2026年1月份云计算大事件

截至2026年1月13日,2026年开年以来,全球及中国在云计算领域已发生多项具有里程碑意义的技术突破与产业动态。涵盖AI超级工厂、可观测性革命、智算网络、国产芯片、数据中心布局五大方向:


🔥 一、AI超级工厂:算力供给侧革命启动

  • 时间:2026年1月9日
  • 事件:在CES 2026(拉斯维加斯)上,联想与英伟达联合宣布“人工智能云超级工厂”计划
  • 技术亮点
    • 目标:将 AI 部署的 “time to first token” 大幅缩短;
    • 支持十万级 GPU 规模弹性扩展,可训练万亿参数大模型
    • 基于英伟达最新 Vera Rubin 加速计算平台
    • 实现“工厂流水线式”AI算力交付。
  • 产业影响:标志着 AI 算力从“定制项目”转向“标准化产品”。

📌 相关 A 股企业:浪潮信息、中科曙光、紫光股份(新华三)、中兴通讯


📊 二、可观测性革命:AI原生运维新范式

  • 时间:2026年1月上旬
  • 事件观测云(ObsCloud)发布 2026 产品技术路线图
  • 技术突破
    • 提出 “蓝图”引擎:通过可视化工作流串联数据查询、AI分析、自动修复;
    • 应对 AI Agent 带来的非确定性路径、黑盒决策、Token消耗监控等新挑战;
    • 运维核心指标从 CPU 使用率 → “Token 消耗率”与“任务完成成本”
    • 采用存算分离架构 + 左移 DevOps + FinOps
  • 行业预警:Gartner 预测,2026 年底或爆发数千起因 AI 决策失误引发的法律索赔。

📌 相关 A 股企业:用友网络、中科曙光(云原生+智能运维布局)。


🌐 三、智算网络底层突破:天翼云获国际顶会认可

  • 时间:2026年1月初
  • 事件天翼云自研 SF-STACK 超融合协议栈IEEE INFOCOM 2026(CCF A 类会议)接收。
  • 技术成果
    • 融合内核态 TCP、用户态 TCP 与 RDMA;
    • 解决传统全连接拓扑“连接爆炸”问题;
    • 存储 IO 性能提升 100%端到端时延降低 60%
  • 市场表现:天翼云 2025 Q4 公有云市场份额环比增长 2.1%,稳居国内前三。

📌 运营主体:中国电信(A 股:601728)


🏗️ 四、东数西算加速:西部数据中心新落子

  • 时间:2026年1月9日
  • 事件渭南“华山云”数据中心正式投运
  • 背景:继 2025 年“东数西算”工程全面启动后,西部算力枢纽再添重要节点。
  • 定位:承载政务云、企业云业务,为东部提供低成本、高效率算力服务
  • 参与方:华为宣布将部分西部政务云迁移至此。

📌 相关 A 股企业:数据港、光环新网、网宿科技、深桑达A(旗下中国电子云 CECSTACK 已实现销售)。


💎 五、国产 AI 芯片与全栈云竞争白热化

  • 时间:2026年1月1日
  • 事件百度昆仑芯正式向港交所递交上市申请
  • 技术进展
    • 2025 年点亮 国内首个三万卡全自研集群
    • 训练有效时长 >99.5%,线性加速比达 96%;
    • 与文心大模型深度协同,形成“芯片适配模型,模型反哺芯片”闭环;
    • 百舸 AI 平台支持 10 万卡 RDMA 互联,端到端延迟仅 4 微秒
  • 市场格局:2024 年昆仑芯出货量 6.9 万片,国产第二(仅次于昇腾)。

📌 行业趋势:全栈 AI 云能力(芯片+算力+模型+应用)成为头部云厂商“必选项”。


🏙️ 六、政策与区域协同:雄安新区聚焦云智融合

  • 时间:2026年1月4日
  • 事件:雄安新区举办 2026 年首期“雄才大学堂”,主题为《人工智能与云计算》。
  • 主讲人:中国移动云能力中心首席科学家 钱岭博士
  • 重点方向
    • 云网融合、云智融合;
    • 算力-电力协同;
    • 量子计算等未来算力前瞻。

