本周,谷歌发布了Spinnaker for GCP,一个旨在帮助开发人员简化构建云应用的全新解决方案。
Spinnaker是由Netflix和谷歌共同维护的开源开发工具包,它是一个能够让软件团队为其项目创建进行持续交付的工作流程。
持续交付的方法是指程序员每天多次将项目代码添加到项目中,而不是将这些代码捆绑成庞大的、不频繁的更新,这种方法的好处是更新规模较小且更容易调试,并且与现有代码集成的工作量较少。
Spinnaker可以避免设置持续交付环境所涉及的很多手动步骤,实现日常操作的自动化,这是一项神奇但有些复杂的技术。目前,谷歌系统正在通过Spinnaker for GCP解决方案降低部署这一工具包的门槛。
Spinnaker for GCP是Spinnaker的预配置版本,经过定制可以运行在谷歌云平台上。据谷歌称,Spinnaker for GCP是构建在最近升级的Kubernetes引擎之上的,开发人员只需点击几下鼠标即可设置持续交付环境。
Spinnaker for GCP包含了与其他谷歌云服务的广泛集成。企业用户可以使用谷歌的监控工具Stackdriver来确保Spinnaker部署的顺利运行。此外,Spiteaker for GCP还可以与谷歌云的软件漏洞扫描程序配合使用,并且,通过一种称为二进制授权的功能,该系统还可以在部署之前验证代码版本的真实性。
基于云的Spinnaker可能具有广泛的吸引力。上游开源版本本身就是一套流行的解决方案,目前,包括三星、思科和Box等在内的许多公司的数百个软件团队都在使用它。
Spinnaker for GCP只是谷歌推出的专注于简化企业开发工作流程的最新产品之一。今年4月,谷歌推出了一套插件用以简化将代码从程序员工作站转移到云平台的任务。Cloud Code还提供了将应用与谷歌Maps等服务集成的功能。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。