科技行者 5月29日 北京消息): 5月29日,阿里云发布企业级云灾备解决方案:为制造、金融、医疗等企业提供一键容灾能力,例如业务恢复、数据保护和网络自愈,最大程度保护本地和云上业务稳定运行,此外,云上灾备成本相对传统线下节省50%。
据第三方数据显示,到2020年,全球产生的数据量将达到40ZB,灾备是保障数据和业务安全的关键一环。而传统灾备高成本、高浪费、低利用率,且建设时间长,对运维人员要求极高,云灾备成大势所趋。Gartner预计,到2020年,90%的容灾操作会发生在云端。
此次发布的企业级云灾备解决方案来自阿里巴巴IT基础设施云化的灾备经验,完全省去灾备机房的建设规划,大幅节约建设成本与软硬件运维成本。
该方案采用了国内首个磁盘级数据持续复制技术,同时支持混合云和跨云的多平台融合架构,为企业提供五大能力:用户数据中心和公共云的相互容灾;业务不停机,完成容灾演练;首个云原生支持弹性容灾,只需部署最低负载;一键容灾快速恢复,RTO、RPO可达秒级;完善的数据加密体系,保证数据的极致安全。
例如,在部署容灾方案时,企业IDC和阿里云之间可以智能接入网关(SAG)以专线或者互联网方式互通;通过数据传输服务(DTS)在云上构建IDC数据库的灾备实例,实现业务的热迁移,最终对不同类型的业务实现快速业务切换和数据恢复。
与传统灾备方案往往成本高昂、实施难度大,而且异地灾备机房需要专人运维,流程复杂,云灾备无需企业采购服务器,直接使用云厂商的基础设施即可。
阿里云企业级云灾备还符合四个极限目标,即不在同一火山地震带,不在同一水系,不在同一电网,不在同一运营商网络出口,最大程度地保障业务和数据稳定安全。
图:阿里云技术战略总监 陈绪
目前,该解决方案已服务制造、金融、医疗等诸多行业企业。阿里云技术战略总监陈绪表示:“云上拥有多层冗余设计、新技术智能管理等,可为企业提供更好的数据保护策略,灾备上云是时间问题,只做传统灾备的CIO不是好CIO。”
据了解,阿里云企业级云灾备方案相比企业自建,成本降低50%;同时能做到快速恢复,弹性容灾,可演练,灾备无感,是业内首个集业务恢复、数据保护和网络自愈于一身的业务保护解决方案,保障企业数据、应用和业务的稳定可靠,数据可靠性达到业界领先的12个9。
发布会当天,阿里云还推出“先行者计划”,免费提供10万台智能接入网关设备,让更多企业像使用互联网一样,便捷、低成本、安全地使用灾备服务,保证业务永续。
凭借多层次防护、跨区域容灾等能力,阿里云已连续三年入选Gartner全球云存储魔力象限,并被列为全球领导者。在数据安全领域,作为亚洲合规资质最全的云服务商,率先发布《数据保护倡议书》,是首个提出“绝对不碰客户数据”承诺的云厂商。
数据显示,企业上云意愿已达84%,这一方面来自云计算对传统IT的改造红利,另一方面来自不断降低的上云门槛。近日,阿里云PolarDB还发布重大更新,支持Oracle等传统数据库一键迁移上云,解决了企业核心业务上云的难题。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。