问题。一方面,在更密集的硬件配置下,模型训练和推理的AI工作负载需要大量的计算能力和能源。为AI模型和应用提供动力的服务器会产生大量热量,必须进行散热和冷却。训练这些模型时会发生复杂的计算,需要更多资源密集型的硬件,从而提高模型的最佳运行整体功率。资源利用率和发电量的增加意味着数据中心内会产生更多的热量,从而给冷却系统带来压力。此外,人工智能算法和模型的动态特性可能会导致电力需求和热量产生的激增,而传统的冷却系统可能难以跟上。考虑到过去一年来为了满足对LLM的巨大需求而对集中式数据中心建设的巨额投资,我预计电网的压力将会增加。虽然人工智能工作负载的增加,为保持数据中心的最佳运行温度带来了更多挑战,但它也可以成为解决问题的良方。这可以包括优化热性能管理的人工智能,包括液体冷却或气流的需求流和冷却系统的预测性维护。随着热浪的增加,人工智能还可以用于为实时天气和长期环境模式的系统提供动力,从而根据外部因素自动调整能源消耗和冷却系统。
2024年-7月-29日
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2024-7-29
人工智能如何让实时分析更加真实
人工智能如何让实时分析更加真实 尽管市场在采用实时分析方面已经取得了长足进步,但人工智能可以加速这一进程。 随着数据生成速度和量的不断增加,企业对实时分析的需求变得前所未有的迫切。实时分析的目标是能够立即从数据中提取有价值的洞察,并根据这些洞察做出及时的决策。然而,实现这一目标需要克服许多技术和操作上的挑战。人工智能(AI)和机器学习(ML)的集成正是解决这些挑战的关键,使实时分析不仅成为可能,更加真实和精确。1、实时数据处理的挑战实时数据处理需要在极短的时间内收集、处理和分析大量的数据流。这不仅涉及数据的高速传输和存储,还要求高效的计算能力和复杂的分析算法。传统的数据分析方法往往因为速度和效率的限制而无法满足实时分析的要求。而AI和ML的引入,能够通过自动化和智能化的方式,提高数据处理的速度和准确性。2、AI与ML在实时分析中的应用 实时模式识别与预测:AI和ML算法能够迅速识别数据中的模式,并进行预测。例如,在金融交易中,AI可以即时分析市场趋势和交易行为,预测股票价格走势,帮助交易者做出更明智的决策。 异常检测:AI在实时监控系统中的应用可以迅速检测到异常情况。比如,在网络安全领域,AI可以实时分析网络流量,识别潜在的安全威胁,并立即采取防护措施。 自然语言处理:通过自然语言处理(NLP)技术,AI能够实时处理和分析社交媒体、客户反馈等非结构化数据。企业可以及时了解消费者的情绪和市场趋势,调整营销策略和产品设计。 3、边缘计算与实时分析边缘计算是实现实时分析的重要技术之一。它将数据处理和分析的工作从中心数据中心转移到靠近数据源的边缘设备上,从而大幅减少数据传输的延迟。AI算法在边缘设备上的部署,使得实时分析更加高效和可靠。例如,智能工厂中的传感器可以实时监控生产线,利用AI分析数据,立即发现并解决生产中的问题,提高生产效率和产品质量。4、增强分析与数据民主化增强分析是指利用AI和ML技术,自动化数据准备、洞察生成和数据可视化。它使得没有专业数据分析技能的业务用户也能进行复杂的数据分析。通过自然语言处理技术,用户可以通过与系统的对话,实时获取数据洞察。这种交互方式大大降低了数据分析的门槛,使更多的员工能够参与到数据驱动的决策中,推动了数据民主化。5、数据隐私与道德规范在追求实时分析的同时,数据隐私和道德规范也是不容忽视的问题。AI在数据处理中的应用,必须遵循严格的数据保护法规和道德标准。企业需要建立健全的数据治理机制,确保在实时分析过程中,用户数据得到妥善保护,并透明地向用户说明数据的使用方式。只有这样,才能在利用数据分析带来商业价值的同时,赢得用户的信任。6、行业案例分析 医疗健康:在医疗健康领域,AI实时分析患者数据可以提供快速诊断和治疗建议。例如,通过实时监控病人的生命体征,AI可以识别出潜在的健康风险,及时通知医生采取措施。 制造业:智能制造中的AI应用,实时分析生产线数据,预测设备故障,优化生产流程。这不仅减少了停机时间,还提高了生产效率和产品质量。 零售业:AI实时分析消费者行为和市场趋势,帮助零售商优化库存管理,提升客户体验。例如,通过分析实时销售数据,AI可以预测热销产品,调整库存和供应链策略。 总结人工智能和机器学习技术正以前所未有的方式改变实时分析的面貌。通过提供快速、准确和智能化的数据处理和分析,AI使得实时分析更加真实和可操作。企业必须紧跟这一趋势,利用AI技术提升实时分析能力,从而在瞬息万变的市场环境中保持竞争优势。同时,注重数据隐私和道德规范,确保在数据驱动的商业模式中,用户的利益和信任得到保护。展望未来,AI赋能的实时分析必将成为各行各业创新和发展的重要推动力。
2024年-7月-29日
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2024-7-28
对于“百模大战”,几乎所有大佬的口风都180 °大转变了?
