异地副本是指将备份数据存放在不同的地理位置，确保数据的安全性和可用性。这种备份方法可以降低数据丢失的风险，因为即使一个位置出...

本文介绍了制造业用户在面对VMware替代方案时需要考虑的因素，包括产品服务到期、版本升级和扩容需求等。针对虚拟化软件平替和转换超融合架构两种技术路线，分析了它们的主要特点、成本和适用场景。同时，也提到了替换过程中可能遇到的难点和挑战，如兼容性问题、成本投入和业务连续性保障等。制造企业需要综合考虑多方面因素，制定详尽的迁移计划和风险应对策略，以确保业务平稳过渡和长期的经济效益。

金融行业积极进行金融科技转型，大模型无疑是一个高效的赋能工具。大模型的应用也面临着数据、算力、合规和安全、人才、架构等问题和挑战。大模型应用场景在于生成式AI场景，需要强大、专业的知识库的支持，甚至是跨领域知识库的支持。

建议建立智能可观测平台，整合运维工具，打通数据关联关系，采用智能运维技术，建立统一标准和规范，提高效率和准确性，实现全链路监控、调用链监控、容器监控等，提高故障处理效率和客户体验。

博通收购VMware引发企业担忧和重新评估，许多企业开始考虑替换VMware，其中27.3%的企业选择迁移至IaaS云平台。IaaS云平台相较于VMware具备高覆盖性和成本优化策略可控等特点，但企业初期建设过程中会存在稳定性和更加专业的运维团队的人力成本投入增加等相关问题。企业将应用从VMware迁移到IaaS云平台也是一个复杂且多方面的过程，需要注意兼容性、网络配置和安全、数据迁移、应用重构、成本管理、培训和知识转移、性能差异等难点。

让我们试想一下：如果有那么一个软件实体能够根据自身的特性自主地与外界进行交互，根据收集到的数据情况做出合理的决策，并在特定场景...

本文深入探讨了银行在国产化替代趋势下，VMware资源迁移的需求、挑战和解决方案。通过详细分析有代理和无代理迁移工具的优劣，以及OS厂商的迁移方案，报告提出了一套全面的迁移技术方案。同时，基于场景匹配、资源替换和技术路线选择，报告设计了整体迁移流程图，旨在为VMware资源的高效、安全迁移提供系统化的指导。

随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融企业越来越多地开始探索和应用大规模模型的推理和训练。然而，在建设大模型推理集群和训练集群的过程中，面临着一系列网络难点 ，涉及网络选型，架构选择和存储规划等 。本文将分析金融企业在这方面的挑战，并提出一些建设性的解决方案和经验分析。

企业将VMware虚拟化应用迁移至云原生PaaS平台，需注意适用性评估、数据一致性、成本控制和运维难点等问题。KubeVirt是经济的过渡方案，监控方案设计需考虑监控范围、指标、CMDB选择、监控工具搭配和可观测性策略。CMDB监控体系是关键支撑。