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NUTANIX:从虚拟机迁移到容器是不自然的,对新平台的质疑

本文讲的是NUTANIX:从虚拟机迁移到容器是不自然的,对新平台的质疑, 【编者的话】当前的容器技术越来越火,但是没有技术是十全十美的,都有着自己的优势、劣势。Nutanix从自己的角度谈论了容器类技术优劣以及当前应用栈的现状。 如果企业要使用新技术,那就需要做出一些妥协。为此,旧的架构需要调整,并且新的技术需要可以兼容旧的架构。 虚拟化最开始只是想减少物理服务器的管理工作。服务器虚拟化后,用户就可以在虚拟层上创建规格不一的虚拟机。当然,这只是第一个阶段。第二个阶段就是把这些虚拟迁移到云上。第三阶段是为软件换装,让他们满足虚拟化的特殊要求,也就是让他们在新环境中原生态“存活”,而不是外来者。 这使我们一直处于协调新旧栈之间的关系:支持的结构、服务之间的关系,服务是以持续性部署、无状态布局设计的。 回家 软件化存储企业 Nutanix 给我们提出了一种我们没有考虑太多的情形:一些让所有阶段具有可操作性,但是从来没有真正地进行过讨论过的问题。 它和“云”没有被假定为所有商业软件的最终目的地的实现有关。云平台(例如 OpenStack)诚然实现了虚拟环境之间的流通性。但是这个流通性是双向的,...

《构建实时机器学习系统》一1.4 实时是个“万灵丹”

1.4 实时是个“万灵丹” 成长会解决一切问题。如果一个企业正在飞速成长,大家步调一致、同心齐力,那么内斗或管理混乱等问题将是难以出现的。而当企业的成长受到了制约,停滞不前的时候,往往就会出现众多非技术性原因造成的悲剧。我们强调机器学习的实时性,就是为了保证应用机器学习的企业能够利用机器学习的资源大踏步向前,而不会被早早地制约,徘徊不前。机器学习就已经够有挑战性的了,为什么还要采用实时机器学习?根据我们的经验,实时机器学习上马应该越早越好,原因具体有以下三点。1.实时架构稳定性可以得到保证Fail fast(快速失败)强调如果有问题,那么应让问题尽早出现,使得问题可以得到尽早修复,这是软件工程里面一个重要的思想。如果系统有问题,就应该让问题尽早暴露,而不是往后拖。实时机器学习架构强调连续运行,设计、实施中的任何问题一般都可以在部署上

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