雲計算行業動態信息匯總簡報

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Kubernetes引擎將集成最新的1.9版本

谷歌宣布計劃將最新的容器編排器迭代整合到其Kubernetes引擎（GKE）平台中，Kubernetes 1.9更新將作為早期訪問計劃的一部分包含在GKE中。

Google的產品經理Palak Dalal在一篇博客文章中指出，更新將包括對有狀態和無狀態應用程序的更大支持，硬體加速器支持機器學習工作負載並增強存儲。

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谷歌計劃明年建三條海底光纜拓展雲業務

谷歌1月16日表示，2019年計劃建設三條海底光纜，以幫助向新地區拓展雲業務，從而更好地與亞馬遜和微軟競爭。

這一舉動將進一步擴大其網路規模，可提供佔全球約25%的互聯網流量。建設這些海底光纜將有助於谷歌提供體驗更好的雲服務，即使一個地區的伺服器出現問題，谷歌仍可以繼續為該地區客戶提供穩定的服務。

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谷歌雲AutoML Vision平台發布

在谷歌雲首席科學家李飛飛和谷歌雲研發負責人李佳合著的谷歌雲博客中，她們正式宣告了谷歌雲 AutoML 平台的面世。

博文中寫到，對於只有有限的機器學習知識的企業，谷歌雲 AutoML 可以通過谷歌的高級技術手段，比如 learn2learn 和遷移學習，幫助他們構建自己的高質量自定義模型。

首個谷歌雲 AutoML 版本將會是雲 AutoML Vision 。建立自定義圖像識別模型會因它而更快、更簡單。它直接拖拽的界面可以讓你輕鬆地上傳圖像、訓練和管理模型，然後直接在谷歌雲平台上部署這些訓練好的模型。

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三大巨頭押注人工智慧

如今機器學習服務（MLaaS）還處於起步階段，三大巨頭在MLaaS各有各的有優勢和戰略。

Google利用自己在人工智慧和深度學習方面的領先地位，將為人工智慧開發提供最先進的開發工具和最高性能的硬體平台。其最近發布的Google Cloud AutoML可以極大地簡化DNN開發的複雜任務，使客戶能夠從自己的數據開始，構建一個自定義深度學習模型。

微軟通過其龐大的企業和政府安裝基礎，以及其廣泛的生產力和業務流程工具的組合，致力於成為企業中機器學習技術的默認提供商。

亞馬遜使用AWS的超大規模和豐富的工具集，將為人工智慧應用提供最具成本效益的開發和部署平台。

總的來看，Google在人工智慧方面的實力將有助於其達到並有可能超越微軟目前在MLaaS技術上的領先地位，而微軟在企業軟體市場的實力將幫助其通過應用組合實現人工智慧投資的變現。

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微軟收購Avere

目前，大多數雲計算計劃都是從構建一個安全的數據存儲開始。在此之前，市場需求主要是對高容量、低成本的數據存檔空間的需求。

在這方面，亞馬遜 Glacier和谷歌Nearline/Coldline是企業的兩大熱門選擇。然而，隨著雲的使用逐漸成熟，企業將敏感的應用程序和數據遷移到雲中或在雲上進行構建，他們開始越來越需要高性能存儲的選項。

鑒於此，微軟在2018年初宣布收購了一個基於雲的、高性能NFS和SMB文件存儲平台Avere Systems，這表明雲提供商正在考慮給客戶提供遷移和管理雲中的應用程序和數據的選項。

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蘋果收購Buddybuild

那些致力於雲計算的企業已經將其易於移動的app和數據遷移到雲端，剩下的則是遺留應用程序，它們要麼運行不良，要麼遷移到雲上需要做太多的工作。

在這些未上雲的企業中，有的選擇繼續在本地維護其應用程序/數據，有的則選擇從頭開始構建替代應用程序，為了擺脫本地資源的束縛，構建從PC端和移動端都可訪問的app，相信後者的趨勢將會有所上升。

2018年初蘋果收購了Buddybuild，表明蘋果公司相信開發人員會希望使用那些易用的工具，來提供先進的終端用戶反饋、調試和內置的持續集成/部署過程。換句話說，大型企業開發人員在重新構建遺留應用程序時需要的工具。

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晶元問題對雲計算應用的影響不會太大

英特爾晶元被爆存在重大安全漏洞之後，事實證明雲計算使用情況不會受到太大的影響。

公共雲計算可能是Spectre和Meltdown晶元漏洞事件中最危險的架構。Spectre和Meltdown的補丁程序最初的預測將造成最高達到三成的性能降低，但是，雲計算供應商們已經推翻了這些預測，代表客戶監管數千台伺服器的多家託管服務供應商均表示，絕大多數的工作負載並未受到影響。

安全專家表示，目前還沒有發現任何已知的Meltdown和雙向Spectre漏洞的破解方法。但是通過這些漏洞（特別是Spectre）實施黑客攻擊已經超越了普通黑客的能力範圍。

Meltdown和Spectre的補丁是臨時性措施，如果採用不依賴於預測執行的方法（這是一個基於這些漏洞根源的優化技術）重新設計晶元，那麼就有可能需要花費數年時間。

源自 網路

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