一周行业简报2.22-2.25

Gartner发表对于智能手机与人工智能应用的看法:预期相机仍是智能手机差异化重点;2019年5G智能手机出货量将达到900万支;并且预估2022年智能手机中将有80%内建人工智能(AI)功能;并进一步预测,2018年将出现更新、更进步的生物特征辨识验证方法,以更顺畅、自然的方式来验证使用者,不限于用单一手机验证,同时还能跨装置验证。

Gartner与广州市品高软件股份有限公司联合发布最新合作报告:《基于数据湖架构的大数据平台》(Big data platform based on Data Lake Architecture),双方就数据湖(Data Lake)的现实挑战、技术实践与发展趋势展开探讨。

擎创科技(EOI)(2月7日)宣布完成数百万美元Pre-A轮融资,由元璟资本领投、原子创投跟投。擎创科技创始人表示,此轮融资将用于加强科研技术攻关及产品算法等方面研发,通过机器学习海量数据,多维度盘活企业运维数据价值,辅助企业进行业务决策。

Gartner将Nutanix评为 2018 年Gartner超融合基础架构(HCI)魔力象限领导者。

Gartner2018年NPMD魔力象限报告,科来入围Gartner 2018年度 NPMD(网络性能监测与诊断)魔力象限,并荣获“远见者”称号,Gartner将科来定义为“通过数据包分析技术实现网络关键性能指标可视化来简化网络运维”。

科来NPMD整体解决方案由UPM,科来网络回溯分析系统,科来网络分析系统三部分组成。UPM基于科来网络回溯分析系统的性能分析结果数据,提供以业务和应用服务为中心的性能可视化视图,实现全业务、全网络路径性能可视化分析,主动的性能异常发现功能。科来的最新版本提供1800种预定义应用,并提供用户基于IP地址,端口号,协议,特征以及组合的应用自定义能力。科来网络回溯分析系统增加了NetFlow支持,提供agent分析,支持从虚拟化环境和云平台收集流量数据

系统监控管理平台xMatters完成4000万美元D轮融资,高盛领投。公司成立于2000年,目前该平台能从New Relic、Dynatrace、Atlassian、Splunk和Servicenow等工具上采集信号来监控系统的总体健康状况。该公司的产品和PagerDuty、Everbridge等竞争对手有所不同,公司是将问题带到运营团队常用的工具里(比如Jira和Slack)再让他们解决问题,而非让整个团队在其他的工具中去解决问题。

阿里巴巴与联通合作推5G网络加速产品。

陈天奇等人提出TVM:深度学习自动优化代码生成器(项目链接:https://github.com/dmlc/tvm),最终目标是让深度学习负载可以轻松部署到所有硬件种类中,其中不仅包括 GPU、FPGA 和 ASIC(如谷歌 TPU),也包括嵌入式设备。论文:TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning,论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.04799。

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