每天上下班的高峰时段,都被堵在“寸步难行”的环线上,然后看着一旁一路畅通的「公交车专用道」,满心只有“羡慕嫉妒恨”。
公交车专用道的设计,其实要解决的正是城市交通拥堵这个棘手的问题,通过鼓励更多人选择公共交通出行,从而减少私家车上路,缓解道路交通压力。这个设计对于北京这样一个“全城”甚至“跨城”通勤的城市来说非常重要,尤其是住在外环甚至远郊的上班族,很多人都会选择公交出行,因为这不仅省时还省钱。从这个角度来说,鼓励公共交通除了解决交通的问题之外,还有很多其它的好处,比如说成本节约,再比如说节能环保等等。
细想起来,这是不是有点像使用公有云的好处?——可以多人共享、减少资源浪费,可以按需付费、降低使用成本,没有设备要求、使用门槛低。
但是,公交车专用道的设计其实也存在一些问题。它的逻辑是通过“牺牲”私家车来提升公共交通的通行效率,如果说公共交通的占比足够大,的确可以提升整个城市的交通运营效率。不过,如我们所看到的,公交车确实独享了一整条车道,但其车流量并不大,反而因为私家车通行效率下降,加剧了交通拥堵程度。于是,就出现了分时段的公交车专用道——在时段限制之外,私家车可以继续使用该车道,这在一定程度上能减少资源浪费,解决上面提到的这个问题。
如果从这个角度来理解云的话,传统的虚拟机云就是全天候的公交车专用道,眼下流行的容器云就类似于分时段的公交车专用道。前者是一种分区独享资源的模式,后者则是分时的资源共享。
在使用过程中,每台虚拟机都要运行一个完整的操作系统、消耗大量的内存和CPU资源,与此同时,随着规模扩展,虚机部署会从几十台、几百台甚至到几千台,这就意味着极高的运维和管理成本。而容器不同,它是一种比虚拟机更轻量的虚拟化技术,资源利用率更高、成本更低,此外,还具有高敏捷性、弹性和可移植性,能保证企业应用的快速上线,甚至是频繁上线。
容器的这种能力,对企业而言,在如今越发复杂的经济环境中也变得更为重要,它可以帮助企业更平稳地实现数字化转型,加速其业务的创新,提高其市场响应能力。
正因如此,容器被寄予了厚望。据Gartner就预测,到2022年全球会有75%的企业使用基于云原生的容器技术构建它们的应用系统。也就是说,这将是一个巨大的市场。但是,Gartner在最近题为《预测分析:全球容器管理(软件和服务)》的报告中也提到,Red Hat、Rancher Labs和VMware等容器市场领导者的销售额将从今年的4.658亿美元增长到2024年的9.44亿美元,这仍然低于Gartner曾预测的到2022年基础设施即服务软件公司将从托管软件容器市场中获得10多亿美元的价值,也远远低于VMware传统虚拟化软件产品的收入数据。
换句话说,虽然容器正在快速普及,但其实还没有带来可观的利润,原因大概是以为它的话题关注度要远高于技术的实际应用。这既与企业的“观望”心态有关,也与技术的落地难度有关。
所以,今年至顶网云能力评估小组的公有云评测把目标从公有云主机转向了容器。而在本期《数字化转型方略》的“云云众声”栏目中,我们将为大家介绍其中的详细缘由,剖析容器的技术优势、企业的应用需求,以及未来应用发展前景。
总的来说,技术的应用和城市交通的管理一样,都是一个需要用实践去不断论证理论的过程,在这个过程中,要持续完善机制、不断优化方向,而不是怕尝试、不尝试。如作者老董在这篇文章中所说,“我们要向那个追求长生的猴子学习,面对不同的技术,都问上一问、试上一试。最终,必然能找到有效的‘真技术’。数字化转型的道路,也必定会在大家的不断努力实践中,越走越稳、越走越宽。”
好文章,需要你的鼓励
企业AI搜索公司Glean宣布年度经常性收入(ARR)达3亿美元,较15个月前的1亿美元增长三倍。尽管谷歌、微软、OpenAI等科技巨头纷纷入局企业AI搜索市场,Glean凭借"上下文图谱"技术深度理解企业业务需求,并帮助客户显著降低AI计算成本。该公司提供按用量计费和混合定价两种模式,客户涵盖Databricks、Reddit、Pinterest及三星等企业。Glean上轮融资后估值达72亿美元。
香港中文大学与MiniMax提出ClaimDiff-RL框架,将图像描述的AI训练从整体打分升级为逐条核查,有效解决了传统方式导致AI"少说保平安"的问题,同时在多项基准测试上超越Gemini-3-Pro-Preview。
杰夫·贝索斯旗下的蓝色起源公司在佛罗里达卡纳维拉尔角进行静态点火测试时,新格伦重型火箭发生爆炸。这是美国历史上最大规模的火箭爆炸之一,也是蓝色起源公司遭遇的最严重失败。所有人员安全,但该事故可能导致新格伦火箭项目长期暂停。此前该火箭已成功完成三次发射,并实现了助推器回收和重复使用。
ParaVT是一个由南洋理工等多校联合提出的并行视频工具调用框架,通过让AI同时分析多段视频并引入PARA-GRPO算法解决训练中的格式崩溃与工具跳过问题,在六项长视频理解测试中平均提升约7.9%。