✅ 总结:2026 云计算三大技术主线

主线核心技术代表事件
1. 算力供给侧革命AI超级工厂、万卡集群联想×英伟达、昆仑芯万卡
2. 消费侧智能运维可观测性、AI Agent 监控观测云“蓝图”引擎
3. 基础设施深层升级智算网络、西部数据中心天翼云 SF-STACK、华山云投运

这些进展不仅重塑了云计算的技术边界,也正在深刻影响 A 股相关产业链(服务器、IDC、云软件、国产芯片)的投资逻辑。如需某条新闻的详细技术解析相关上市公司清单,可继续告诉我!

Merry Christmas

祝大家圣诞快乐!

def print_christmas_tree(height=5):
    # 打印圣诞树
    for i in range(height):
        spaces = ' ' * (height - i - 1)
        stars = '*' * (2 * i + 1)
        print(spaces + stars)
    # 打印树干
    trunk_space = ' ' * (height - 1)
    print(trunk_space + '|')

def main():
    print("🎄 Merry Christmas! 圣诞快乐!🎄\n")
    print_christmas_tree(6)
    print("\n愿你拥有一个温馨、幸福的圣诞节!")

if __name__ == "__main__":
    main()

windows11里的VirtualBox开启VT-X的方法

启用嵌套VT-x/AMD-V”功能变灰问题>>>(主机硬件必须要支持Intel VT-x或AMD-V虚拟化技术,并在BIOS设置打开)

0.打开VirtualBox本体文件所在的位置,搜索栏输入cmd回车

1.输入【VBoxManage.exe list vms】,回车

2.输入【VBoxManage.exe modifyvm “改成虚拟机名字” –nested-hw-virt on】(on改off,则为关闭),回车

通过GPU压缩视频程序下载

給大家推荐一个通过gpu对视频文件进行压缩处理的程序,压缩后的视频在画质上基本无损。(用肉眼看基本上看不出差别)

下载地址如下:

通过网盘分享的文件:视频压缩程序文件.rar
链接: https://pan.baidu.com/s/1POLZgVYlzL4F2nvxtYd2rg 提取码: kux4

CloudStack数据库优化方案

CloudStack遇到数据库增长的问题,可能的原因有哪些呢?可能是日志数据过多,或者配置了过多的历史记录,比如虚拟机操作日志、事件日志、使用量数据等。另外,可能有一些未清理的旧数据,比如删除的虚拟机、卷、快照等残留的记录。还有可能是数据库本身的表碎片过多,导致空间占用大,当数据增长到一定程度后会导致云平台操作超时无法打开。

总结一下,处理步骤可能包括:

1. 清理旧数据和日志。

2. 调整CloudStack的清理参数。

3. 优化数据库表。

4. 使用分区表。

5. 归档和备份策略。

6. 调整配置参数。

7. 升级版本。

8. 监控和维护。

针对CloudStack数据库不断增大的问题,以下是分步解决方案及详细说明:


1. 清理过期数据

CloudStack默认会保留历史数据,需检查自动清理配置是否合理。

步骤:

  • 调整全局清理参数(通过CloudStack管理界面或数据库):
  -- 修改事件保留天数(默认30天)
  UPDATE `cloud`.`configuration` SET value='7' WHERE name='event.purge.delay';
  -- 修改使用量统计保留天数(默认180天)
  UPDATE `cloud`.`configuration` SET value='30' WHERE name='usage.stats.job.retention.time';
  -- 调整清理任务间隔(默认86400秒=1天)
  UPDATE `cloud`.`configuration` SET value='86400' WHERE name='event.purge.interval';
  • 手动触发清理任务
  # 登录CloudStack管理节点
  cloudstack-management purge-old-events -d 7    # 清理7天前事件
  cloudstack-management purge-usage -d 30       # 清理30天前使用量数据

