壳牌公司在Kubernetes上不到一天就建立了1万个AI模型

megrez 发表了文章 • 0 个评论 • 1572 次浏览 • 2022-01-09 19:00 • 来自相关话题


现在,壳牌能够在2个小时而不是4个星期建立数千个机器学习模型,同时能够有效缩短代码的编写时间,从2个星期缩短到4个小时。

向绿色和可再生能源扩展

在2015年的联合国气候变化大会上,195个国家签署了《巴黎协定》,这是一项在全球范围内减少温室气体排放的...
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Rainbond 对接 Istio 原理讲解和代码实现分析

goodrain 发表了文章 • 0 个评论 • 2119 次浏览 • 2022-01-06 16:00 • 来自相关话题


一、背景

现有的 ServiceMesh 框架有很多,如 Istio、linkerd等。对于用户而言,在测试环境下,需要达到的效果是快、开箱即用。但在生产环境下,可能又有熔断、延时注入等需求。那么单一的 ServiceMesh 框架无法同时满足用户不同的...
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谐云DevOps产品可信源管理从容应对Apache Log4j2高危漏洞

谐云 发表了文章 • 0 个评论 • 2420 次浏览 • 2022-01-05 10:14 • 来自相关话题


2021年12月10日,国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)收录了Apache Log4j2远程代码执行漏洞(CNVD-2021-95914),攻击者利用该漏洞,可在未授权的情况下远程执行代码。Log4j作为目前最优秀的Java日志记录工具框架之一,被大量用于...
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应用“云化”最后一公里,谐云Zeus“原生”中间件接力覆盖

谐云 发表了文章 • 0 个评论 • 2429 次浏览 • 2022-01-05 10:12 • 来自相关话题


随着越来越多企业,在容器、DevOps和微服务平台的建成和落地,标志着云原生时代已经全面来临。同时,客户的重心也从基础平台的建设转移到应用“云原生化”的建设。因此,谐云的自研中间件平台—Zeus应运而生,为客户提供完整的中间件生命周期管理,运行稳定和可视化排障...
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全面云化时代,应用云化的最佳路径,你选对了吗?

谐云 发表了文章 • 0 个评论 • 2360 次浏览 • 2022-01-05 10:09 • 来自相关话题


随着信息技术的快速发展和推广,云计算、大数据、物联网等新技术在企业数字化建设与改革中正被广泛应用。在企业进行云化实践时,各种新技术带来了优势,同时众多问题也随之而来。云化应用相比传统应用有什么特征?哪些业务更适合进行云化?企业云化过程需要注意哪些要点?本文将分...
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智慧巨鹿使用Rainbond落地实践,一个平台管理所有应用系统

goodrain 发表了文章 • 0 个评论 • 2630 次浏览 • 2022-01-04 14:07 • 来自相关话题


背景

大家好,我是北京数立通科技有限公司的李栋。最近几年,我一直负责“智慧巨鹿”这一智慧城市项目的运行与维护工作。这个项目涉及到10多家供应商开发的 30 多套智慧城市应用的运维管理,使用传统方式进行部署与管理肯定会造成混乱。我们在项目开始之初,就试...
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Docker 大势已去,Podman 即将崛起

Andy_Lee 发表了文章 • 1 个评论 • 3282 次浏览 • 2022-01-03 15:52 • 来自相关话题


Podman

什么是 Podman?

Podman 是一个开源的容器运行时项目,可在大多数 Linux 平台上使用。Podman 提供与 Docker 非常相似的功能。正如前面提到的那样,它不需要在你的系统上运行任何守护进程,并且它也可以...
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SDP 方案部署平台

gosharplite 发表了文章 • 0 个评论 • 3154 次浏览 • 2022-01-02 10:26 • 来自相关话题


视频 - https://youtu.be/Ea6VF0-yXuw

用 Cloud Native 朝着 on-demand prod deployment 和 declarative automation 的理想前进。

以 DORA 的统计为基础,提升各层...
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Kubernetes Pod状态异常九大场景盘点

阿娇 发表了文章 • 0 个评论 • 4130 次浏览 • 2021-12-30 22:59 • 来自相关话题


Kubernetes Pod 作为 Kubernetes 核心资源对象,不仅 Service、Controller、Workload 都是围绕它展开工作。作为最小调度单元的它,还担任着传统 IT 环境主机的职责,包含了调度,网络,存储,安全等能力。

正是...
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一文读懂无损网络

guoaaaad 发表了文章 • 0 个评论 • 4183 次浏览 • 2021-12-30 21:55 • 来自相关话题


根据OpenAI的数据分析,自2012年起,最新的AI模型训练所需要的计算量每3-4个月就要翻一倍。在过去5年,GPU算力增长了近90倍,而网络带宽仅增长了10倍。随着AI训练集群规模的增大,以及单节点算力的增长,AI训练逐渐从计算约束转换为网络通信约束。
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