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OpenStack七年盘点,热潮褪去后的明天在哪?

OpenStack 于 2010 年发布,到现在已有 7 年之久。几年前云计算的星星之火,现在业已成燎原之势。这几年,有 CloudStack 卖身、Nebula 倒闭、Docker 出世等等大事,OpenStack 的七年之痒,未来将何去何从? 写在前面 2006 年,亚马逊正式推出其第一个云计算服务,没过几年,云计算的烈火燎原之势便开始在全球铺展开来。4 年之后,开源软件 OpenStack 诞生,并呈现了野蛮式的增长,社区以及企业希望通过 OpenStack 的方式来帮助他们打造属于自己的 AWS。到现在,OpenStack 也已经走过了七年时间,在这期间,它逐步从青涩走向成熟,并且可谓是经历了大风大浪,比如 CloudStack 的淡出、Nebula 的陨落、容器的崛起等等,甚至中途不乏有唱衰 OpenStack 的言论。那在这七年里,OpenStack 都经历了哪些发展?它整体的项目发展情况如何?未来将去往何方?带着这些问题,InfoQ 邀请了国内早期 OpenStack 开发者唐亚光来为大家解读它的发展之路。 OpenStack 发展回顾 OpenStack 作为开源云计算...

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今天的基础架构正变得越来越智慧——很快人工智能技术就会告诉我们如何实现基础架构的自我生命周期管理。我甚至认为这些人工智能(AI)厂商会在一夜间宣称实现了基于AI技术的基础架构。 今天的我们尤其渴望智能化、更进一步的自动化和自我优化的基础架构——尤其在存储方面——但我不认为存储基础架构会在未来某个时刻实现人机对话功能。当然,存储肯定会以更加实际的方式变得智能化,并且这些变化正在诸如数据中心存储体系架构中逐步发生着。 我欣喜地看到存储发展趋势中所融入的嵌入式机器学习算法,旨在进行关键优化、分类、搜索和模式检测任务。企业数据资产正在不断增长,而与之对应的大数据收集和分析的潜在价值亦是如此。你很难用人工方式挖掘出其中蕴含的价值。随着即将爆发的万物互联(IoT),数据挖掘中将大幅增加高速的数据流传输、实时的设备数据生成,并混合业务运营过程中的交易型数据。 要让我们利用好这些潜在的信息资源,存储厂商已经开始将智能化算法融入到存储层中。通过在数据存储层中整合分析型的处理流程,我们今天可以轻松处理现有的海量信息,并为企业的业务部门提供近乎实时的信息反馈。 数据中心存储体系架构正呈现出某些趋势,使得智能...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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