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OpenYurt v0.4.0 新特性发布:高效地管理边缘存储资源

简介 OpenYurt 是由阿里云开源的基于原生 Kubernetes 构建的、业内首个对于 Kubernetes 非侵入式的边缘计算项目,目标是扩展 Kubernetes 以无缝支持边缘计算场景。它提供了完整的 Kubernetes API 兼容性;支持所有 Kubernetes 工作负载、服务、运营商、CNI 插件和 CSI 插件;提供良好的节点自治能力和云边协同能力。OpenYurt 可以轻松部署在任何 Kubernetes 集群服务中,让强大的云原生能力扩展到边缘。 边缘本地存储 OpenYurt v0.4.0 版本推出全新特性:边缘本地存储管理,用于高效地管理边缘节点的存储资源,用户可以通过 ConfigMap 来动态配置集群内节点的本地资源,并能无缝对接 CSI 存储插件,通过原生的 PV/PVC 方式使用本地存储。 该项目组件主要包含两个部分, 一个是定义在集群中 kube-system namespace 的 node-resource-topo ConfigMap, 一个是部署在集群中 kube-system namespace 下面的 node-resource-m...

助力数据安全:蚂蚁携手英特尔共同打造验证 PPML 解决方案

机器学习(ML)和深度学习(DL)在众多真实的应用场景中愈发重要。这些模型使用已知数据进行训练,并部署在图像分类、内容推荐等场景中进行新数据的处理。总体而言,数据越多,ML/DL 模型就越完善。但囤积和处理海量数据也带来了隐私、安全和监管等风险。 隐私保护机器学习(PPML)有助于化解这些风险。其采用加密技术差分隐私、硬件技术等,旨在处理机器学习任务的同时保护敏感用户数据和训练模型的隐私。 在英特尔® 软件防护扩展(英特尔® SGX)和蚂蚁集团用于英特尔® SGX 的内存安全多进程用户态操作系统 Occlum 的基础上,蚂蚁集团与英特尔合作搭建了 PPML 平台。在本篇博客中,我们将介绍这项运行在 Analytics Zoo 上的解决方案,并展示该解决方案在第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器上得到英特尔® 深度学习加速(英特尔® DL Boost)技术助力时的性能优势。 英特尔® SGX 是英特尔的受信任执行环境(TEE),它提供基于硬件的内存加密,隔离内存中的特定应用代码和数据。英特尔® SGX 使得用户层代码可以分配内存中的受保护区域,即 “飞地”,这些区域不受更高权限等级程序运...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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