先花一点儿时间了解一下DevOps是什么。从“瀑布开发流程”开始,人们一直在想如何加强软件应用开发各环节人员的交流能力,虽然“瀑布开发流程”在一定时间段内发挥了效用,但是很快还是沦陷在客户不断提出的新诉求里。客户希望越来越多的参与到软件开发过程中来,“见缝插针”的提出各种新的需求,结果还是“超过50%的项目最终以失败告终”。终于,“敏捷宣言”被提出,人们开始举行基本的“碰头会议”,不断的交流意见和看法,客户也成为其中的一员。新的问题又出现了,IT部门内部的敏捷开发与传统系统运维之间又出现了矛盾。人们意识到,“为了按时交付软件产品和服务,开发和运营工作必须紧密合作。DevOps(Development和Operations的组合),要解决的问题就是如何将横在Dev(开发)和Ops(运维)之间的鸿沟给填平。可见“DevOps是一种文化,一种理念,且是和IT糅合成一整体的。”
可见DevOps的优势很明显,它变革了开发与IT运维之间的工作流程和传统衡量标准。华为又是如何让DevOps真正落地的呢?近日,华为在“2016华为大连软件开发云上线大会”上,结合自身在云计算方面的积累,深入解读DevOps理念,并发布一站式云端DevOps平台——软件开发云。
软件开发云集华为研发实践、研发理念和研发工具为一体,通过云服务的方式面向中小软件企业、软件外包企业、双创企业、互联网企业、高校和广大的软件开发者提供一站式云端DevOps平台,提升研发效率,提升竞争能力,丰富软件产业生态,加速软件产业的转型升级。软件开发云产品总监徐峰在接受媒体专访时表示:“构建软件开发云的初衷是希望通过这个产品把华为优秀的方法和能力传递给各个开发团队,帮助企业实现研发转型,提升研发能力,提高交付质量和效率。”
具体来说,华为开发云集成整合了项目管理、配置管理、代码检查、编译构建、测试、部署、发布等端到端的,覆盖软件开发生命周期的相关服务工具,有着以工作项为核心的双向追溯能力,并且可以通过web客户端、移动端和Eclipse pulgin随时随地访问。
软件开发云 业务架构
新业务模式对软件产业提出新的要求,企业迫切需要云化、服务化和智能化的软件,软件的价值会越来越大。软件研发急需轻量化、服务化、云化、社交化、智能化的新型研发工具平台。软件开发云正是一个针对以上问题作出解答的云端软件开发平台,它将大家在软软件开发过程中的新需求和必要的交流呈现出来,让开发者掌握全局。
关于软件开发云的落地,企业云业务部CTO宋勇在专访中补充:“大连这个经过20多年发展史的软件名城,对软件开发平台有很迫切的需求,加之大连市政府对软件产业升级的重视和推动,软件开发云这个公共的服务平台有了立足的土壤,华为相信软件开发云会在大连有很好的发展。”
据悉,各种开发团队可以基于云服务的模式按需使用,个人开发者也可以通过网站注册申请来使用此服务。开发者通过软件开发云可随时随地在云端进行项目管理等以上工作,这让开发者能够专注快速创新和应对永无止境的需求变化,让软件开发更加简单高效,提升了个人和团队的交付能力和效率,也能进一步帮助企业提高竞争力。
软件开发云致力于让敏捷开发、跨地域协同、自动化部署、灰度发布成为软件交付的新常态,也就是说,软件开发云解决了前文所提到的软件开发过程中的绝大部分问题。最后,华为企业云业务部总裁杨瑞凯补充:“中国软件产业正在快速发展,同时,华为在企业云方面的发展是非常迅速的,但是华为聚焦I层基础设施服务,华为愿意将多年的软件开发运营经验和能力服务于软件企业和开发者,进而提高软件的开发效率,提升软件研发的质量,进而推动软件产业的快速发展。”
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。