摘要:補充說,每一個這類不同的云組件通常都是由多帶帶的一家公司來維護和部署的,出于競爭的考慮,這些公司往往會盡可能少地披露其服務的內(nèi)部運營細節(jié)。是下周將在波士頓召開的更大范圍的展會的一個分會場。
當云計算越來越成為主流之時,各種嚴重的運營“崩潰”事故就可能出現(xiàn),因為在云中,終端用戶和廠商的各種東西都在一起混搭、匹配或捆綁著,這就是一位研究人員所撰寫的一篇新論文的主張,該論文將在下周于美國波士頓召開的USENIX HotCloud "12會議上供與會者討論。
耶魯大學的研究學者、計算機科學助教Bryan Ford在論文中寫道:“因為各種各樣自主開發(fā)的云服務需要更流暢、更主動地共享可復用的硬件資源池,所以負載均衡和其他反應機制之間的相互作用就有可能導致動態(tài)不穩(wěn)定,或者說‘崩潰’?!?/P>
Ford將此場景和導致全球金融危機的那些相互交織、錯綜復雜的關系和結構做了對比。
他寫道,可能出現(xiàn)的各種新型云服務基本上就是“轉售、交易,或者對更基本的云資源及云服務的復雜混合或‘衍生品’進行投機,這種情形非常類似于現(xiàn)代金融和能源貿(mào)易行業(yè)所經(jīng)營的各種‘衍生工具’?!?/P>
Ford補充說,每一個這類不同的云組件通常都是由多帶帶的一家公司來維護和部署的,出于競爭的考慮,這些公司往往會盡可能少地披露其服務的內(nèi)部運營細節(jié)。
這么做的結果就是,云行業(yè)可能會發(fā)現(xiàn)自己“正在產(chǎn)生投機泡沫和偶發(fā)的大規(guī)模故障,原因就是對復合云服務‘過度杠桿化’了,不到泡沫破滅的那一天,我們無法知道這些云服務的漏洞究竟在哪里?!盕ord寫道。
Ford的論文沒有提出具體的解決辦法,但他還是為云行業(yè)提供了或許可以解決問題的一些途徑,例如他建議,云提供商可以將其系統(tǒng)依存度的詳細信息發(fā)布給“一家受信任的第三方機構,一家類似于Underwriters Laboratories(UL,保險商實驗室)的機構,由這家機構來提供云可靠性分析服務?!?/P>
他補充道,雖然云計算“前景美好,吸引人的地方很多……但是最起碼,我們應在社會經(jīng)濟體系將要全面地、不可逆轉地依賴這一計算模式之前,審慎地研究一下這些風險。更何況我們對云計算的基礎到目前為止還不完全理解呢?!?/P>
HotCloud "12是下周將在波士頓召開的更大范圍的USENIX展會的一個分會場。HotCloud的其他議題將涵蓋網(wǎng)絡立法、Web應用開發(fā)以及存儲等領域。
文章版權歸作者所有,未經(jīng)允許請勿轉載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉載請注明本文地址:http://www.ezyhdfw.cn/yun/3641.html
摘要:得到的結果如下上圖是門卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型與和模型在數(shù)據(jù)集基準上進行測試的結果。雖然在這一研究中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在性能上表現(xiàn)出了對遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡,尤其是的全面超越,但是,現(xiàn)在談取代還為時尚早。 語言模型對于語音識別系統(tǒng)來說,是一個關鍵的組成部分,在機器翻譯中也是如此。近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡模型被認為在性能上要優(yōu)于經(jīng)典的 n-gram 語言模型。經(jīng)典的語言模型會面臨數(shù)據(jù)稀疏的難題,使得模型很難表征大型的文本,...
摘要:而自然語言處理被視為深度學習即將攻陷的下一個技術領域,在今年全球較高級的學術會議上,我們也看到大量的在深度學習引入方面的探索研究。 深度學習的出現(xiàn)讓很多人工智能相關技術取得了大幅度的進展,比如語音識別已經(jīng)逼近臨界點,即將達到Game Changer水平;機器視覺也已經(jīng)在安防、機器人、自動駕駛等多個領域得到應用。 而自然語言處理(NLP)被視為深度學習即將攻陷的下一個技術領域,在今年全球較高級...
摘要:畢竟,架構師不參與寫代碼的工作。例如,通常架構師需要針對可能發(fā)生的每種情況進行規(guī)劃。這種架構師需要信任開發(fā)團隊來編寫代碼。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVblaqV?w=900&h=383); Talk is cheap, show me the code!但是在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中,身處技術要職的架構師到底需不需要寫代碼? showImg(ht...
摘要:今天的云模型并未針對物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模,品種和潛力進行優(yōu)化。在理論上,霧計算將理論上最小化存儲數(shù)據(jù)與啟用了網(wǎng)絡的事件之間的延遲,或者稱之為霧節(jié)點,從而提高了物聯(lián)網(wǎng)的可靠性,同時也提高了其便利性以及擴展性。短語 物聯(lián)網(wǎng)(IOT)據(jù)說已經(jīng)由凱文·阿什頓的名字高科技企業(yè)家在90年代末期業(yè)務演示過程中被創(chuàng)造出來,并一直被定義國際電信聯(lián)盟為全球基礎設施對于信息社會,通過基于現(xiàn)有和不斷發(fā)展的可互操作的信息和通...
閱讀 2261·2023-04-25 20:52
閱讀 2673·2021-09-22 15:22
閱讀 2271·2021-08-09 13:44
閱讀 1890·2019-08-30 13:55
閱讀 2984·2019-08-23 15:42
閱讀 2439·2019-08-23 14:14
閱讀 3024·2019-08-23 13:58
閱讀 3166·2019-08-23 11:49