Zync上线Beta版本，从AWS全面迁入Google云平台

2015-08-12 15:25:04Zync 的技术曾被用于《星际迷航》和《环形使者》等电影大片，它的 Beta 版本则同时开放给电影公司和个人艺术家，时间截止到 8月20号。Zync 已经从 Amazon 的 EC2 迁入 Google 云平台，并上线了 Beta 版本。

Google，现在应该称之为 Alphabet 旗下的子公司，去年从 Amazon 手上夺过视频渲染应用Zync，以求在云服务上能够赶超 Amazon。经过一年的时间，Zync 已经从 Amazon 的 EC2 迁入 Google 云平台，并上线了 Beta 版本。

Zync 的技术曾被用于《星际迷航》和《环形使者》等电影大片，它的 Beta 版本则同时开放给电影公司和个人艺术家，时间截止到 8月20号。

这期间，在 Zync 上注册的艺术家可以得到 300 美元的体验额度，相当于 100 个小时的免费渲染。同时 Zync 内置了计价器，能粗略计算使用者一次渲染的花费。Zync 还能和当下的流行工具整合使用，比如 Maya，Nuke，VRay，Arnold 等，另外还有 RenderMan(快了)，使得动画和 VFK 的制作更加高效便利。

正如 Google 在收购 Zync 时强调的，有些公司已经有在使用的渲染农场(render fARM)，他们不太会有资源和欲望来创建一个内部渲染农场，不过有了 Google 云平台就不一样，后者能为其提供更优化的计算能力和储存空间。不过值得注意的是，Google 和 Amazon 都过于强调云平台作为渲染农场的价值，却缺乏一个软件解决方案让电影公司更好地接入进平台。

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哪些平台用于大规模云计算

大规模云计算平台，一类是提供云计算资源的公有云厂商，国内代表是阿里云、华为云、腾讯云等，国外包括AWS、GCP、Azure等，他们主要提供云端算力租借，你可以简单理解为不出门就可以借到服务器。 另一类是超算（超级计算机），我国超算主要用于科研项目，商用较少。 还有一类是在公有云基础上提供专业云服务的各类平台（现在也有利用超算资源提供服务的云平台），有专注细分领域的，比如专注CAE（高端制造）、专注EDA（芯片设计）、专注生命科学（制药）等等，也有做跨行业的，比如速石科技，在芯片、生命科学、CAE、AI等领域都有涉及。

SD-WAN如何保障端到端的网络？

SD-WAN是否可以跨所有元素实现端到端自动化？

孤立地看，SD-WAN 自动化确实提供了一些显着的好处和增强功能。 但是，要使市场真正从 AIOps 和自动化中受益，所有 SD-WAN 元素都需要通过 API 集成相互通信。 这种通信将使系统能够对 WAN 边缘设备进行自动更改，并反映云资源配置的更改，例如 Microsoft Azure、AWS 和 Google Cloud。 如果将所有元素整合到一个单一的整体方法中，人工智能决策和自动化可以应用于整个系统，而不是孤立每个组件。

服务提供商和供应商还受益于统一自动化，它支持跨 SD-WAN 覆盖和底层进行部署并增加客户价值，将所有内容整合在一起。

自动化的准确性

自动化还可以减少进行更改时的人为错误。 由于糟糕的服务质量 (QoS) 配置，过去 20 年中几乎所有 MPLS 部署都遇到了性能问题。 许多客户甚至取消了 QoS 以改善用户体验。 借助人工智能和自动化，QoS 可以从一开始就正确实施，并随着人工智能随着时间的推移了解性能属性而不断发展。

机器学习为所有技术提供了答案

SD-WAN 目前提供基本的自动化，例如纠错和路径选择。 为确保自动化提供显着优势，人工智能必须专注于业务意图结果。

预期结果是确保网络按照既定策略运行，无论发生什么变化。 IT 团队可以部署新的思维和策略来实现更好的业务成果和用户体验。 如果预期配置不起作用或造成网络问题，机器学习可以识别问题并自动更正或通知 IT 团队。

随着越来越多的数据可用，机器可以使用这些数据中的模式来确定应该采取哪些行动。 为算法提供不同的信息集，以根据新输入继续完善其决策，即使数据以前从未见过。

在没有 AI 和自动化的网络中，添加新应用程序和拓扑更改通常需要冗长的规划。 当组织迁移到云或开始提出新要求时，他们通常会面临设计复杂性。 SD-WAN 自动化将发展到通过拖放网络元素和自动化编排和测试更容易增加复杂性的程度。

通过 SD-WAN 自动化降低成本

SD-WAN 自动化可以降低成本，因为它有助于减少时间和资源的潜在浪费，从而使网络和安全团队受益。 自动化还通过消除聘请昂贵的承包商和工程师的需要来帮助降低成本。 虽然员工可能需要至少几个月的培训才能有效地执行任务，但系统可以自动执行这些任务。

普通的 SD-WAN 平台需要知识和支持，即使是从命令行界面过渡到基于门户的配置也是如此。 在许多情况下，由于部署所需的专业知识，SD-WAN 供应商通过集成商和托管服务提供商销售他们的产品。 随着自动化配置和管理功能变得更加丰富和强大，大多数SD-WAN 选项将是 DIY 或共同管理的，因为完全托管的服务不会提供它们目前的价值。

SD-WAN 可自动执行许多通常由人工完成的本地和云网络任务。 未来将实现一个能够做出决策的智能、自学网络，同时实时平衡各种工作负载。

SDWAN如何改造多云应用网络？

SD-WAN如何改造多云应用？

对于工作负载迁移上云的现况，企业采用异质平台的云端服务，主要目的是避免因此被单一厂商绑定，许多本土企业是AWS、Azure、GCP都有采用，部署不同的应用服务。 但运行一段时间后才发现，全数部署在单一服务供应商的平台，难以随着市场需求调整迁移到其他云端平台。 另一个层面的问题是迁移部署后才发现云端平台的功能性不足、网路回应速度不够快等问题，毕竟不同公有云服务供应商各有强弱项，若初期未纳入规画考量，上线运行后恐遭遇障碍，届时也难得到企业等级的技术支援。

现阶段本土云端服务代理商几乎都专精于单一种公有云平台的技术，少有多种技术皆得以掌握，即便是系统整合商，技术人员的技能也尚未跟上现代应用的脚步。 现实的状况是，企业普遍不愿意支付技术支援服务费用，也是导致系统整合商难以培育人才的因素之一。

针对多云应用需求，首先是使用者存取时的控管，透过虚拟网络连线执行单一登入，可以透过云端服务来提供，或者是建置在公有云的IaaS平台上，企业可依据应用需求选用；其次是应用服务的保护可选用防火墙、流量控管、DNS等机制，亦可透过云端服务整合运行，例如所有连线到网路银行服务的流量，必须全数先导向WAF检查。

诸如此类云端应用所需机制，皆可藉由Cloud取得。 现代企业应用架构通常是地端与外部公有云整合运行，因此SD-WAN解决方案搭配ADC服务，当终端用户连线存取SaaS时，可透过Cloud提供的存取控管机制来确保安全性，或是针对Office 365应用提供多因素认证、在文件上加上浮水印等安全机制，以确保云端应用的安全性。