Kubernetes架构的核心就是就是控制器循环，也是一个典型的"负反馈"控制系统。当控制器观察到期望状态与当前状态存在不一致，就会持续调整资源，让当前状态趋近于期望状态。比如，根据应用副本数变化进行扩缩容，节点宕机后自动迁移应用，等等
让开发者可以关注于应用自身，而非系统执行细节。声明式API是云原生重要的设计理念，这样的架构方式有助于将整体运维复杂性下沉，交给基础设施实现和持续优化。
此外由于分布式系统的内生稳定性挑战，基于声明式的，面向终态的 “level-triggered” 实现比基于命令式API，事件驱动的 “edge-triggered” 方式可以提供更加健壮的分布式系统实现。
我也不是在谈论机器学习狂热分子与传统统计建模的数据科学家。经典的统计建模和由现代机器学习开发的算法在识别和利用数据集的重要特征方面都起着重要的作用。本书将帮助你更好地理解这两种方法,并将它们更有效地结合到分析数据集中。
好吧,我认为世界上的两种数据科学家是具备深度学习技术知识的和不具备深度学习技术知识的。我不是说那些缺乏这些知识的人就比他们当代的同行们不专业。简单来说,深度学习的知识能让你接触到更广范围的工具,能从不同的角度解决具有挑战性的问题,并能快速有效地得出解决方案。简而言之,深度学习扩展了你的数据科学工具包。
有一天,我从一个科研机构获得一篇新闻稿,其中有一则新奇的消息-发生了一件极具吸引力的事情,其中涉及深度学习。这则新闻报道涉及美容行业,该行业每年有超过2600亿美元的全球市场。
美容产品的核心在于保持青春-逆转衰老。在世界各地,这一承诺反映在人们每年每天花费在市场营销的数百万美元上。充满青春活力、成熟快乐人士的形象广告充斥着人们的手机、平板电脑和笔记本电脑。
衰老的挑战
有史以来,衰老的挑战一直是伟大思想家、政治家和科学家关注的前沿。期美国老年学家I.L. Nascher在他的经典著作中写到 :
“为什么人会变老,或者为什么经过一段时间的身体机能完美后,器官和组织会退化,其功能变弱并病变,直到它们无法维持生命所必需的、和谐的相互关系,这个问题是生与死这一伟大问题的一部分。”
所以，DevOps 实际上包含了两层含义，首先是将开发、测试、运维变成一个团队；其次，还需要让整个团队的心智统一，这也是DevOps 真正的挑战。
