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《构建实时机器学习系统》一1.6 实时应用对机器学习的要求

1.6 实时应用对机器学习的要求 现今每年都会发表成千上万的机器学习相关的论文,其中不乏表现突出的方法论,但是并不是所有的机器学习模型在实际应用中都适用。实时机器学习的应用主要有以下几个方面的要求。1.模型可扩展性模型可扩展性需要整个机器学习应用的各个部分均可以轻易地根据实际需要进行扩展。这里的扩展可能是增加新的预测变量,也可能是在新的市场、 人群和用户界面中进行使用,还有可能是加入新的架构部件,进行可视化等操作。2.模型运用低延迟性低延迟性是实时机器学习应用区别于其他机器学习应用的核心。根据定的义的不同,低延迟的界定也会有所不同。对于网页、交互式游戏等应用场景,低延迟需要整个机器学习后台在少于 10 个微秒内完成反应;与此相对应的是,对于后台数据分析、作弊检测等场景,低延迟要求整个机器学习后台能在少于一分钟内完成作业即可。3.训练

七牛容器SDN技术与微服务架构实践

Docker的横空出世很大程度上推动了容器技术的热度和发展。容器技术和传统的虚拟化技术有很大的不同,具体包括:首先是相对于传统的虚拟机,以前一个虚拟机里做的事情,要打散成很多个容器去做,它们各自的职能会更少;第二点是会造成以前一个虚机的IP会变成很多个容器的多个IP,容器之间的关系会变得更加复杂;第三点是整个网络中的网络端点数量呈现一个上升的趋势;第四点是容器的生命周期其实会更短。此外,容器由于其轻量级的优势,可能会被不停地调度,从一台机器调度到另外一台机器,根据资源的负载均衡,容器的生命周期其实是比虚机要短的。以上几点其实都是给传统的虚拟化网络提出的一些新的挑战。 本文是对七牛资深架构师徐兆魁在2015全球架构师峰会上所做的同题目演讲的整理,主要分为三个部分。第一部分简单介绍SDN的内涵以及它和容器之间的关系。第二部分介绍一些现有围绕容器的一些开源的SDN的解决方案,包括Flannel、Calico和Weave。第三部分是七牛在这部分的一些实践和案例的分享。 关于SDN和容器 作为近年来比较热的一个概念,众所周知SDN是Software Defined Network的缩写,即软件定...

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