XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过任务向量融合来增强概括数据库优化的深入增强学习
在2022年之前，超过75％的数据库迁移到云环境中，挑战云供应商在SaaS方案中有效地管理物理设计[4]。这是针对动态工作负载和性能维护的快速优化策略。传统的RL模型培训及其静态性质，面临着适应此类数据库不断变化的需求的困难。典型地，数据库环境中的RL模型是用于固定工作负载和设置的，这意味着随着工作负载的进化，可以进行重新训练或适应的必要性[3]。鉴于数据和工作负载的动态性质（恒定状态）构成了重大的实际障碍。重用新的或不断变化的工作负载的重建模型会产生进化计算和时间成本，这是在实时处理至关重要的数据库系统中特别明显的障碍。
Microsoft Cloud
尽管在同一组织中运行，但该部门的分裂创造了应用程序和数据孤岛以及合规性挑战。以及随着勒索软件和恶意内部人士威胁的不断上升，在Microsoft Cloud上管理数据会引入新的风险。冒着迫使许多企业实施利基或点解决方案来管理和保护关键云数据的风险，从而导致覆盖范围不足。对Microsoft Cloud提供部分保护，提供Microsoft 365数据保护的供应商尤其如此，同时不包括其他关键元素，例如Azure Workloads，Dynamics 365或Microsoft GCC环境。随着数据淹没云的扩散，过时的数据保护很麻烦
云本地应用程序保护平台（CNAPP）
供应商当前提供的CNAPP解决方案的独特功能是集成了以前作为独立产品的几种功能。These most often include Cloud Security Posture Management (CSPM) for identifying vulnerabilities and misconfigurations in cloud infrastructures, Cloud Workload Protection Platforms (CWPP) that deal with runtime protection of workloads deployed in the cloud (such as virtual machines, containers, and Kubernetes, as well as databases and APIs), and Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM) for centralized management of rights以及（多）云环境的权限。有时还包括云服务网络安全性（CSN），将Web应用程序防火墙，安全Web网关和DDOS保护等功能结合在一起。
ActiveScale Z200 全闪存对象存储
对于人工智能、机器学习和分析工作负载，ActiveScale Z200 可对任何规模的对象数据集进行高性能分析，帮助客户更快地获得洞察、发现和创新。Z200 可满足各种苛刻工作负载的需求，这些工作负载需要高速数据摄取、高吞吐量数据访问、快速数据恢复、对大量小对象的事务访问和/或大量对象计数的管理（例如，使用大型冷存储档案）。Z200 为制造业、医疗保健、联邦情报以及媒体和娱乐等新兴用例中的人工智能、机器学习和数据分析工作负载带来了 ActiveScale 的简单性和性能。
可信云：VMware 混合云基础设施即服务 (IaaS) 环境的安全实践指南
组织需要能够根据业务需求以一致、可重复和自动化的方式监控、跟踪、应用和执行其云工作负载的安全和隐私政策。基于 NIST 内部报告 (IR) 7904《云中的可信地理位置：概念验证实施》中记录的先前 NIST 工作，国家网络安全卓越中心 (NCCoE) 开发了一种可信云解决方案，该解决方案展示了如何利用硬件信任根的可信计算池提供必要的安全功能。这些功能不仅可以确保云工作负载在可信硬件和可信地理位置或逻辑边界上运行，还可以改善对工作负载中的数据和工作负载之间数据流的保护。
在浏览会话级别设计的议程...
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![ARXIV：2001.07489V2 [QUANT-PH] 1 SEP 2020](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f6827acf552c2a472c785efea77aeeeb80c51892.webp)
ARXIV：2001.07489V2 [QUANT-PH] 1 SEP 2020
摘要 - 对托管服务的云计算的采用及其成功主要归因于其有吸引力的功能，例如弹性，可用性和付费定价模型。但是，云数据中心消耗的大量能量使其成为增长最快的碳排放来源之一。提高能源效率的方法包括增强资源利用以减少资源浪费并将可再生能源应用于能源供应。这项工作旨在通过减少棕色能量的使用并最大程度地使用可再生能源来减少数据中心的碳足迹。利用微服务和可再生能源，我们为交互式工作负载和批处理工作负载的资源管理提出了一种自适应方法。为了确保工作负载的服务质量，提出了一种基于BrownOut的算法，用于交互式工作负载以及用于批处理工作负载的延期算法。我们已经在原型系统中实现了所提出的方法，并在实际痕迹下使用Web服务对其进行了评估。结果表明我们的方法可以将棕色能源的使用量减少21％，并将可再生能源使用提高10％。
AI 产品组合与 Supermicro 对比
服务器是支持 AI 工作负载的基础计算基础设施，它可以根据工作负载的大小或类型使用 CPU、GPU 或两者作为计算资源。对于 HPC 或 AI 等更大或要求更高的工作负载，GPU 可提供最佳性能。GPU 具有多种外形尺寸，包括通用 PCIe、开放计算项目加速器模块 (OAM) 和专有的 NVIDIA SXM 架构，后者目前可提供最佳性能。1 大内存容量和服务器设计功能（例如冷却架构和功率效率）也会影响性能。大多数数据中心仍使用空气冷却，这意味着 AI 工作负载需要尽可能有效地用空气冷却的服务器。下面，我们将重点介绍 Dell PowerEdge 服务器产品的组件、冷却选项等，以及它们发布的 MLCommons ® MLPerf ® 分数。
微分类SD-WAN最佳实践
Enhanced Security : By isolating workloads and segments of the network, microsegmentation reduces the attack surface, preventing lateral movement of threats across the network.Granular Policy Enforcement: It allows for the a pplication of highly specific security policies based on the char acterist ics of the traffic, the user, application needs, and comp liance requirements, enhancing the overall security posture.Improved Networ k Performance and Reliability: SD-WAN can优先考虑关键应用程序，并有效地路由流量。与微度段结合使用，这可以确保仅安全或关键的应用程序不安全，但也可以接收他们最佳性能所需的网络资源。合规性和数据保护：微分量通过提供对数据流的详细控制并隔离处理敏感信息的系统，有助于满足调节性合规性。