10 ans d'OpenStack, Kubernetes à la pointe et d'autres tendances du secteur

Un aperçu hebdomadaire de la communauté open source et des tendances de l'industrie.

Dans le cadre de mon rôle de stratège de communication principal dans une société de logiciels d'entreprise dotée d'un modèle de développement open source, je publie régulièrement une mise à jour sur les tendances de la communauté open source, du marché et du secteur. Voici quelques-uns de mes articles préférés et de leurs articles préférés de cette mise à jour.

OpenStack 10 ans : une révolution pour les télécommunications

À l’occasion du 10e anniversaire d’OpenStack, nous tenons à remercier cette communauté d’être continuellement active et productive et d’évoluer si rapidement pour répondre aux exigences des opérateurs télécoms en si peu de temps. En tant qu'opérateurs de télécommunications, nous considérons OpenStack comme la clé du cloud multifournisseur. Nous aimerions contribuer et soutenir continuellement cette communauté, pour nous assurer qu'une communauté open source durable est toujours derrière pour agir comme standard de facto pour notre cloud.

L'impact : Tout d'abord : 10 ans ! Je me souviens d'avoir organisé une "fête d'anniversaire de 5 ans d'OpenStack", ce qui semblait être hier. Deuxièmement, les opérateurs de télécommunications ont beaucoup à voir avec la maturité d'OpenStack jusqu'à ce qu'il est aujourd'hui.

Kubernetes pourrait être celui qui permettra à l'Internet des objets (IoT) d'atteindre son potentiel

Autant l’IoT et la 5G s’intègrent dans l’avenir des communications numériques, autant Kubernetes semble prêt à jouer un rôle tout aussi important dans la façon dont ces environnements sont exécutés et gérés. Alors que Gartner estime que d'ici 2025, plus de 75 % des données générées par l'entreprise pourraient être créées et traitées en dehors des centres de données et des cloud traditionnels, l'avenir s'annonce prometteur pour un système d'orchestration comme Kubernetes qui s'est déjà avéré être le meilleur outil pour cela. emploi.

L'impact : l'utilisation de Kubernetes en entreprise monte en flèche, la génération de données est donc déjà massive. Trois fois plus de données d'entreprise provenant et traitées en périphérie que dans le cloud ou le centre de données ? C'est difficile... à calculer...

Comparaison des frameworks d'apprentissage profond : MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

Sans le bon cadre, construire des réseaux neuronaux de qualité peut être difficile. Avec le bon framework, vous n’avez qu’à vous soucier de mettre la main sur les bonnes données.

L'impact : ces frameworks élargissent considérablement l'accessibilité et l'accessibilité du machine learning. En combinaison avec certains ensembles de données ouvertes disponibles, une nouvelle vision ou une nouvelle carrière pourrait être à nos portes.

Sécurité des API 101

« Cela semble très simple, mais la révision du code aide beaucoup », a-t-il déclaré. "Beaucoup d'erreurs sont dues au fait que nous sommes dans notre propre tête...."

L'impact : même si la révision du code peut sembler coûteuse en termes de temps d'ingénierie, payez les frais généraux. Cela en vaut la peine, comme le montre cet article.