红帽公司日前宣布推出红帽Ansible自动化平台2,作为公司混合云自动化新标准。该平台的最新版本针对不断演变的混合云大规模计算进行了优化,新增了自足式自动化功能,同时更深入地将自动化转移到应用开发生命周期中。
据红帽委托标普全球市场财智 (S&P Global Market Intelligence) 旗下451 Research最近进行的《企业声音:DevOps,组织动态调查》指出,受访者认为DevOps的首要文化挑战是克服变革阻力 (35%)、推动不习惯协作的团队之间的沟通 (34%) 和打破孤岛(33%)。随着整个企业范围内的合作成为优先事项,产品和IT团队也需要围绕业务需求实现自动化实践的标准化,同时扩展自动化用例,从而提高业务效率。
为云原生世界提供混合云原生自动化
随着混合云计算和多云计算成为关键的IT组件,IT组织需要部署自动化平台,从企业数据中心到远程网络边缘,将传统系统与这些现代服务连接在一起。Ansible自动化平台2现已针对混合云原生世界完成重组,使IT团队更容易通过标准化方式满足不同环境和系统的大规模自动化需求。借助自动化控制器(以前的Ansible Tower),用户可以更可靠、持续地按需扩展自动化范围,采取系统化的方法实现自动化实践的标准化,同时帮助减少企业内部自动化的不规范。
Ansible自动化平台中的自动化网格进一步满足了开放混合云的大规模自动化需求。该功能将不同的自动化组件连接在一起,并对整个IT组织中的自动化环境进行状态检查。自动化网格旨在连接具有分散网络的不同环境,在不牺牲安全功能的前提下提供更高的灵活性和弹性,使企业能够更好地采用和扩展自动化。
左移:面向开发人员和IT运营的自足式自动化
目前,随着混合云环境实现自动化,相关工具已经不再是专家独有。IT运营团队和开发人员现在都必须支持自动化,但要做到这一点,他们需要易于移植、灵活和可扩展到整个IT环境的自动化技术。Ansible自动化平台2通过云原生架构以及用于创建、测试、分发和管理自动化内容的最新协作和开发人员工具,帮助在整个IT组织中扩展自动化人员的角色。
Ansible自动化平台2引入了自动化执行环境的概念(取代了Ansible Engine),它提供了自足式自动化空间,可以轻松地在企业内复制和重复使用。这有助于团队扩展并加快自动化工具的跨环境交付,同时显著降低开放混合云的标准自动化平台的运营开销和复杂性。
此外,自动化内容导航器帮助团队更快地验证自动化内容在最大规模的环境中是否也能正常运行。这有助于自动化人员(从开发人员到系统管理员)在各系统间保持操作的一致性,无论是开发人员工作站、预发布平台还是生产系统。
红帽的开放混合云和边缘组合的自动化平台
协作的提升打破传统服务器和虚拟机,与运行红帽OpenShift的云原生集群之间的工作流和开发孤岛。红帽Ansible自动化平台Operator将Ansible自动化平台与红帽OpenShift直接集成在一起,使自动化集群更加顺畅地在云原生环境中部署,使数据的管理和迁移更加容易,让平台性能升级,进一步将自动化融合到云原生流程中。
红帽是Ansible自动化领域的专家,因此,红帽Insights有能力保证通过自动化在开放混合云中实现最佳成效。现在,该服务除包含以前的自动化分析组件外,还增加了以下功能:
顾问 (Advisor):从红帽在该领域的丰富经验提出的一套用于评估可用性、性能、稳定性和系统安全性的建议,对自动化控制器进行分析。
漂移 (Drift):用于创建一个自动化控制器基准线,帮助实现配置的一致性,并通过历史系统数据分析更好地识别问题。
策略 (Policies):使企业能够制定独特的内部策略,识别并消除环境中特定的问题场景。
上市时间
Ansible自动化平台2抢先版现已面向所有现有和潜在客户推出。Ansible自动化平台2.1预计2021年11月上市。
 0赞
0赞好文章,需要你的鼓励
 推荐文章
                    推荐文章
                  英伟达和诺基亚宣布战略合作,将英伟达AI驱动的无线接入网产品集成到诺基亚RAN产品组合中,助力运营商在英伟达平台上部署AI原生5G Advanced和6G网络。双方将推出AI-RAN系统,提升网络性能和效率,为生成式AI和智能体AI应用提供无缝体验。英伟达将投资10亿美元并推出6G就绪的ARC-Pro计算平台,试验预计2026年开始。
这项由哥伦比亚大学研究团队完成的突破性研究首次揭示了AI系统自我改进中的"效用-学习张力"问题:系统追求更好性能时会增加复杂度,但过高复杂度会破坏学习能力。研究建立了学习边界定理,提出双门控制机制,为AI安全自我改进提供了理论基础和实用方案,对确保AI技术长期安全发展具有重要意义。
虽然ChatGPT等AI工具正在快速改变世界,但它们并非无所不知的神谕。ChatGPT擅长"令人信服的错误",经常提供有偏见、过时或完全错误的答案。在健康诊断、心理健康、紧急安全决策、个人财务规划、机密数据处理、违法行为、学术作弊、实时信息监控、赌博预测、法律文件起草和艺术创作等11个关键领域,用户应避免完全依赖ChatGPT,而应寻求专业人士帮助。
这项由Reactive AI公司Adam Filipek主导的研究提出了反应式变换器(RxT),通过事件驱动架构和固定大小记忆系统,将传统聊天机器人的对话成本从平方级降为线性级,使长期对话成本降低99%以上,同时实现恒定响应速度。实验证明即使12M参数的RxT也显著优于22M传统模型,为高效对话AI开辟新路径。
 
             
                 
                     
                     
                    