文 | 智能相对论 作者 | 陈泊丞 在2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议产业发展主论坛上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏谈了些对于AI大模型的看法,语惊四座。 他先是指出,“百模大战造成了社会资源的巨大浪费,尤其是算力的浪费。但同时也使得我们追赶世界上最先进基础模型的能力得到了建立。” 而后又强调,“没有应用,光有基础模型,不管是开源还是闭源都一文不值。”同时李彦宏也表示,要跳出移动时代的思维逻辑,避免掉入“超级应用陷阱”,不是只有10亿DAU的应用才叫成功。 可以说,李彦宏的发言挺激烈的。这似乎也是第一次有大佬在这么高级别的场合去把“百模大战”和大模型的发展摊开了说。 当然,秉持着类似观点的,也不只是李彦宏。 金沙江创投主管合伙人朱啸虎在6月的黑马大课上也提到,很多创业者盲目投资AI底层技术。虽然创造了“百模大战”的盛况,但也造成了社会资源浪费。 他强调,“很显然,AI创业的赚钱风向,已经彻底变了。” 怎么变? 除了李彦宏、朱啸虎之外,还有猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛,智谱AI COO张帆、百川智能创始人王小川等大佬在不同的场合也或多或少谈到了大模型行业竞争转变的方向,能最终达成共识的关键点在于“场景”和“应用”。 聚焦基础大模型的“卷”所导致的“百模大战”似乎该喊停了,大模型的重点还是得“卷”场景应用。 大佬们在这一点上达成了共识。今年以来,大家的口风都变了! 不要过度竞争基础大模型,该“卷”场景应用了 在过去一段时间内,美国涌向了大量专注于大模型应用开发的创业公司,如Adept、Stability.ai、Runway、BettrData、Tinybird、UnSkript等等。 同时,像OpenAI、Anthropic这样的大模型头部领军企业以及如谷歌、微软等科技巨头也在致力于利用开源模型或自主研发的基础模型,开发出各种应用场景的解决方案。 GPTs的推出以及OpenAI宣称的一系列给开发者让利的行为,都旨在吸引更多的创业团队参与到GPT技术的创新和应用中,从而丰富GPT生态系统,帮助OpenAI在接下来的时间内占据大模型领域在场景应用方向的优势。 以国外大模型行业的趋势来看,国内这些大佬们的口风转变并非空穴来风。 目前,百度文心一言的日均调用量已经超过5亿,而在两个月前百度官方才刚刚宣布文心一言的日调用量超过2亿。 期间2个月的时间,调用量就发生如此之大的变化,可见大模型要“卷”场景应用不仅仅是厂商们的推动,还有整个市场的需求已经摆上台面,呈现出爆发式增长趋势。 类似的信号也在阿里云的主场上释放。 在世界人工智能大会上,阿里云CTO周靖人公布了近期通义大模型和阿里云百炼平台的最新进展——近2个月,通义千问开源模型下载量增长2倍,突破2000万次,阿里云百炼服务客户数从9万增长至23万,涨幅超150%。 谈及大模型,比起参数上的比较,现如今国内的大佬们似乎更愿意去告诉市场自家的大模型如何好用,有多少人用,接下来还能怎么用等等一系列与场景应用落地相关的事情。 而以朱啸虎为代表的投资者们也开始在应用层去寻找大模型的投资机会。 市场的风向变了,不仅仅只是大佬的口风在变。 “超级能干”的应用在哪? “AI时代,‘超级能干’的应用比只看DAU的‘超级应用’更重要。”在世界人工智能大会上,李彦宏试图为接下来的大模型应用开发趋势下一个结论。 然而,“超级能干”的应用或许理解起来并不难,市场悬而未决的问题在于这样的应用是如何开发出来的,又是如何推向大众? 基于现阶段的行业表现,「智能相对论」认为有几点思考值得探究。 一、在“超级能干”的应用背后,大模型技术的迭代和适配是必要的。 行业的趋势大多殊途同归,大模型领域在今年以来掀起的MoE架构迭代趋势,则是代表了在技术方面大模型正为“卷”场景应用而作支撑。 如今,OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral AI的Mistral、xAI的Grok-1、昆仑万维的天工AI、浪潮信息的源2.0-M32、通义千问团队发布的Qwen1.5-MoE-A2.7B等国内外大模型都采用了MoE架构。 MoE架构通过引入专家网络(Expert Networks)和门控机制(Gating Mechanism)实现了模型的稀疏化和模块化,在数据处理、算力资源调配、输出结果优化等方面都有相当不错的反馈。这为大模型的场景应用落地和推广提供了非常关键的技术支持。 比如,微软就提出了一个端到端的MoE训练和推理解决方案DeepSpeed-MoE,其通过深度优化MoE在并行训练中的通信,减少通信开销,实现了高效的模型并行。此外,DeepSpeed-MoE还提出了基于微调的专家排序机制,可以根据训练过程中专家的损失动态调整输入样本到专家的分配,提升效果。 二、“超级能干”的应用意味着一场更商业化的生态竞争。 技术没问题,但商业化路径不清晰仍然会在今天的市场面临崩盘。