对于云原生开发,更重要的不是运行应用程序的位置,而是开发的方式。随着应用程序现代化和云原生开发越来越受到重视,现在对于企业开发者来说是个很有意思的时刻。针对混合云环境的关键成功因素(包括安全性、可靠性和可管理性),职责开始转移到应用程序。我发现,要解决这些“有意思”的挑战,最好是动用能够理解整个软件开发生命周期的协作式、跨学科 DevSecOps 团队。
在这种新的环境中,您作为开发者的角色更加严苛,我们都需要更好的工具。您的职责更加重大,需要就治理和相关管理政策,理解安全性工程师并直接与他们合作。您需要优先考虑服务的可靠性,最佳实践是在应用程序生命周期中及早地处理潜在问题。您还需要前瞻性地检测并解决生产环境的潜在问题,以免带来负面的业务影响。
DevSecOps 团队需要集成工具来自动执行耗时、易出错的管理任务,并提供资源、配置和应用程序的合并视图。团队必须就事实达成一致,并使用单一事实来源,前瞻性地管理混合云环境,以及时、非中断性的方式处理事件。
了解 IBM 和 Red Hat 在多云 DevSecOps 空间中一起实现的工作成果,这绝不会让您感到失望。我们理解您的具体工具需要以及您对于开放性和灵活性的全盘需求。IBM Cloud Pak for Multicloud Management V2 提供了一组开放式、可插拔的工具,支持组织安全地管理应用程序,无需考虑应用程序的架构方式和部署位置。利用这一最新解决方案,您现在可以与安全性和运营领域的团队成员一起协作来完成以下工作:
下面是我发现的 V2 中一些很有用的新功能,它们应该对于您和整个 DevSecOps 团队也很有用:
了解更多与IBM相关请访问:http://www.zhiding.cn/special/IBM_Hybrid_Cloud_Solutions
好文章,需要你的鼓励
OpenAI和微软宣布签署一项非约束性谅解备忘录,修订双方合作关系。随着两家公司在AI市场竞争客户并寻求新的基础设施合作伙伴,其关系日趋复杂。该协议涉及OpenAI从非营利组织向营利实体的重组计划,需要微软这一最大投资者的批准。双方表示将积极制定最终合同条款,共同致力于为所有人提供最佳AI工具。
中山大学团队针对OpenAI O1等长思考推理模型存在的"长度不和谐"问题,提出了O1-Pruner优化方法。该方法通过长度-和谐奖励机制和强化学习训练,成功将模型推理长度缩短30-40%,同时保持甚至提升准确率,显著降低了推理时间和计算成本,为高效AI推理提供了新的解决方案。
中国科技企业发布了名为R1的人形机器人,直接对标特斯拉的Optimus机器人产品。这款新型机器人代表了中国在人工智能和机器人技术领域的最新突破,展现出与国际巨头竞争的实力。R1机器人的推出标志着全球人形机器人市场竞争进一步加剧。
上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现,发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估,研究揭示了现有评估方法的重大缺陷,并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。