2. 禁用或优化使用量统计

若无需计费功能,可关闭使用量统计。

步骤:

  • 关闭使用量统计
  UPDATE `cloud`.`configuration` SET value='false' WHERE name='usage.stats.job.enable';
  • 或调整采集间隔(默认300秒=5分钟):
  UPDATE `cloud`.`configuration` SET value='1800' WHERE name='usage.stats.job.interval';

3. 数据库表优化

针对碎片化严重的表进行优化。

步骤:

  • 优化关键大表(在数据库维护窗口操作):
  OPTIMIZE TABLE cloud_usage.usage_volume;
  OPTIMIZE TABLE cloud_usage.usage_event;
  OPTIMIZE TABLE cloud.op_nwgrp_work;

注:InnoDB引擎建议改用ALTER TABLE <表名> ENGINE=InnoDB;,避免全表锁问题。

  • 使用Percona工具在线优化
  pt-online-schema-change --alter "ENGINE=InnoDB" D=cloud_usage,t=usage_volume --execute

4. 分区表管理

按时间分区,快速删除旧数据。

步骤(示例为cloud_usage.usage_event表):

  • 添加分区
  ALTER TABLE usage_event 
  PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(created)) (
    PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-02-01')),
    PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-03-01')),
    PARTITION p_max VALUES LESS THAN MAXVALUE
  );
  • 定期删除旧分区
  ALTER TABLE usage_event DROP PARTITION p202301;

5. 调整日志配置

减少非必要日志量。

步骤:

  • 修改日志级别log4j2.xml):
  <Logger name="com.cloud" level="info" additivity="false">
  <Logger name="org.apache.cloudstack" level="warn" />
  • 清理旧日志文件
  find /var/log/cloudstack/ -name "*.log*" -mtime +7 -delete

6. 数据库归档与备份

分离历史数据并压缩备份。

步骤:

  • 创建归档表并迁移旧数据
  CREATE TABLE cloud_usage.usage_event_archive LIKE cloud_usage.usage_event;
  INSERT INTO cloud_usage.usage_event_archive 
  SELECT * FROM cloud_usage.usage_event WHERE created < '2023-01-01';
  DELETE FROM cloud_usage.usage_event WHERE created < '2023-01-01';
  • 使用mysqldump压缩备份
  mysqldump -u root -p --single-transaction --quick cloud | gzip > cloud_backup.sql.gz

7. 升级CloudStack版本

新版可能优化数据管理,如CloudStack 4.18+改进事件清理逻辑。


8. 监控与自动化

建议操作:

  • 部署监控工具(如Prometheus + Grafana),跟踪表大小增长。
  • 编写定期清理脚本(示例):
  #!/bin/bash
  mysql -u cloud -p密码 -e "DELETE FROM cloud_usage.usage_event WHERE created < NOW() - INTERVAL 90 DAY;"
  mysqlcheck -o cloud_usage usage_event

注意事项

  • 操作前备份mysqldump -u root -p --databases cloud cloud_usage > backup.sql
  • 避开业务高峰:优化或ALTER操作建议在夜间执行。
  • 测试环境验证:所有DDL操作先在测试库验证。

通过上述步骤,可有效控制数据库增长,提升CloudStack性能。

ceph rbd作为后端存储故障处理

#查看镜像的锁信息(需指定池和镜像名称)
rbd lock ls <pool>/<image>

# 强制删除锁(需指定锁的ID)
rbd lock remove <pool>/<image> <lock-id> <client-id>

#实例:
rbd lock ls hdd_pool_01/abad99f9-50dd-4c8d-b595-0ff7f50cfa4d988
rbd lock remove hdd_pool_01/abad99f9-50dd-4c8d-b595-0ff7f50cfa4d "auto 94778552067968" client.1264649449

开工大吉

愿你以代码为剑,服务器为盾,勇闯运维江湖,克服每一个挑战,驾驭每一行命令。即便遇到故障如山,也能以日志为钥,脚本为桥,突破重围,重启梦想,成就不败架构!