日前,微软官网更新了一条通知——“GPT Builder即将停用”。曾经掀起AI圈无数热议与高潮的GPTs似乎正在走向败局。 谁又能想起,当时GPTs概念横空出世的那场发布会还被外界形容为“OpenAI的iPhone时刻”。 OpenAI本意是想借助低门槛的技术能力以及全球开发者们共同打造出一批“超级能干”的应用,结果却因技术问题带来的体验瑕疵以及模糊不清的货币化政策,让GPTs这一概念的商业化路径始终走不通,最终只能“凉凉”。 “超级能干”的应用大多是建立在成熟的商业生态之上,或许全球的AI厂商都需要认清楚这一点。值得一提的,在大洋的彼岸,阿里云在2022年11月牵头发起的开源AI模型社区刚刚斩获2024 SAIL之星奖的魔搭ModelScope。 历经一年多的发展,魔搭社区已成为国内规模最大、最活跃的AI模型社区,汇聚5500多款优质模型和上千数据集,为超过560万开发者提供了模型及免费算力服务。或许,OpenAI没能走通的生态路径,在中国会有新的生机吧。 三、“超级能干”的应用必然萌芽于行业场景中。 朱啸虎送给大模型创业者的忠告,“不要迷信AI,聚焦尖刀场景尽快落地。”——场景是孵化“超级能干”应用的摇篮,然而更深入地来看,也不能只看场景,最终还得看用户反馈和价值呈现。 医疗、教育、金融、制造、交通、农业等等这些行业领域是大模型应用“高发”场景,但打造出来的智能体或解决方案究竟如何,“如人饮水,冷暖自知”罢了。 To B的项目看效率。在快递领域,目前通过大模型来帮助处理订单,就可以做到了“一张图、一句话寄快递”,不再需要其他繁琐的流程,时间从3分多钟缩短到19秒。而且90%以上的售后问题,也都由大模型来解决。——这样的效率提升,才称得上是“超级能干”。 To C的场景看用户。此前,在高峰期,百度的高考智能体每天要回答超过两百万个考生的问题。对于全国1000万的考生来说,这一比例是相当高的。——这样的用户数量,也算得是“超级能干”。 今天,大模型应用覆盖文本生成、数据处理、PPT制作、市场营销、客服售后、医疗诊断等各类通用的和垂直的场景。实际上,市场并不缺场景,而是缺乏能干、有效的应用,“卷”应用须在场景中找用户、找价值。 *本文图片均来源于网络 此内容为【智能相对论】原创, 仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。 部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。 •AI产业新媒体; •澎湃新闻科技榜单月度top5; •文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10; •著有《人工智能 十万个为什么》 •【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。
2024年-7月-28日
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2024-7-28
可持续数据中心冷却的新时代
革新数据中心的可持续性在应对先进技术带来的热量的同时,一种突破性的冷却系统即将问世。人工智能已经席卷了科技界,随之而来的是数据中心的能源需求飙升。能源消耗的激增带来了不容忽视的挑战。密苏里大学的Chanwoo Park处于开发冷却系统的前沿,该系统将显著降低数据中心的能源需求,解决高性能人工智能设备中组件过热的紧迫问题。数据中心是现代技术的支柱,以其巨大的能源需求而闻名。目前,这些设施消耗了美国相当一部分电力供应,其中很大一部分用于冷却设备。Park创新的两相冷却系统在这个能源饥渴的环境中脱颖而出,成为希望的灯塔。通过利用相变原理来有效散热,该系统不仅可以最大限度地降低能耗,而且可以在冷却需求较低时被动运行。通过Park的开创性工作,可持续数据中心冷却的未来看起来很有希望,让人们得以一瞥人工智能计算中更节能的时代。可持续数据中心冷却的新视野:解决关键问题和挑战在可持续数据中心冷却领域,实现能源效率和环境责任的征程以持续的创新和研究努力为标志。虽然密苏里大学的 Chanwoo Park 开发的突破性冷却系统前景广阔,但在这个新时代,仍存在一些重要的问题和挑战需要解决。关键问题:1.传统数据中心冷却方法对环境有何长期影响?传统的数据中心冷却方法通常依赖于高能耗,导致碳排放和环境压力。探索可持续的替代方案对于减轻这些影响至关重要。2. Park 的两相冷却系统在广泛实施方面有多大的可扩展性?虽然 Park 的系统在减少数据中心内的能源需求方面显示出潜力,但其可扩展性和对各种数据中心规模和配置的适应性需要仔细评估。3. 政府政策在促进可持续数据中心冷却技术方面发挥了什么作用?政府政策和法规可以激励数据中心采用可持续冷却解决方案。了解政策环境对于推动整个行业的变革至关重要。主要挑战:– 成本考虑:实施新的冷却技术可能涉及大量的前期成本,这对寻求平衡可持续性和财务可行性的数据中心运营商来说是一个挑战。