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Linux 容器化技术前世今生(虚拟化、容器化、Docker)

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 容器化技术自前几年火热发展后一直都是业内非常热门的话题,为了拓展自己的知识面当然也要学起来,本篇文章从发展的角度来解释了它的前世今生,并将它与传统虚拟化技术做对比,并分析他们各自的运行原理。 虚拟化技术 虚拟化是过去用来充分利用计算机物理资源的最常用方法。早年间,我们可以用一台服务器运行一个操作系统,处理一个任务,带来的问题是资源利用率极其不足,计算机的潜能并不能完全发挥,而后多道批处理系统、分时系统相继出现,Unix、Linux 等操作系统成为了人类 “压榨” 计算机物理资源的神兵利器,而此时,虚拟化技术却并未崭露头角。 目光聚焦到 20 世纪的 90 年代,当时 IT 行业逐渐步入工业化,大量公司部署起了自己内部的 IT 环境,他们使用了多个不同供应商提供的价格相对低廉的服务器、操作系统和应用程序,此时就暴露出了一个严重的问题:大多数企业使用的都是物理服务器或者由单家供应商提供的应用,每台服务器又只能运行一个供应商特定的任务,不同供应商之间硬件也并不兼容,如果这时候再各自为他们配备不...

流批一体机器学习算法平台

发布会传送门 产品详情 针对正在兴起的机器学习广泛而多样的应用场景,阿里巴巴计算平台基础算法团队在2017年开始基于Flink研发新一代的机器学习算法平台。该项目名称定为Alink,取自相关名称(Alibaba, Algorithm, AI, Flink, Blink)的公共部分。经过三年的投入研发,Alink在算法性能、算法规模、算法易用性等方面取得了不错的成果,并实现了产品化。这使得数据分析和应用开发人员能够轻松搭建端到端的业务流程。 在后面的篇幅中,我们将从算法功能、算法性能、用户界面、可视化等方面对Alink做一个系统的介绍。 算法功能 Alink拥有丰富的批式算法和流式算法,能够帮助数据分析和应用开发人员能够从数据处理、特征工程、模型训练、预测,端到端地完成整个流程。如下图所示,Alink提供的功能算法模块中,每一个模块都包含流式和批式算法。比如线性回归,包含批式线性回归训练,流式线性回归预测和批式线性回归预测。另外,Alink算法覆盖分类、回归、聚类、评估、统计分析、特征工程、异常检测、文本、在线学习、关联分析等经典领域,是一个通用的机器学习算法平台。 目前,Alink已经...

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