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支持边云协同终身学习特性,KubeEdge 子项目 Sedna 0.3.0 版本发布!

Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力,实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力。支持现有AI类应用无缝下沉到边缘,快速实现跨边云的增量学习,联邦学习,协同推理等能力,最终达到降低边缘AI服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私等效果。 当前机器学习落地挑战 近二十年来,机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。 在实际业务落地过程中,大部分大型云平台提供商均已提供机器学习算力等资源服务,同时支持多种机器学习框架等以提供开放灵活的部署环境。但是,机器学习模型所需的数据往往并非从云平台中产生,而是从传感器、手机、网关等边缘设备中产生。数据从边侧产生,而云端需从边侧采集数据以训练和不断完善机器学习模型。在实际落地时,当前机器学习需面对以下问题: 1)海量设备数据导致延迟和成本问题 假设即使有100 Mbps的专网连接,将10TB的数据运送到云端也需要10天。 面对大量边缘连接设备每天生成数百兆字节甚至TB数据,带来的延迟和成本对客户和服务提供方...

探寻用户自定义定时任务的实践方案

导读 工作中会遇到一些由用户自定义定时任务的业务场景,常用的开源框架(如 XXL-Job、Quartz)设计的初衷是给开发人员使用,并不适合开放给用户创建大量的自定义任务。本文借鉴开源框架定时任务作业的思想,结合 j.u.c 的 ScheduledExecutor,提供一种定时任务的实现方法,以解决用户自定义定时任务场景的问题。希望对大家有所帮助。 作者:杨凯 | 网易智企资深开发工程师 用户自定义定时任务 谈到定时任务的实现,我们优先想到的是引入优秀的开源框架方案去解决,常见的开源产品上文也提到过,如Quartz、XXL-Job、ElasticJob 等,但是开源框架应用到用户自定义任务上,存在以下需要问题或不足: 开源框架从任务创建到执行有一套标准方案,用户自定义任务在何时,何地插入符合开源框架标准任务并能控制生效、停止是一个需要考虑的复杂问题。 开源框架(如 XXL-Job)对任务的管理和业务容器是解耦的,如果用户要完成任务的创建、修改需要业务服务反向调用操作任务中心,这不符合任务中心设计原则。 开源框架设计的初衷是给程序开发者创建和控制任务。一般情况下,任务执行的策略、目的都比...

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