– 技术集成:将创新的冷却系统与现有的数据中心基础设施集成可能需要复杂的修改和升级,从而导致潜在的中断和运营风险。– 性能优化:确保可持续的冷却解决方案在不同的工作负载和环境条件下保持最佳性能水平仍然是数据中心管理人员面临的关键挑战。优点和缺点: 优点: – 降低能耗:可持续冷却系统有可能显著降低能耗水平,从而节省成本并带来环境效益。– 增强可靠性:高效的冷却解决方案可以通过最大限度地降低过热和设备故障的风险来提高数据中心的整体可靠性。– 环境效益:通过减少能源需求和碳足迹,可持续冷却技术有助于打造更环保、更可持续的数据中心生态系统。 缺点: – 实施成本:升级到可持续冷却系统可能需要大量投资,影响某些数据中心运营商的财务可行性。– 技术复杂性:先进的冷却技术可能会给运营管理和维护带来复杂性,需要专业知识和资源。– 性能不确定性:新冷却系统在实际条件下的性能和效率可能会有所不同,需要进行彻底的测试和监控以确保获得最佳效果。
2024年-7月-28日
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2024-7-28
什么是认知数字孪生?技术又一次飞跃
什么是认知数字孪生?技术又一次飞跃 数字孪生的概念改变了数字化转型。其为物理资产、流程或系统提供了虚拟镜像,并实现了前所未有的分析、监控和预测水平。但随着技术的发展,我们为这些数字副本注入以前难以想象的智能的能力也在不断增强。进入认知数字孪生时代,数字世界和现实世界之间的界限将更加模糊。这些先进的模型不仅仅是模拟现实。其从现实中学习、适应现实,甚至可能预测未来的变化。如果以为数字孪生是一次飞跃,那么认知数字孪生将重新定义什么是可能的。其提供的洞察力和效率可能会改变整个行业。首先,我们来了解一些背景知识。 什么是认知数字孪生? 认知数字孪生是一种先进的数字模型,可在数字环境中复制物理对象、系统或流程,同时结合认知计算功能。这些功能使数字孪生能够根据数据和交互进行学习、适应和优化。事实上,这很像人类的心理过程。以下是其主要功能和应用的细分: 关键特性 数据集成:其集成来自各种来源的数据,包括来自物联网(IoT)设备的实时数据、历史数据、环境数据等。这种组合创建了全面的数字表示。 认知计算:结合人工智能(AI)、机器学习以及有时的自然语言处理,认知数字孪生可以分析数据、从中学习并做出预测或决策。 自适应学习:其根据新数据和结果不断学习和适应,提高准确性和有效性。 交互性:这些模型可以与用户交互,提供见解,回答查询,甚至接收反馈以改进其操作。 应用 制造业:在制造业中,认知数字孪生可以通过模拟优化生产流程、预测维护需求并改进产品设计。 医疗保健:其可以模拟人体器官或系统来模拟医疗并预测结果,从而有助于个性化医疗和手术规划。 智慧城市:对于智慧城市,其通过分析大量的城市数据来帮助优化交通流、能源消耗和基础设施管理。 能源:在能源领域,其优化可再生能源的运行,预测需求,并改善电网管理。 优点 提高效率:预测维护和优化操作,可减少停机时间并节省成本。 增强决策能力:模拟场景和预测结果的能力,有助于做出更明智的决策。 个性化:特别是在医疗保健和消费产品领域,其能够根据个人数据提供高度个性化的解决方案。 挑战 数据隐私和安全:安全地处理敏感数据是一个重要的问题,尤其是在GDPR这样的法规下。 集成复杂性:与现有系统集成,并管理大量数据流可能很复杂。 计算需求:先进的人工智能和模拟需要大量的计算资源。 认知数字孪生代表了数字建模的重大飞跃,其提供了动态、智能的表现形式,可以推动各个领域的创新和效率。 扩大数字孪生的覆盖范围 认知数字孪生可能会对战略决策和创新周期产生深远影响。虽然许多企业采用认知数字孪生来提高运营效率和预测性维护,但其潜力远不止这些应用。以下是一些可能性: 加速创新 认知数字孪生可以显著缩短产品和服务的设计和开发周期。通过在虚拟环境中模拟真实条件和用户交互,企业可以快速制作原型、测试和迭代新创意,而无需花费与物理原型相关的时间和成本。这可以缩短创新周期,使企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。 战略决策 认知数字孪生的预测分析和场景模拟功能为企业提供了强大的战略规划工具。企业可以使用这些模型来预测未来趋势,评估不同战略的潜在影响,并做出符合长期目标的明智决策。这种战略远见往往被低估,但可以显著影响企业应对复杂市场动态和新兴挑战的能力。 跨部门合作 认知数字孪生可以促进企业内不同部门之间的合作,打破传统上阻碍信息流和决策的孤岛。通过提供统一的交互式产品、流程或服务模型,设计、工程、运营和营销团队可以更有效地协作,确保以统一的方式解决问题和创新。 道德和隐私考虑 随着企业在认知数字孪生中利用更多数据和高级人工智能,必须应对数据隐私、安全和人工智能道德使用的复杂局面。企业可能没有充分认识到建立健全治理框架以满足道德考虑的必要性,这可能会导致声誉受损和法律问题。 实时客户洞察 认知数字孪生可以通过整合来自各个接触点的数据,提供对客户行为和偏好的实时洞察。这一方面对于希望提升客户体验和开发更个性化产品的企业尤其有价值。