CNET科技资讯网 6月12日 北京消息(文/黄当当): 自2016年1月发布SaaS版本的Alauda cloud和Alauda cloud Pro之后,灵雀云“快马加鞭”,经过一年的沉淀积累,终于面向企业级市场推出,支持私有部署的“以DevOps为理念,面向微服务应用的新一代PaaS平台”——Alauda EE。
灵雀云CEO左玥认为,当前企业IT数字化转型最大的挑战, 是如何提高业务敏捷度,加速交付节奏,提高客户满意度。而 Docker 被称为云计算领域的 “集装箱”,可以帮助客户快速构建云原生应用,实现持续集成和交付,加快应用迭代。
目前,容器已变为企业落地微服务架构改造及实现DevOps运维架构理念的重要支撑。左玥表示,“希望灵雀云最新发布的企业专享版产品Alauda EE,能够帮助用户解决以上问题,并助力企业获得持续创新的核心能力。”
发布环节,由灵雀云CTO陈恺主导,着重介绍了Alauda EE这款产品以及新功能。
Alauda EE,是以DevOps为理念,面向微服务应用的新一代PaaS平台。Alauda EE企业专享版全面支持Kubernetes,兼容Swarm和Mesos主流容器编排系统,增加了以下新功能:
1、全面集成Kubernetes,将现有基础设施一键升级成新一代的容器云平台;
2、面向DevOps的持续集成、持续交付流水线全面升级;
3、深度支持微服务架构,全面集成基于SpringCloud的微服务框架;
4、自助式、服务化IT治理:基于角色的权限管理、资源配额、企业内部多租户自助IT治理;
5、弹性大数据服务。
“在数字化转型的过程中,产生了以软件为中心的商业模式。在这种商业模式下,对于一个企业来说,最核心的竞争力就是持续创新的能力。而持续创新能力的背后有三大主要的技术支撑,即平台化的基础设施、敏捷化的交付能力、智能化的数据价值。灵雀云最核心的使命,就是要通过技术,尤其是一些革命性的技术,帮助企业客户在数字化转型的过程当中,去不断的获取持续创新的能力。” 陈恺补充说。
在Alauda EE发布会上,灵雀云还找来了众多合作企业和用户代表参与。其中,华泰证券和金风科技作为灵雀云的用户代表在发布会上做精彩分享。
华泰证券平台架构负责人樊建介绍:作为传统的证券厂商,华泰证券面临着新产品上线周期长,交付环节出错几率高,各部门流程没有标准化等问题,引入了灵雀云的容器云平台后华泰证券的基础设施正在从传统IaaS慢慢向软件PaaS这种模式来转变,我们系统可以逐渐做到标准化交付,采用容器商店的模式来管理我们所有企业的资产。另外,在交付速度方面,华泰证券以往传统的金融研发模式大概需要一个月上线,但是现在大部分靠自主研发的应用,基本上都提到一、两个星期发布一个版本。
来自金风科技的能源气象数据平台架构师张利也分享了能源在互联网变革风暴前夜的思考。
张利坦言,作为风电整体解决方案供应商,金风科技拥有庞大的IOT的系统,面临着众多挑战,金风在全国、全世界拥有众多风电场,软件系统代码迭代一次,全球各地更新一次难度非常大。金风在进行系统设计时需要考虑容错和跨云两个问题,灵雀云通过两级自动扩容帮助客户频繁的扩容应用资源和底层IaaS资源,无需人工操作也避免人为配置错误的问题,并且做到资源及时回收并合理利用资源。秒级快速部署节点的能力实现能源资源或服务可以快速并无限扩展、随时获取、按需使用、随时扩展、按使用付费。
发布会上,灵雀云CEO左玥与来自启迪控股高级副总裁、启迪国信CEO侯树立、微软中国首任总裁、Cisco中国前总裁杜家滨、以及华泰证券IT架构负责人樊建讨论了统企业在数字化转型过程中遇到的机遇和挑战,如何使IT成为企业业务持续创新的核心动力和成熟企业决策者们在决定IT变革时的心路历程。
事实上,灵雀云于2014年,由原微软Azure云平台的核心创始团队成立,灵雀云的团队 Azure 基因使得其不仅在 Docker 领域,在整个云计算领域都有很强优势。
三年时间沉淀也证明如此,目前灵雀云团队现已超过100人,在西雅图、北京、上海、广州、深圳五个城市设立分公司,合作的客户超过200多家,覆盖银行、证券、电信运营商、能源、智能制造、教育、互联网等领域。
好文章,需要你的鼓励
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。
谷歌DeepMind团队开发的GraphCast是一个革命性的AI天气预测模型,能够在不到一分钟内完成10天全球天气预报,准确性超越传统方法90%的指标。该模型采用图神经网络技术,通过学习40年历史数据掌握天气变化规律,在极端天气预测方面表现卓越,能耗仅为传统方法的千分之一,为气象学领域带来了效率和精度的双重突破。