云融合的安全和数据保护解决方案提供商梭子鱼网络于美国加州时间10月10日宣布,公司的网络和应用安全业务进一步巩固了其在公有云安全解决方案领域的领导地位。在过去的四个季度中,梭子鱼每个季度的公有云净部署新用户量超过200,包括梭子鱼云融合防火墙和云融合WAF解决方案的部署。梭子鱼的用户在微软Azure和Amazon Web Services (AWS)上PAYG的年度消费时长超过300万小时。在2018年8月31日截止的2019财年第二季度,梭子鱼云融合防火墙的净订购量同比增长了57%。借助MSP业务,云融合防火墙的订购量同期增长了173%。
“保护用户的公有云部署是我们为从小型企业到财富500强公司客户提供最佳保护的愿景的一部分”,梭子鱼总裁兼首席执行官BJ Jenkins说,“为满足云端用户不断变化的需求,我们在公有云安全解决方案领域进行了大力的投资,并对公司的网络和应用安全业务的持续增长充满信心”。
2019财年亮点:
梭子鱼业务增长:
· 在过去的四个季度中,梭子鱼每季度公有云净部署新用户量超过200。
· 梭子鱼用户在微软 Azure和Amazon Web Services (AWS)上PAYG的年度消费时长时长超过300万小时。
· 梭子鱼云融合防火墙订购同比增长57%,其中MSP业务增长了173%。
· 梭子鱼云融合防火墙和WAF解决方案的新用户包括北欧航空、NTT Data Corporation、H. Essers(全球运输公司)和Rose Metal Systems 。
产品创新:
· 梭子鱼云融合WAF现还可在Google Cloud Platform (GCP)平台上使用。客户在迁徙现有应用时,可继续使用之前的梭子鱼配置和安全政策,从而保障一致性和原有的控制。
· 2018年5月最新推出的梭子鱼WAF-as-a-Service是一项云服务,其简化了应用安全的部署和管理过程,且不影响安全控制或有效性。
· 在微软Ignite 2018 大会上展示了七项集成功能,包括支持Azure Virtual WAN和微软防火墙管理。
行业认可:
· 荣获了微软颁发的三项金牌认证,分别是金牌云开发商、金牌云平台和金牌ISV。
· 7款梭子鱼解决方案在微软Azure Marketplace中被微软评为推荐解决方案。
· 梭子鱼是AWS网络高级技术合作伙伴,云融合防火墙和云融合WAF获得了AWS安全资质认证。
· 在首届GartnerPeer聚焦“客户之声”之企业网络防火墙市场笔记中,梭子鱼云融合防火墙在五项主题(共六项)上获得最高的用户评分,包括整体客户评级(4.67,总分5分)。
· 梭子鱼云融合WAF入选2018年Gartner Web应用防火墙魔力象限挑战者。
· 梭子鱼云融合防火墙在NSS LABS的2018年下一代防火墙(Next Generation Firewall)测试中获得了“推荐”评级。
· 梭子鱼云融合WAF在“Forrester Wave?:2018年第二季度Web应用程序防火墙评估报告”中被评为“卓越表现者”。
· 凭借交付云基础设施或应用的独特合作伙伴计划,梭子鱼入选2018年CRN合作伙伴计划指南。
用户之声:
“梭子鱼云融合防火墙拥有先进的功能和简单的管理界面”,NTT DATA Corporation的IT服务和付款服务信用卡与支付服务部门高级经理Yoshihiro Jimbo说,“我们可以通过VPN轻松连接并管理内部系统,并通过使用云融合防火墙主动验证连接的安全性。除此之外,我们还用它保护我们的AWS开发环境”。
“在所有测试的产品中,只有梭子鱼云融合防火墙具备多条上行链路上的因特网和虚拟专用网负载平衡能力,而且在单一装置中集成了完整的下一代安全防护能力”,H. Essers的ICT基础设施经理Ivar Indekeu表示。
关于梭子鱼云融合防火墙:
梭子鱼云融合防火墙的设计旨在为公有云和混合云环境提供网络和应用安全。这些解决方案提供云特定功能,包括按用量计费、DevSecOps团队的API支持、完全网状连接和可扩展性,以帮助企业将安全与云部署保持一致。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。