然而,这些见解在推动业务战略和客户参与方面的潜力,可能不会立即对所有企业都立即显而易见的。然而,真正的惊喜可能在于定制和个性化。与主要专注于优化制造流程、预测性维护和运营效率的传统数字孪生不同,认知数字孪生可以深入研究。其利用人工智能和机器学习不仅可以理解和模拟复杂系统,还可以实时预测个人用户的行为、偏好和需求。这一点重要,原因如下: 个性化的客户体验:认知数字孪生使企业能够通过动态建模个人客户互动和偏好,以提供高度定制的体验。 实时适应:其能够根据新数据不断更新,以更好地了解客户需求和系统性能。甚至,还可以在变化发生之前预测变化。 产品设计的创新:通过模拟现实世界的产品使用情况并结合行为洞察,认知数字孪生可以带来更符合用户需求的创新设计。 变革性商业模式:其支持新的即服务商业模式,通过软件不断优化产品,提高客户满意度和忠诚度。 从数据中获得的惊人见解:通过分析和学习大量数据,可以发现意想不到的优化、创新和客户参与机会。 为什么企业应该关注数字孪生的下一阶段 从传统数字孪生到认知数字孪生的转变,标志着企业利用技术进行数据分析、人工智能和机器学习的重大变革。认知数字孪生以其动态特性脱颖而出。其从数据中学习并实时适应,与之前的静态模拟相比有了重大飞跃。这种适应性是其预测能力的关键。其还能以惊人的准确性预测未来情景、预测风险并优化运营,以满足未来需求。认知数字孪生带来的战略决策为企业提供了显著的竞争优势,提供了深入、可操作的见解,支持所有组织层面的明智和战略决策。在拥挤的市场中,这种差异化的能力凸显了认知数字孪生的变革潜力。其不仅仅反映了物理和数字现实,还利用预期和学习来重塑行业的未来。对于许多组织而言,这条道路正在揭示数字交互和运营智能的新维度。
2024年-7月-28日
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2024-7-27
苹果X屏幕突然变黑白?揭秘背后的可能原因
苹果X时间变黑白显示可能是因为您开启了“深色模式”或“辅助功能”中的“灰度”选项。请检查设置,关闭这些选项以恢复彩色显示。 苹果X时间变黑白显示是一个常见的问题,通常与设备的设置有关,具体分析如下: (图片来源网络,侵删) 1、辅助功能设置 色彩滤镜启动:苹果手机的“色彩滤镜”功能,旨在帮助视觉障碍用户提供更好的视觉体验,当这个功能被激活时,可能会导致屏幕显示转为黑白色。 灰度模式误操作:苹果X可能因为用户不经意间启用了灰度模式,导致屏幕显示为黑白。 2、软件问题 系统设置更改:iPhone在其辅助功能设置中提供了多种显示模式,包括黑白显示,这可能被用户或系统无意中触发。 (图片来源网络,侵删) 软件冲突或故障:某些应用软件在后台运行时可能会与系统设置发生冲突,错误地修改了显示设置。 3、硬件问题 显示连接问题:尽管较为罕见,但硬件故障如显示屏或其与主板之间的连接问题也可能导致黑白屏问题。 设备损坏:摔落、进水等物理损害可能影响内部组件,间接引起显示问题。 4、电源管理 (图片来源网络,侵删) 睡眠模式误触:手机可能因误触而进入睡眠模式,造成屏幕黑屏,貌似变为黑白显示。 自动锁屏设置:苹果X的自动锁屏设置可能过于敏感,导致在轻微遮挡下屏幕即进入黑屏状态。 5、配件干扰 屏幕保护膜影响:使用的某些屏幕保护膜或盖子可能与设备的光线传感器产生干扰,误导设备进入黑白模式。 6、系统更新 不完整或错误的系统更新:如果系统更新过程中出现问题,可能会导致系统设置出现异常,包括屏幕颜色变化。 7、用户操作不当 误触设置选项:不熟悉设备设置的用户可能在尝试调整其他设置时误触了相关选项,改变了屏幕显示方式。 8、环境因素 温度影响:极端温度条件可能影响手机显示屏的性能,间接导致显示效果改变。 在此背景下,人们可能会关注如何恢复苹果X的正常彩色显示,并预防未来此类问题的再次发生,以下是一些相关的注意事项和建议: 定期检查并熟悉设备的所有设置选项,避免误操作。 在进行系统更新时确保电量充足,且在稳定的网络环境下进行。 使用官方或认证的配件,减少对设备的潜在伤害。 学习基本的故障诊断方法,以便在问题初现时能够迅速应对。 对于频繁出现的问题,及时联系专业的技术支持进行咨询。 相关问题与解答: Q1: 如何检查是否开启了“色彩滤镜”或“灰度”模式? Q2: 如果怀疑是硬件故障导致的问题,应该如何进行检测? A1: 可以通过进入设备的“设置”>“通用”>“辅助功能”>“显示调节”,查看“色彩滤镜”或“灰度”模式是否被激活,如果是,关闭相应的开关即可恢复正常颜色显示。 A2: 若怀疑硬件问题,建议首先尝试重启设备看是否解决问题,如果问题依旧,最好备份重要数据后,联系苹果授权服务提供商或前往苹果零售店的天才吧(Genius Bar)进行专业检测和维修,硬件问题往往需要专业人员进行诊断和处理。 苹果X时间变黑白显示通常是由设置中的“色彩滤镜”或“灰度”模式被激活所导致,了解设备设置、维护好设备、注意操作方式,以及及时更新和修复可能出现的软件问题,都是预防和解决此类问题的有效方法,遇到问题时,不妨先自行按照上述步骤排查,若问题复杂或无法自行解决,应及时寻求专业技术支持。
