2014年4月23日,第二屆中國金融云高峰論壇在廈門召開。來自銀監(jiān)會、中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、招商銀行、民生銀行、光大銀行等國內(nèi)四十多家銀行的信息技術(shù)部主管等出席會議。
中國銀監(jiān)會銀行業(yè)信息科技監(jiān)管部黃秋國,建設(shè)銀行北京數(shù)據(jù)中心副主任吳險峰,交通銀行數(shù)據(jù)中心副總經(jīng)理鄭仕輝等在會上發(fā)言,與在座嘉賓及企業(yè)代表一同就金融行業(yè)在云計算和大數(shù)據(jù)背景下的技術(shù)發(fā)展進(jìn)行深入探討。
迎接來自互聯(lián)網(wǎng)金融的挑戰(zhàn),銀行自身的產(chǎn)品也在不斷的發(fā)展。這需要敏捷的IT系統(tǒng)進(jìn)行支撐。與會的銀行科技領(lǐng)導(dǎo)反復(fù)強(qiáng)調(diào),“銀行經(jīng)營的是風(fēng)險”,不同于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),銀行面臨著更加嚴(yán)格甚至苛刻的監(jiān)管壓力。所以,卓越的應(yīng)用性能管理是確保銀行業(yè)務(wù)穩(wěn)定、高效運(yùn)行的關(guān)鍵,但龐大的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、復(fù)雜的技術(shù)架構(gòu),讓項目落地成為了一場漫長的馬拉松。針對應(yīng)用管理項目落地周期長、難度高的挑戰(zhàn),Netis作為中國銀聯(lián)、交通銀行、招商銀行、民生銀行、光大銀行等核心應(yīng)用性能管理的供應(yīng)商,在會上帶來了廣受贊譽(yù)的敏捷應(yīng)用性能管理產(chǎn)品——CrossFlow BPC,讓銀行應(yīng)用性能管理項目“即刻”實施,快速落地!
會上,Netis產(chǎn)品副總裁賀曉麟先生發(fā)表題為“金融行業(yè)核心應(yīng)用性能管理”的精彩演講,向現(xiàn)場嘉賓展示CrossFlow BPC基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的應(yīng)用性能管理解決之道。全旁路,對生產(chǎn)系統(tǒng)無影響;梳理、配置即刻完成實施;精確定位故障、準(zhǔn)確預(yù)警的功能符合銀行對互聯(lián)網(wǎng)時代核心應(yīng)用性能管理的期望,這得到了在座嘉賓極其熱烈的反響。同時,CrossFlow解決方案已經(jīng)為金融私有云、SDN、數(shù)據(jù)中心雙活架構(gòu),甚至是數(shù)據(jù)中心集群做好了全面的準(zhǔn)備。
CrossFlow“即刻”部署三部曲:
1、梳理:服務(wù)路徑圖發(fā)現(xiàn)(SPV Discovery),一鍵自動應(yīng)用梳理,自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)路徑。
2、配置:可視化圖形配置界面,所見即所得;針對銀聯(lián)卡交易,外卡,支付寶,眾多國內(nèi)外廣泛使用的核心銀行系統(tǒng),人行超級網(wǎng)銀、二代支付、征信、清算等服務(wù),典型的IBM WAS、TUXEDO、MQ、WEBLOGIC、MESSAGE BROKER等49種金融行業(yè)常見協(xié)議都可以即刻支持。
3、監(jiān)控:以服務(wù)為中心,全面可視化應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量。
CrossFlow(www.netis.com.cn/product/)是由國內(nèi)領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用性能管理產(chǎn)品及解決方案供應(yīng)商——Netis完全自主獨(dú)立研發(fā)的服務(wù)性能管理產(chǎn)品線,為用戶在復(fù)雜的IT環(huán)境下對業(yè)務(wù)提供深入的洞察力,幫助用戶通過簡單、高效的方式實現(xiàn)核心業(yè)務(wù)的主動式運(yùn)維。CrossFlow產(chǎn)品賦予IT環(huán)境充分的敏捷性,讓IT環(huán)境成為推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的力量。自誕生以來,CrossFlow已獲得中國銀聯(lián)、交通銀行、招商銀行、民生銀行、光大銀行、國泰君安證券、廣東移動、中遠(yuǎn)集團(tuán)等金融、運(yùn)營商和大型企業(yè)用戶的認(rèn)可。
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運(yùn)動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。