从中心走向边缘——深度解析云原生边缘计算落地痛点
边缘计算平台的建设,以 Kubernetes 为核心的云原生技术体系,无疑是当前最佳的选择与建设路径;但是云原生体系庞大,组件复杂,将体系下沉至边缘会面临很大的挑战与困难,同时充满巨大的机遇及想象空间。业务应用想要真正践行边缘的云原生体系,需要从理念、系统设计、架构设计等多方面来共同实现,才能充分发挥边缘的优势及价值。
云计算的发展趋势及其在行业中的应用
云计算作为当今信息技术领域的关键驱动力,正在不断演进和创新。从多云模式到边缘计算,从商业到医疗,云计算在多个行业中展现了巨大的应用潜力。未来,随着技术的不断发展,云计算将继续引领着数字化转型的浪潮,为各个行业带来更多的创新和机遇。
马斯克星链与芯事:30亿炸出卫星互联网革命,GPU算力创无限可能!
据最新消息,马斯克“千人上火星计划”又一次未能如愿。据不完全统计,他在星舰项目上投入至少30亿美元,总投入超过200亿人民币。然而,尽管投入巨大,星舰研发道路仍然充满坎坷。早在今年4月,运力超过150吨的“史上最强运力”火箭在发射后几分钟内就在夜空中崩裂解体。自4月首飞以来,SpaceX对星舰进行1000多次改进。在11月18日21点,星舰33台推进器完成检测,进入预发射状态。发射3分钟后,飞船与推进器成功分离,9分钟后按照预定程序关闭引擎。然而,就在SpaceX团队为这一重要里程碑庆祝时,二级火箭发生故障,导致飞船失去联系。虽然路透社将此次任务定义为“一次失败的发射”,但SpaceX团队和马
人工智能,应该如何测试?(三)数据构造与性能测试篇
本文探讨了人工智能场景中的性能测试,区别于传统互联网测试,其复杂性更高。主要关注点包括两类AI产品——业务类和平台类,后者涉及AI全生命周期,测试难度更大。测试重点是模型训练的性能,特别是数据模拟。需要构造大量结构化数据,如不同规模、分布、分片和特征规模的数据,以评估算法效率。此外,还涉及模拟设备规模(如视频流)和节点规模(边缘计算),以测试在大规模负载下的系统性能。文中提到了使用工具如Spark、ffmpeg、流媒体服务器和Kubernetes(K8S)的扩展项目,如Kubemark,来模拟大规模环境。最后,文章介绍了使用Golang进行异步IO操作以构建海量小文件,优化IO性能。
未来操作系统的发展趋势与挑战
随着科技的不断进步,未来操作系统将面临着更多的挑战和机遇。本文将探讨未来操作系统的发展趋势,包括人工智能、物联网、边缘计算等技术的融合,以及可能面临的安全和隐私挑战。同时,本文也将分析未来操作系统的发展方向,以及在新技术和新应用下,操作系统需要做出的调整和创新。
边缘计算与AI的融合:未来智能系统的关键
【5月更文挑战第24天】随着人工智能(AI)和物联网(IoT)技术的迅猛发展,数据的产生和处理需求呈指数级增长。边缘计算作为一种新兴的分布式计算范式,旨在通过在数据生成的源头即边缘设备上进行数据处理,来降低延迟、提高效率并保护隐私。本文探讨了边缘计算与AI技术结合的必要性,分析了其在实现智能化系统方面的优势,并讨论了在融合过程中面临的挑战及潜在的解决方案。