2024年-7月-27日
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2024-7-27
关于云的常见问题解答
关于云的常见问题解答 当提到云时,人们通常会有各种问题。以下是一些常见问题和解答: 什么是云计算? 云计算是通过互联网提供计算资源和服务,包括存储、数据库、软件、网络和分析等。用户可以通过云服务提供商按需获取这些资源,而无需自己购买和维护硬件设备。 云计算有哪些优势? 灵活性和可扩展性:用户可以根据需求随时调整资源。 成本效益:无需购买昂贵的硬件设备,只需支付使用的资源。 可靠性和安全性:大多数云服务提供商提供高可用性和数据安全保障。 全球化:用户可以在全球范围内访问云服务,无需考虑地理位置限制。 云计算的类型有哪些? 公有云:由第三方提供和管理,多租户共享基础设施。 私有云:专为单个组织定制和管理,通常部署在内部数据中心。 混合云:结合了公有云和私有云的优势,允许数据和应用在不同环境之间移动。 私有云、公共云和混合云之间的区别是什么? 私有云、公共云和混合云是三种不同类型的云计算环境,它们在所有权、部署方式和灵活性等方面存在显著差异。以下是它们之间的区别: 私有云: 所有权:私有云由单个组织拥有和管理,通常部署在组织自己的数据中心内。 安全性和控制:由于私有云完全受到组织控制,因此可以实施定制化的安全策略和合规性要求。 成本和资源:私有云通常需要较高的初期投资和运营成本,因为组织需要购买、部署和维护自己的硬件和软件设施。 灵活性:尽管私有云提供了更多的控制权,但其灵活性和可扩展性可能受到硬件资源限制的制约。 公共云: 所有权:公共云由第三方云服务提供商拥有和管理,多个客户共享同一基础设施。 成本和资源:公共云通常采用按需付费的模式,客户只需支付实际使用的资源,无需承担基础设施的购买和维护成本。 可扩展性:公共云提供了无限的可扩展性,用户可以根据需要快速增加或减少资源。 安全性和合规性:尽管公共云通常提供高级的安全性和合规性措施,但由于多个客户共享同一基础设施,可能存在安全隐患。 混合云: 结合了私有云和公共云的优势,允许应用和数据在不同云环境之间移动。 灵活性和数据控制:混合云允许组织根据需求在私有云和公共云之间动态分配工作负载,从而实现更高的灵活性和数据控制。 合规性和成本效益:混合云可以根据工作负载的性质将敏感数据和应用部署在私有云中,同时利用公共云的灵活性和成本效益。 总的来说,私有云提供了更高的安全性和控制权,但成本更高且灵活性较差;公共云具有更低的成本和无限的可扩展性,但安全性可能会受到一定程度的影响;混合云则是一种结合了私有云和公共云的解决方案,兼具安全性、灵活性和成本效益。选择哪种类型的云计算环境取决于组织的具体需求和考量。 云计算的风险有哪些? 数据安全性:云存储数据可能受到黑客攻击或数据泄露的风险。 依赖性:过度依赖云服务商可能导致厂商锁定和服务中断的风险。 合规性:一些行业可能有严格的合规性要求,需要确保云服务商符合相关标准。 如何确保云计算环境的安全? 强密码和身份验证:使用复杂的密码并启用多因素身份验证。 数据加密:对数据进行加密保护,包括数据传输和存储。 定期备份:定期备份数据以应对意外数据丢失或损坏。 安全更新和漏洞修补:及时更新和修补系统以保护系统免受安全漏洞的威胁。 云计算和内部安全的主要区别是什么? 运行本地服务器的企业可以完全控制其安全性。有了合适的IT安全团队,企业可以确信其网络是安全的。然而,云数据安全是一项共同的责任。即使企业履行了自己的职责,云提供商也可能没有。因此,企业在选择云提供商之前必须进行研究。 云数据安全的四个层次是什么? 组织将其数据分为公共数据、内部数据、机密数据和受限数据。公共数据对所有人开放,不需要保护。内部数据对所有员工开放,安全风险也很低。机密和受限数据需要保护;它的损失在法律和财务上都有影响。数据分类可以帮助公司在预算范围内保护其关键资产。 云数据安全中的共享责任模型是什么? 共享责任模型概述了每个人在保护云环境方面的责任。其要求云提供商解决云的安全威胁和基础设施。与此同时,客户企业承担起保护云存储资产的责任。 如何选择合适的云服务提供商? 考虑需求:了解自己的业务需求,选择提供相应服务的云服务商。 安全性和合规性:确保云服务商提供的服务符合行业标准和法律法规。 性能和可用性:评估云服务商的性能指标和服务级别协议(SLA)。 客户支持:选择提供良好客户支持和解决方案咨询的服务商。 云计算对企业有何影响? 创新和敏捷性:云计算使企业能够更快速地推出新产品和服务。 成本优势:通过降低IT基础设施成本和资源浪费,提高了企业的效率和盈利能力。 全球化竞争力:云计算使企业能够更容易地扩展到全球市场,加强竞争力。 综上,这些问题和解答可以帮助理解云计算的基本概念、优势、类型、选择标准以及安全性等方面的内容。
2024年-7月-27日
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2024-7-27
什么是云工作负载保护平台(CWPP)?
