企业级云服务商青云QingCloud日前宣布推出Docker镜像仓库服务。该服务包括Docker公有镜像仓库和Harbor私有镜像仓库,用户可以根据需求选择适合的镜像仓库方案。Docker镜像仓库的推出,标志着QingCloud容器平台的进一步完善,包含Kubernetes容器编排及管理、Harbor私有镜像仓库、Docker公有镜像仓库、etcd键值存储服务、SDN网络直通服务等在内的一系列容器应用与服务,并联合Rancher、希云等容器领域的合作伙伴,帮助用户快速进行容器相关的应用开发、部署和升级,大幅降低容器应用的开发和管理门槛。
此次推出的Docker公有镜像仓库免费为用户提供安全可靠、简单易用、兼容开放的Docker镜像集中存储与分发服务,支持创建多个Docker命名空间和多个Docker用户,灵活地管理用户的Docker镜像。Docker公有镜像仓库底层基于QingStor对象存储,为用户提供海量的镜像存储服务。此外,QingCloud还提供Harbor私有镜像仓库,便于用户一键部署高可用、高安全、高性能的Docker镜像仓库。
青云QingCloud容器平台是通过QingCloud AppCenter交付的一套完整的容器部署与管理平台,支持多种云端容器部署方式,并提供镜像仓库、调度与编排、服务感知、跨平台管理等容器管理功能。QingCloud 容器平台充分整合了QingCloud IaaS平台的高性能网络及存储能力,为容器平台提供极致的性能保障,支持企业用户一键部署高可用、高可靠、高性能的容器平台。
青云QingCloud完整的企业级容器服务平台有如下亮点:
云平台深度整合:与青云QingCloud云平台深度集成,充分整合QingCloud IaaS底层的SDS(软件定义存储)与SDN(软件定义网络)能力,提供SDN网络直通及存储持久化方案,为容器运行环境提供极致的网络及存储性能支持。
一键部署、轻量运维:应用通过QingCloud AppCenter框架交付,一键完成部署,持续升级,提供创建、扩容、健康监测、用户管理等应用全生命周期管理功能,并提供完善的服务监控及日志功能,是实践DevOps的绝佳之路。
兼容与开放:QingCloud Kubernetes容器服务完全兼容原生API语法,将用户的学习和迁移成本降至最低,基于Kubernetes开发的原生应用也可以无缝迁移至QingCloud平台。
统一架构:QingCloud IaaS实现了在同一套技术架构下对虚拟主机、物理主机(Bare Metal Service)和容器进行统一的管理和运维,三者之间可以在统一的网络和存储环境下实现无缝互通及共享资源,避免了系统的割裂。
青云QingCloud CTO甘泉表示,结合QingCloud在IaaS和AppCenter上的技术优势,QingCloud推出的容器平台能够为企业级用户提供一键部署、弹性伸缩、极致性能的容器服务,为用户轻松构建Docker服务、DevOps平台及微服务架构提供技术平台支持。未来,QingCloud将深度参与各类容器开源项目,联合更多容器领域合作伙伴,为用户提供一站式的容器平台服务。
好文章,需要你的鼓励
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AI虽具备变革企业洞察力的潜力,但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛,简化治理,加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理,实现实时分析,并与Vertex AI深度集成,使企业能够高效处理结构化和非结构化数据,将智能商业转型从愿景变为现实。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。