至顶网软件频道消息: 甲骨文公司的目标是令开发人员可以更容易地将基于Kubernetes构建的容器化应用程序与其云服务连进行接。
甲骨文推出新的云基础设施代理(Cloud Infrastructure Broker)是一个重要举措,因为时下Kubernetes已经成了管理基于容器应用程序的流行软件,基于容器的应用程序可以只需构建一次就可以在任何计算平台上运行。 甲骨文有必要大力支持Kubernetes,因此宣布面向普通用户推出新的Kubernetes版甲骨文云基础架构服务代理。
推出甲骨文云基础架构服务代理的消息是在巴塞罗那举行的KubeCon CloudNativeCon Europe 2019活动上宣布的,该甲骨文云基础架构服务代理是Open Service Broker应用程序编程接口的实现,Open Service Broker应用程序编程接口也是一个开源项目,旨在将云服务接入应用程序及其部署工具。甲骨文云基础架构服务代理专用于甲骨文云基础架构服务,甲骨文云基础架构服务是甲骨文自治数据库(Autonomous Database)的产品套件,托管在甲骨文云数据中心上。
开发人员现在借助甲骨文云基础架构服务代理就可以通过API从Kubernetes内部连接到原生甲骨文基础架构服务。甲骨文公司表示,能这样做是甚为重要,因为可以节省开发人员的大量时间。原因是Kubernetes将每个应用程序基础架构的部署、配置和管理进行了自动化,因此可以快速轻松地连接到自主数据仓库和自动事务处理(Autonomous Data Warehouse and Automated Transaction Processing.)等服务。
甲骨文开发人员服务高级首席产品经理David Cabelus表示,“随着DevOps和Kubernetes的更多采用,开发人员希望简化自动部署策略,包括配置和绑定应用程序或微服务所依赖的任何云服务。例如,如果应用程序依赖于运行应用程序的对象存储,那么配置存储桶就应该是应用程序部署过程的一部分。”
甲骨文表示,甲骨文云基础架构服务代理也有助于实现应用程序的可移植性,即是说在不同的云平台上迁移应用程序更容易些,用户因而可以在甲骨文和其他云提供商之间或本地之间迁移应用程序。
Cabelus表示,“应用程序部署过程里一致模型和嵌入云服务供应的结合意味着,在新的云环境中部署应用程序时系统已经拥有了运行所需的一切。”
甲骨文云基础架构服务代理目前可为旗下的自主事务处理(Autonomous Transaction Processing)、自主数据仓库(Autonomous Data Warehouse)、对象存储和流媒体(Object Storage and Streaming)等服务提供适配器,未来还将为更多服务提供支持。 甲骨文表示,甲骨文云基础架构服务代理可通过GitHub作为Docker容器或Helm图表使用。
其他来自KubeCon大会的新闻:甲骨文还宣布在旗下云基础架构上支持甲骨文Java SE和GraalVM Enterprise Edition。
甲骨文Java SE是甲骨文公司的软件开发工具包,适用于用Java编程语言编写应用程序的开发人员。甲骨文Java SE提供了一系列相关功能,例如允许这些开发人员为任何云平台或操作系统构建应用程序,且无需额外费用即可添加。而GraalVM Enterprise则将“高性能多语言编译器、运行时(Runtime)、SDK和虚拟机”整在一起,可用于编写和运行用JavaScript、Python、Ruby、R、基于JVM及基于LLVM等语言编写的应用程序,基于JVM的编程语言包括Java、Scala、Clojure、Kotlin和,基于LLVM的编程语言包括C和C++。
甲骨文Java SE和GraalVM Enterprise Edition两个SDK现在都可以通过甲骨文Cloud Developer Image从甲骨文Cloud Marketplace下载。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。