随着企业对云的依赖越来越大,自然会出现新的安全挑战。在这篇文章中,我们将进一步深入了解它们是什么、它们为何重要以及如何开始使用。 云工作负载保护平台市场 工作负载保护控制市场由以工作负载为中心的安全保护解决方案定义,这些解决方案通常基于代理且在设计上具有层次结构。CWPP提供跨本地、物理和虚拟机(VM),以及多个公共云基础设施即服务(IaaS)环境的混合数据中心架构中的服务器工作负载保护的可见性和控制。理想情况下,它们还支持基于容器的应用架构。现实情况是,大多数企业目前的工作负载分布在这三种环境的组合中,其中包括多个IaaS提供商。CWPP产品建立在每个组织(无论大小)的基础运营和安全卫生最佳实践之上,然后在此基础上构建核心工作负载保护策略,并识别在工作负载之外运行的不太关键(但也很重要)的控制。 为什么CWPP如此重要? 随着市场继续从传统的传统系统和本地系统迁移到云原生系统,应用需要重新调整和重新开发,因为实现这一转变并不像“复制粘贴”到云那么简单。在考虑CWPP的重要性时,需要考虑以下五件事:大多数最佳实践和合规框架都提供了一系列需要考虑的控制措施,但CWPP采取了一种规范性方法,重点关注最重要和最关键的控制措施。这种方法不仅适用于云服务,也适用于虚拟环境和本地运营。鉴于大多数组织都有一套非常复杂的传统应用,这种转变绝非易事。全面安全策略所需的功能和安全框架无法直接转换。出于各种原因,大多数组织都在使用来自多个供应商的混合云服务。安全专业人员必须了解和理解关键控制的层次结构。这样,变量将被消除,云服务中的安全性成功将变得切实可行。DevOps是一个持续创新和持续开发(CI/CD)的过程,其中应用开发人员利用来自各种来源和位置的工作负载,来快速有效地创建和发布应用。这使DevOps能够在短时间内快速响应客户需求。快速开发和应用改进的让步意味着安全人员需要统一、一致的方法来保护工作量。随着工作负载环境的不断变化、缺乏可见性和控制以及持续的DevOps周期,CWPP是采用和实施的理想安全框架。它具有规范性,并优先考虑应将哪些控制归类为基础和不太重要的控制。 CWPP与EPP CWPP与端点保护平台(EPP)有很大不同,因为CWPP专注于保护工作负载,无论其位于何处,而EPP则专注于防止端点受到攻击的保护和可见性。然而,这两者的组合提供了一个全面而强大的架构,可以减轻安全风险和暴露。Cimcor的完整性框架CimTrak将其核心特性和功能与CWPP和EPP战略性地结合起来。 实施有效的CWPP解决方案 在过去的二十年中,Cimcor一直提供IT控制措施,以最大限度地降低安全威胁和漏洞的风险。不幸的是,与行为监控、基于主机的入侵防御和其他一些领域等不太重要的控制措施相比,这些基础控制措施尚未受到足够的重视。这导致了无法控制的安全事件/漏洞数量和不负责任的IT安全支出,这继续危及和损害全球IT基础设施(包括本地和云端)的风险和安全。简而言之,组织需要优先实施基础控制措施,以便从成本和风险角度展示最大的投资回报率。 CWPP对齐层次结构 这种对基础和基本安全卫生控制的优先排序不仅在CWPP层次结构中被提及,而且还包含在几乎所有最佳实践和合规框架中,例如NIST800-53、信息技术基础架构库(ITIL)、CIS控制、CMMC、PCI等等。为了更深入地了解Gartner的工作负载保护平台,利用以下五个控制类别非常重要:● 配置管理● 更换管理层● 加固● 系统完整性保证● 应用控制/白名单
2024年-7月-27日
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2024-7-27
云端绿色出行:为数字时代构建可持续解决方案
大众意识到人类活动对气候变化的负面影响,消费者开始意识到他们购买和使用的产品对环境的影响。此外,政策制定者也施加了巨大压力,确保组织公开其遵守可持续发展目标,并且其生产的产品对环境、经济和社会的影响极小或为零。随着越来越多的企业签署承诺,到2050年实现净碳负排放,这意味着整个组织(包括IT)将优化并负责实现可持续发展目标的行动,甚至是数字化计划。 采用云技术 虽然企业采用云技术来开发应用程序和产品主要是出于业务和技术方面的考虑,但采用云技术也被视为减少数据中心间接排放足迹的一种手段,数据中心并不总是能够满足动态扩展需求,因此管理能源消耗的机会较少。云供应商提供平台服务,支持基于需求的动态资源扩展和工作负载整合,以减少服务器容量需求。采用云技术有利于满足组织的温室气体协议排放核算需求(运行云工作负载的排放贡献被归类为温室气体协议范围3) 云供应商采取了正确的举措 如今,云供应商已经采取了实现净零排放的战略。这些战略包括支持全球可再生能源项目中的数字计划、水资源管理、采用可再生能源为数据中心供电(来自电网或私人部署)、在数据中心建设中使用低碳混凝土等等。此外,云供应商正在投资构建运行其服务器的定制硬件,以提高数据中心效率子。 云中的可持续性 实现云安全性的原则一样,优化云可持续性的责任也有明确的划分。云供应商负责云的可持续性(重点是构建可持续的数据中心生态系统、基础设施和平台服务),而云客户(解决方案开发商)负责优化其工作负载以实现云的可持续性。 云端可持续工作负载 世界各地的监管机构越来越多地将温室气体核算体系纳入其环境法规,强制要求各组织跟踪和披露其排放量。因此,“可持续性”作为云解决方案的非功能性质量属性要求,正迅速获得与软件架构中其他非功能性属性(性能、可扩展性、可移植性、性能)同等的关注。