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云计算发展的新阶段,企业需要怎样的容器技术?
企业需要容器一般有如下考量:
1 入门门槛要低,可方便对当前的系统进行改造,类似我们的企业地处偏远,技术牛的人员不容易到本地工作,如果门槛过高,不便于学习
2 安全稳定 这个是重中之重,业务跑在容器中,首先确保稳定运行,不能无故出现业务宕机现象;然后是安全,包括容器本身安全以及运行在容器中的数据安全,容器跟容器间的隔离
3 服务编排功能,类似云计算平台的***编排,目的是实现所见即所得的功能,我们在平台上拖拖拽拽就能搭建起咱们的容器架构
4 统一管理平台,容器多了之后要考虑统一管理的需要,类似机房有1000台服务器了,我们不能在人为一个一个的去巡检,应该借助统一管理平台去实现哪个容器遇到故障了,及时报警及时处理
谢谢邀请,这个问题就让我来回答一下吧。
在科技公司里,时常都会从技术人员口中听到“容器”这个词,但你可千万不要认为那就是咱们平时用来装东西用的那个“容器”。
工程师们口中的容器, 其实是当下最热门的技术。几乎所有的互联网公司都或多或少的应用容器技术来部署自己的服务。
如果通俗一点来说,其实,容器相当于物流领域的集装箱,它为代码、运行环境、系统工具、系统库提供了一个标准化的环境。
容器的优点不胜枚举,例如可以大幅提升***利用率,从而降低企业成本,还可以提升灵活性以及自动化运维能力……
这个问题,或许现在发展正热的异构计算技术可以回答。
智能时代,算力提升成为互联网发展特需,在各行各业日趋复杂的大数据和 AI 应用环境下,算力需求爆发式增长。INTEL SVP拉加·库德里表示,要想实现元宇宙级别的用户体验,需要当前的算力要再提升1000倍。
如何把种类繁多的异质的计算***汇集到一个***池,成为新的算力瓶颈问题。这时,异构计算的概念一出,备受企业和行业期待。
2021年7月,工信部发布《新型数据中心发展三年行动***》明确提出,推动CPU、GPU等异构算力提升,逐步提高自主研发算力的部署比例,推进新型数据中心算力供应多元化。
异构计算(Heterogeneous Computing)是多元算力的典型。主要是指不同类型的指令集和体系架构的计算单元组成的系统的计算方式,在云数据中心、边缘计算场景等有着广泛应用。
跨越标量(CPU)、矢量(GPU)、矩阵(ASIC)、空间(FPGA)的异构计算,如今已经成为企业推动IT基础设施重构的重要力量。其能够将不同架构的运算单元整合到一起进行并行计算,以最适合的专用硬件去做最适合的事如密集计算或外设管理等,从而达到性能和成本的最优化。因此很多企业开始尝试使用异构计算来化解算力瓶颈,挖掘和实现算力增长。
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