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磐舟磐基平台:基于KubeEdge的落地实践

摘要:实现统一管理、简化多集群的运维系统、减少运营成本;同时也成功将前面提到的500台鲲鹏服务器以及它上面的BC Linux for Euler集群纳入磐基PaaS平台的大家庭之中,运维效率大幅增加。 本文分享自华为云社区《中国移动:磐舟磐基平台 基于KubeEdge的落地实践》,作者:中国移动磐舟磐基团队 & 华为iSula团队 & CNCF KubeEdge团队。 磐舟一体化云交付平台是中国移动自主研发的面向开发人员的代码开发,自动部署的平台。磐舟一体化交付平台自研实现了一套GitOps驱动引擎,支持从需求设计、开发构建、测试部署的全部开发与运维功能需求,实现应用一键上磐基容器云平台。 磐基容器云平台是中国移动信息公司基于Kubernetes构建的企业级PaaS解决方案,实现Kubernetes能力的标准化封装及调用,包括提供开发和运行环境、资源弹性伸缩、精细化微服务管理、便捷一站式服务、跨地域多集群调度和智能监控维护等六大能力。 磐舟和磐基是相互配合的,开发人员在磐舟集群上开发,部署到磐基PaaS集群上运行应用,也支持在磐舟上归档磐基集群ops配置,通过GitOp...

实践讲解强化学习之梯度策略、添加基线、优势函数、动作分配合适的分数

摘要:本文将从实践案例角度为大家解读强化学习中的梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit)。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]:梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit)》,作者: 汀丶。 1 策略梯度算法 如图 5.1 所示,强化学习有 3 个组成部分:演员(actor)、环境和奖励函数。智能体玩视频游戏时,演员负责操控游戏的摇杆, 比如向左、向右、开火等操作;环境就是游戏的主机,负责控制游戏的画面、负责控制怪兽的移动等;奖励函数就是当我们做什么事情、发生什么状况的时候,可以得到多少分数, 比如打败一只怪兽得到 20 分等。同样的概念用在围棋上也是一样的,演员就是 Alpha Go,它要决定棋子落在哪一个位置;环境就是对手;奖励函数就是围棋的规则,赢就是得一分,输就是负一分。在强化学习里,环境与奖励函数不是我们可以控制的,它们是在开始学习之前给定的。我们唯一需要做的就是调整演员里面的策略,使得演员可以得到最大的奖励。演员里面的策略决定了演员的动作,即给定一个输入,它会输出演...

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