确定合适的云:因此,客户需要了解云供应商如何帮助实现云的可持续性,以及他们目前和未来在实现净零(或负)目标方面的协调、投资和进展。例如,数据中心分布在电网中可再生能源来源的地区就是一个这样的指标。对水资源管理的承诺是另一个指标。优化数字云解决方案:云工作负载的可持续性实践包括了解所用服务的影响、通过工作负载生命周期衡量影响以及使用架构最佳实践来最大限度地减少这些影响。云解决方案架构师和开发人员负责做出正确的架构选择以在云中进行优化。其中包括选择正确的计算实例类型)、正确的托管云平台服务、实施数据模式以减少空间消耗、优化算法、设计动态规模、尽可能平衡峰值负载的策略等。在整理非功能性需求时,必须不断优化需求(牢记最终解决方案成本和对可持续性的影响),并且要对客户和最终消费者的需求有意义(例如,放宽非必要需求的可用性指标并实现自动化,而不是浪费资源待命以防故障)。 利用云进行嵌入式应用开发和部署 一个间接的例子是,企业如何利用云来优化开发硬件单元的生产,从而控制浪费和排放,即通过基于云的嵌入式应用虚拟开发环境的概念。虽然开发嵌入式应用需要大量硬件,但最近基于ARM的计算实例(能耗降低约50%)在云端的激增,使企业能够将嵌入式应用程序开发和部署到模拟实际硬件的ARM实例上。因此,开发人员可以在云端开发和测试功能以确保功能正确性,而无需在开发生命周期的大部分时间里采购单独的开发硬件单元。考虑到嵌入式应用数量的不断增加,云端的虚拟开发和部署环境可以实现分布式开发,并消除对始终可用的机器和硬件的依赖。这最大限度地减少了为开发人员制造和采购硬件板的需要,直到绝对需要为止,从而减少了不必要的生产和潜在的浪费。以可持续性为重点,云供应商和其他参与者提供解决方案,使云解决方案提供商能够在分析云项目后监控碳足迹,例如GCP的碳足迹仪表板。一般来说,人们会注意到,优化工作负载以降低成本的决策也间接优化了可持续性。
2024年-7月-27日
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2024-7-27
中小企业如何利用区块链实现高级云数据安全
随着数字经济的蓬勃发展,数据安全成为企业尤其是中小企业关注的焦点。区块链技术以其独特的去中心化、不可篡改和透明性等特性,为云数据安全提供了新的解决方案。本文将探讨中小企业如何利用区块链技术实现高级云数据安全。 区块链技术概述 区块链是一种分布式账本技术,其核心在于通过加密算法和共识机制确保数据的不可篡改性和透明性。每个区块包含一组交易记录,并通过哈希值与前一个区块相连,形成一个不断增长的链。这种结构使得任何试图篡改数据的行为都会立即被发现并被整个网络拒绝。 中小企业面临的数据安全挑战 中小企业在数据安全方面常常面临资源有限、技术力量薄弱等问题。传统的数据存储和传输方式容易受到黑客攻击、数据泄露等风险。此外,数据的隐私保护和合规性也是中小企业需要考虑的重要问题。 区块链在云数据安全中的应用 数据加密与存储:区块链技术可以通过加密算法对数据进行加密,确保数据在存储和传输过程中的安全。同时,分布式存储机制使得数据不易被单一攻击点破坏。数据访问控制:利用区块链的智能合约,企业可以设定复杂的访问控制策略,确保只有授权用户才能访问特定数据。这有助于防止未经授权的数据访问和泄露。数据完整性验证:区块链的不可篡改性使得数据的完整性验证变得简单。企业可以通过区块链记录数据的每一次变更,确保数据的一致性和完整性。数据隐私保护:通过零知识证明等技术,区块链可以在不泄露数据内容的情况下验证数据的有效性,从而保护用户的隐私。合规性管理:区块链的透明性和可追溯性可以帮助企业更好地管理数据的合规性,确保符合相关法律法规的要求。 实施策略 选择合适的区块链平台:中小企业应根据自身需求选择合适的区块链平台,如以太坊、超级账本等。这些平台提供了丰富的开发工具和社区支持,有助于企业快速实现区块链应用。制定数据安全策略:企业应制定详细的数据安全策略,明确数据的加密、存储、访问控制等要求,并确保这些策略与区块链技术相结合。培训员工:企业应加强对员工的数据安全意识培训,确保他们了解区块链技术的优势和使用方法,从而更好地利用区块链保护数据安全。持续监控与审计:企业应建立完善的数据监控和审计机制,定期检查数据的安全性和合规性,及时发现并解决潜在的安全问题。合作与共享:中小企业可以通过与其他企业或行业组织合作,共享区块链技术的应用经验和资源,共同提升数据安全水平。 案例分析 以某中小企业为例,该企业通过区块链技术实现了供应链管理的数据安全。通过将供应链中的每一个环节记录在区块链上,该企业不仅确保了数据的不可篡改性,还提高了供应链的透明度和效率。同时,通过智能合约自动执行合同条款,减少了人工干预,降低了操作风险。 总结 区块链技术为中小企业提供了一种新的数据安全解决方案。通过合理利用区块链技术,企业不仅可以提升数据的安全性,还能提高数据管理的效率和透明度。然而,区块链技术的实施也需要企业具备一定的技术基础和资源投入。因此,中小企业在实施区块链技术时,应充分考虑自身的实际情况,制定合理的实施策略。通过以上分析,我们可以看到区块链技术在云数据安全方面的潜力和应用前景。中小企业应积极探索和利用这一技术,以提升自身的数据安全水平,从而在激烈的市场竞争中占据优势。
2024年-7月-27日
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