10 лет OpenStack, Kubernetes на переднем крае и другие тенденции отрасли

Еженедельный обзор сообщества открытого исходного кода и тенденций отрасли.

В рамках своей роли главного специалиста по коммуникационной стратегии в компании, занимающейся корпоративным программным обеспечением и использующей модель разработки с открытым исходным кодом, я регулярно публикую обновленную информацию о сообществе открытого исходного кода, рынке и тенденциях отрасли. Вот некоторые из моих и их любимых статей из этого обновления.

OpenStack 10 лет: революция в сфере телекоммуникаций

В 10-летний юбилей OpenStack мы хотели бы поблагодарить это сообщество за постоянную активность, продуктивность и столь быстрое развитие, позволяющее удовлетворить потребности телекоммуникационных компаний за столь короткое время. Как операторы телекоммуникационных компаний, мы рассматриваем OpenStack как ключ к созданию облака от различных поставщиков. Мы хотели бы постоянно вносить свой вклад и поддерживать это сообщество, чтобы гарантировать, что устойчивое сообщество открытого исходного кода всегда будет выступать в качестве фактического стандарта для нашего облака.

Влияние. Во-первых: 10 лет! Я помню, как устраивал вечеринку по случаю 5-летия OpenStack, которая, казалось, была еще вчера. Во-вторых, телекоммуникационные компании во многом повлияли на то, чтобы OpenStack стал тем, чем он является сегодня.

Kubernetes может помочь Интернету вещей (IoT) раскрыть свой потенциал

Насколько IoT и 5G вписываются в будущее цифровых коммуникаций, Kubernetes, похоже, готов сыграть не менее важную роль в управлении этими средами. По оценкам Gartner, к 2025 году более 75 процентов корпоративных данных можно создавать и обрабатывать за пределами традиционных центров обработки данных и облаков. Будущее светлое для такой системы оркестрации, как Kubernetes, которая уже зарекомендовала себя как лучший инструмент для этого. работа.

Воздействие. Использование Kubernetes в предприятиях стремительно растет, поэтому генерация данных уже стала массовой. В три раза больше корпоративных данных поступает и обрабатывается на периферии, чем в облаке или центре обработки данных? Это сложно... вычислить...

Сравнение фреймворков глубокого обучения: MxNet, TensorFlow, DL4j и PyTorch.

Без правильной структуры построение качественных нейронных сетей может оказаться затруднительным. При наличии правильной структуры вам придется беспокоиться только о том, чтобы получить нужные данные.

Воздействие. Эти платформы значительно расширяют доступность машинного обучения. В сочетании с некоторыми наборами открытых данных, новое понимание или новая карьера могут быть не за горами.

Безопасность API 101

«Звучит очень просто, но проверка кода очень помогает», — сказал он. «Многие ошибки происходят потому, что мы находимся в своих головах....»

Влияние. Хотя проверка кода может показаться дорогостоящей, когда дело касается времени разработки, оплатите накладные расходы. Как показывает эта статья, оно того стоит.