近日,Red Hat公司表示,Red Hat OpenStack平台现更名为Red Hat OpenStack Services on OpenShift。

在此次品牌重塑之前,IBM旗下的Red Hat公司多年来努力一直在努力把Red Hat OpenStack Platform和Red Hat OpenShift更紧密地集成在一起,目标是帮助服务提供商更快地扩展其私有云并最大化计算资源。Red Hat表示,此举使其能够帮助管理OpenStack云的团队从OpenShift带来的现代运营体验中受益。
Red Hat OpenStack是一个开源平台,企业组织使用该平台汇集虚拟资源以构建和管理私有云,事实证明,平台特别受电信和托管服务提供商的欢迎。同时,RedHat OpenShift是一个企业级应用平台,基于Red Hat Enterprise Linux操作系统和容器编排软件Kubernetes构建,提供了支持几乎任何类型应用和计算环境的部署和基础设施服务。
Red Hat公司混合平台产品管理总监Sean Cohen表示:“通过把Kubernetes和OpenStack集成,组织可以看到资源管理和可扩展性的改进、混合云的更大灵活性、简化的开发、以及DevOps实践等等。”
Red Hat解释说,集成这两个平台,是因为客户正在寻找一种快速且简化的私有云产品,让他们能够将基于4G的虚拟网络功能迁移到5G云原生工作负载中,现在他们借助Red Hat OpenStack Services on OpenShift,就可以通过一种更简单的方法来实现这个目标。
新平台使现有应用能够继续运行而不会出现任何中断。新的“Podified”控制平面是一组用于将OpenStack控制平面作为Kubernetes原生Pod进行部署和管理的工具,使部署云原生工作负载变得更加容易。Red Hat表示,最终的好处是更容易安装、更快速部署、以及从核心到边缘的统一管理。
此外,Red Hat OpenStack Services on OpenShift让企业能够运行基于裸机服务器的虚拟化和容器化应用,这样他们在使用计算资源的方式上就拥有了更大的灵活性,其他好处还包括使用Red Hat Ansible自动化平台实现快速的、可重复部署的快速并行处理,通过新的控制平面实现更好的可扩展性,改进的可观察性体验,借助加密内存缓存、服务和安全之间加密通信实现的增强安全性,以及确保基于角色访问的安全性。
Constellation Research分析师Holger Mueller表示,OpenStack Platform的品牌重塑是Red Hat母公司IBM整合策略的一个组成部分。他指出,围绕OpenStack的“噪音”已经很大程度上减弱,因为没有一家主流公有云厂商采用OpenStack,很多之前的贡献者已经转向了其他项目。
“相反,OpenStack在电信行业找到了自己的位置,很多运营商使用OpenStack来构建私有云以运行网络,这就是Red Hat发布这些公告的目标人群。”
展望未来,Red Hat OpenStack Services on OpenShift的控制平面将原生托管在Red Hat OpenShift上,而基于RHEL的外部数据平面将通过Ansible Automation平台进行管理,这意味着Red Hat OpenStack Platform 17.1将是基于经典控制平面的最后一个版本,这种控制平面可以是虚拟化的也可以是裸机的,由OpenStack Director执行管理。
Red Hat表示,将继续为经典版本提供支持直到OpenStack Platform 17.1生命周期结束,此后客户将需要在OpenShift上进行迁移和部署新的控制器。
好文章,需要你的鼓励
Anthropic发布SCONE-bench智能合约漏洞利用基准测试,评估AI代理发现和利用区块链智能合约缺陷的能力。研究显示Claude Opus 4.5等模型可从漏洞中获得460万美元收益。测试2849个合约仅需3476美元成本,发现两个零日漏洞并创造3694美元利润。研究表明AI代理利用安全漏洞的能力快速提升,每1.3个月翻倍增长,强调需要主动采用AI防御技术应对AI攻击威胁。
NVIDIA联合多所高校开发的SpaceTools系统通过双重交互强化学习方法,让AI学会协调使用多种视觉工具进行复杂空间推理。该系统在空间理解基准测试中达到最先进性能,并在真实机器人操作中实现86%成功率,代表了AI从单一功能向工具协调专家的重要转变,为未来更智能实用的AI助手奠定基础。
Spotify年度总结功能回归,在去年AI播客功能遭遇批评后,今年重新专注于用户数据深度分析。新版本引入近十项新功能,包括首个实时多人互动体验"Wrapped Party",最多可邀请9位好友比较听歌数据。此外还新增热门歌曲播放次数显示、互动歌曲测验、听歌年龄分析和听歌俱乐部等功能,让年度总结更具互动性和个性化体验。
这项研究解决了现代智能机器人面临的"行动不稳定"问题,开发出名为TACO的决策优化系统。该系统让机器人在执行任务前生成多个候选方案,然后通过伪计数估计器选择最可靠的行动,就像为机器人配备智能顾问。实验显示,真实环境中机器人成功率平均提升16%,且系统可即插即用无需重新训练,为机器人智能化发展提供了新思路。