至顶网软件频道消息: 红帽已经与云计算市场三大巨头合作,推出了一项旨在降低Kubernetes入门门槛的新举措。
Red Hat与AWS、微软和谷歌展开合作,于周四推出了一个名为OperatorHub.io的Kubernetes在线市场,提供自动化工作流程目录,旨在简化大规模运行技术的任务。
Kubernetes是管理软件容器的首选框架,而软件容器是许多现代应用项目的基本构建块。容器使软件能够在不同类型的基础设施之间无缝移动,从而简化了开发并有助于降低成本。但是,由于Kubernetes的复杂性,使得发挥这项技术的优势成为企业面临的一项挑战。
为了避免使用该框架遇到的麻烦,越来越多的企业正在采用一种名为Operator Framework的技术。这是一个开源工具包,可以创建工作流程,以自动执行运行Kubernetes应用所涉及的日常任务。但是,现在很难找到现成的工作流程,这就是Red Hat希望通过OperatorHub解决的问题。
“红帽的一个重要目标是克服将应用带到Kubernetes的障碍,”红帽社区开发总监Diane Mueller在博文中写道。“我们希望OperatorHub.io的引入能够让应用所有者更容易找到他们正在寻找的[Operator],从而进一步克服这一障碍。”
除了聚合Operators之外,红帽推出这个在线市场还是为了针对容器生态系统的这一部分建立一套通用的质量和可靠性标准。OperatorHub将仅显示检查某些重要框的工作流程。其中,Operators必须根据Operator Framework自己的规范构建,并为开发人员提供足够的文档。
OperatorHub.io包含来自AWS、MongoDB和红帽自身的十几个工作流程,旨在自动执行诸如设置容器化数据库和维护基于云的Kubernetes部署等任务。
Mueller表示:“随着OperatorHub.io的推出,我们期待继续在整个行业中努力,创造更多的Operators以及扩大现有Operators的发展。”
好文章,需要你的鼓励
TAE Technologies在最新一轮投资中获1.5亿美元,累计融资约18亿美元。公司利用 AI 技术优化融合反应堆设计,目标于 2030 年代商业化发电,谷歌等巨头均参与合作。
澳大利亚国立大学和广湾大学研究团队开发的VAU-R1系统通过强化学习显著提升了视频异常理解能力。该研究不仅创建了第一个专门用于训练和评估视频异常理解的思维链基准数据集VAU-Bench,还提出了一种数据高效的强化微调框架,使模型能更准确地回答问题、定位异常时间段并提供连贯解释。实验结果表明,VAU-R1在多项选择题准确率和时间定位方面比传统方法有显著提升,为安全监控、灾害预警等领域的智能系统带来了新的可能性。
Nvidia 正在全球数据中心推广 AI 芯片,其最新 Blackwell 架构在 MLPerf 基准测试中获得最高性能,大幅加速下一代 AI 应用的训练与部署。
这项研究由香港中文大学团队提出了视频-3D几何大语言模型(VG LLM),一种无需依赖显式3D数据输入,仅通过普通视频就能理解3D世界的创新方法。通过集成3D视觉几何编码器,该模型能从视频序列中提取3D先验信息,显著提升空间推理能力。实验表明,该4B参数模型在多项3D场景理解和空间推理任务上超越了现有技术,甚至在VSI-Bench评估中胜过Gemini-1.5-Pro。