虚拟化软件巨头VMware正在加快参与软件容器的发展,今天宣布推出新的VMware Kubernetes Engine测试版。
VMware将这个平台视为一个企业级的Kubernetes即服务产品,可帮助企业轻松管理、保护Kubernetes工作负载,并降低成本。
Kubernetes是一款流行的编排工具,用于部署和管理软件容器,开发人员使用容器来构建可在任何平台上运行的应用。Kubernetes还可以帮助在多个公有云和本地环境之间更轻松地迁移这些应用。VMware Kubernetes Engine为企业提供了独立运行该软件的替代方案,而很少有企业组织拥有这方面的专业技能。
然而,VMware正在进入一个艰难的竞争环境,面对谷歌Google Kubernetes Engine、微软Azure Container Service等竞争对手产品,还有思科,最近发布了与谷歌合作的容器平台,以及Red Hat和IBM,这些厂商都认为Kubernetes未来会发挥重要的作用。
不过,尽管相比竞争对手来说VMware是后来者,但VMware认为其平台差异化足以让他们有参与竞争的机会。VMware云原生应用副总裁Bill Shelton在一篇博客文章中解释说,VMware的Kubernetes平台能够运行在多个云平台上,这是目前没有其他竞争对手能够做到的。VMware Kubernetes Engine最初是在AWS上提供的,很快也会在微软Azure上推出,目前它正处于Demo阶段。
VMware Kubernetes Engine的第二个区别在于它支持同时管理多个集群,这要归功于一项名为“Smart Clustering”的功能,这与只能单独运行单个集群的竞争对手平台形成鲜明对比。此外,VMware Kubernetes Engine是对Pivotal Container Service的补充,今年初推出的这个平台用于创建可部署在公有云和私有云环境中的软件容器。
考虑到Kubernetes的广泛流行,VMware进入这个市场并不意外,Constellation Research首席分析师兼副总裁Holger Mueller这样表示。
Mueller表示:“VMware将必须展现它能够提供的附加价值,但通过智能集群、更好的负载均衡和系统管理,它将朝着正确的方向发展。只有未来我们会知道,是否足以迫使企业高管将其下一代应用迁移到该基础设施上,而不是在其各自的平台上本地运行Kubernetes。”
好文章,需要你的鼓励
Salesforce研究团队发布开源工具包MCPEval,基于模型上下文协议(MCP)架构评估AI智能体工具使用性能。该工具突破传统静态测试局限,通过全自动化流程收集详细任务轨迹和协议交互数据,为智能体行为提供前所未有的可视化分析。MCPEval能快速评估MCP工具和服务器,生成综合评估报告,为企业智能体部署提供可操作的改进建议。
清华大学团队推出AnyCap项目,通过轻量级"即插即用"框架解决多模态AI字幕生成缺乏个性化控制的问题。该项目包含模型、数据集和评估基准,能让现有AI系统根据用户需求生成定制化字幕,在不重训基础模型的情况下显著提升控制能力,为AI内容创作的个性化发展奠定基础。
月之暗面Kimi K2技术报告:解读万亿参数的智能体模型(含K2与DeepSeek R1对比)
耶鲁大学团队开发了全球首个AI科学实验设计评估系统ABGEN,测试了18个先进AI模型设计消融实验的能力。研究发现最好的AI系统得分4.11分,仍低于人类专家的4.80分,但在人机协作模式下表现显著改善。研究还发现现有自动评估系统可靠性不足,建立了元评估基准ABGEN-EVAL。这项研究为AI在科学研究中的应用提供了重要评估框架。