Kubernetes开发者社区发布了Kubernetes 1.9版本,增加了一些重要的新功能,有助于进一步吸引企业采用Kubernetes。
Kubernetes是最受欢迎的容器编排管理软件,用于简化软件容器的部署和管理,是受开发者欢迎的一款工具,可以让开发者跨多个计算环境运行他们的应用,而不需要对底层代码做出任何改变。
作为今年的第四次发布,该版本全面提供了App Workload应用编程接口。App Workloads API对开发者来说是一个重要工具,聚合了包括DaemonSet、Deployment、RepliaSet和StatefulSet等工具,用于为Kubernetes中的状态工作负载提供支持。据Kubernetes的开发者称,全面提供该API是一个重要的里程碑,因为它打消了关于Kubernetes针对关键任务工作负载的功能稳定性的疑问。
Kubernetes 1.9还首次增加了Windows Support。这意味着现在Kubernetes可以支持工作负载运行在Windows以及Linux操作系统上。该功能目前处于Beta测试阶段,所以早期采用这可以开始对更广泛的使用进行评估。
存储方面也有一个重要消息,那就是新增了一项名为Container Storage Interface(CSI)的功能。该功能目前处于Alpha测试阶段,意味着它还没有为生产工作负载做好准备,必须由操作者明确启用才可以使用。它旨在让用户更轻松地增加卷插件作为Kubernetes的新存储系统。这个想法是通过创建单一接口进行配置、附加和安装不同的存储卷为Kubernetes使用,从而让数据跨Kubernetes工作负载的可移动性更高。
Constellation Research公司首席分析师、副总裁Holger Mueller表示,CSI的演化可能是目前Kubernetes最重要的新功能。他指出,Kubernetes在过去几年中实现了跨越式的发展,设定了一个非常高的标准,成为一个快速赢得关注、“不到两年时间内从零到发展成为明确领导者”的标准。
他说,Kubernetes解决了代码可移植性的挑战,下一步就是让数据迁移到企业应用或者从企业应用迁移出来变得更轻松。Mueller表示:“解决数据可移植性问题,这是Kubernetes及其生态系统要面对的下一个挑战。”
Kubernetes 1.9将在本周正式发布,并可从Kubernetes GitHub页面下载。
好文章,需要你的鼓励
当前软件工程团队正在试验基于AI代理的编码工具和大语言模型,以提高开发速度和质量。然而,AI编码工具的效果很大程度上取决于使用方式。开发者需要提供结构化的问题描述、明确的执行要求和相关上下文,同时建立适当的防护机制。AI不仅能处理重复性任务,还能识别和评估替代方案,从被动助手演进为工作流程推进器。成功的关键在于将AI视为合作伙伴而非快捷工具,并将其整合到软件交付的全生命周期中。
NVIDIA研究团队开发出名为Lyra的AI系统,能够仅凭单张照片生成完整3D场景,用户可自由切换观察角度。该技术采用创新的"自蒸馏"学习方法,让视频生成模型指导3D重建模块工作。系统还支持动态4D场景生成,在多项测试中表现优异。这项技术将大大降低3D内容创作门槛,为游戏开发、电影制作、VR/AR应用等领域带来重大突破。
Salesforce发布企业级AI智能体平台Agentforce 360,将AI智能体融入几乎所有应用中。该平台采用混合推理引擎Atlas,结合大语言模型的概率思维和业务规则的精确性,支持语音交互和深度集成。以Slack为主要界面,提供Agentforce Builder开发环境,能将非结构化文档转换为可查询记录。Salesforce内部已部署该系统,每周处理180万次对话,主动服务活动增长40%。
谷歌DeepMind团队创新性地让Gemini 2.5模型在无需训练的情况下学会理解卫星多光谱图像。他们将复杂的12波段卫星数据转换为6张可理解的伪彩色图像,配以详细文字说明,使通用AI模型能够准确分析遥感数据。在多个基准测试中超越现有模型,为遥感领域AI应用开辟了全新道路。