至顶网CIO与应用频道 07月05日 北京消息:随着移动互联网时代的推移、人工智能的革命性进展及行业应用落地需求的激增,企业内部结构化与非结构化数据激增乃至爆炸。这些数据逐渐演变成支撑现代企业业务良好运行的重要载体,为尽快探索、总结出数据中的隐形价值,企业对于数据的搜索、聚合及分析提出了迫切的需求。
7月4日,大数据搜索引擎和分析平台软件公司Elastic与亚太区科技产品渠道开发与技术方案集成服务商伟仕佳杰(00856.hk)在签约仪式上共同宣布,伟仕佳杰将作为Elastic于中国的战略级经销商与Elastic携手开拓中国云计算和大数据市场。
Elastic中国区总经理王刚表示: ” Elastic自创立以来,就专注于开源和大数据搜索分析技术和解决方案,此次和伟仕佳杰的合作,将充分利用其分销网络和丰富的企业客户服务经验,共同推动开拓中国企业级大数据应用和搜索的创新步伐,实现客户、合作伙伴、Elastic的三赢。”
Elastic全球现拥有高达3.5亿次的下载量及多达 100,000 名的社区用户。旗下的明星产品Elastic Stack已成功在全球80多个国家和地区的9000多家客户得到广泛应用。目前Elastic在中国市场的技术和解决方案已经为包括联想、宁波银行,华大基因,国泰君安证券,欣和食品等众多领域的客户带来了技术革新和业务上的突破。
Elastic在技术具备三大优势,规模化:分布式设计、速度:毫秒级搜索结果、相关性:获取到高相关性结果。而且Elastic商业订阅服务在各个使用场景满足企业级需求,包括安全分析、日志分析、指标分析、商业分析、搜索等。
中国是目前云计算和大数据应用市场发展最快的国家,每年新增巨量的数据。收集数据以及分析数据的背后价值,是企业的一项迫切需求。随着各式各样的应用需要大量使用大数据,Elastic的数据搜索和实时数据分析,正好填补了市场缺口。Elastic中国的社区规模目前亦以每年几倍的数量增长,已扩展覆盖到数以万计的开发人员。
为配合大数据云计算及创新科技对软硬件服务的新需求,伟仕佳杰信息服务以「创新服务2.0」的理念为基础,通过服务资源整合平台,推出创新的服务产品,面向10,000 多家服务合作伙伴提供服务支持。伟仕佳杰长期为政府、金融、通信、交通、制造、能源、教育、医疗等行业客户,提供云到端的全方位资讯系统解决方案和建设服务,客户包括国家开发银行IT运维服务项目,新加坡警察部队监视项目及Maybank数据中心和虚拟化安全项目等。
伟仕佳杰是亚太区域最大科技产品解决方案的供应链平台企业,服务网络密布中国、泰国、马来西亚、新加坡、印尼、柬埔寨、缅甸、老挝及菲律宾等9个国家,拥有48,000个渠道伙伴,服务18亿人。
负责Elastic亚太区合作伙伴经营的Pankaj Khushani认为:“此次与具有渠道优势的伟仕佳杰结盟,希望借助伟仕佳杰产品集成、服务集成及技术集成能力,协助Elastic完成布局中国市场。”
双方的合作主要集中于数据搜索与实时分析引擎套件Elastic Stack,同时覆盖其Elasticsearch,Kibana,Beats、Logstash等多个产品。此外,随着安全团队的交互式工作空间Elastic SIEM在套件中加入,此应用整合了资料视觉化工具Kibana,并提供主机安全事件分析、网络安全事件分析及时间线事件查看器三大主要功能,用户可以监控主机以及来自网路的资料,并发现潜在的安全危胁。
作为亚太区科技产品渠道开发与技术方案集成服务商,伟仕佳杰根据客户需求,布局AI领域,不断创新。此次与Elastic的合作,结合Elastic的企业搜索和实时数据分析能力,通过伟仕佳杰强大的渠道覆盖能力,助力Elastic的软件快速渗透到云端及大数据等领域。未来,双方将持续为中国市场提供更加符合实际业务需求的有效工具,加速企业客户数字化转型目标的实现。
伟仕佳杰云计算事业部总经理李炜表示,”如何高效地检索并分析数据,满足用户大数据搜索与实时处理需求,应用迅速扩展,解决大数据应用刚需对企业至关重要。Elastic无疑是开源搜索领域的领先者。伟仕佳杰将全力打造公有云+大数据的创新服务平台,凭借Elastic极具竞争力的产品以及我们在国内广泛的渠道网络,我们坚信将来会有更多的用户选择Elastic。”
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。