Open Application Model（OAM）开放应用模型，以及它的 Kubernetes 实现 KubeVela 项目，正是阿里云联合微软和云原生社区，共同推出的云原生应用交付与管理领域的标准模型与框架项目。其中，OAM 的设计思想是为包括 Kubernetes 在内的任何云端基础设施提供一个统一、面向最终用户的应用定义模型；而 KubeVela，则是这个统一模型在 Kubernetes 上的 PaaS 参考实现。
在传统软件开发流程中，在系统设计开发完成后和发布交付前，安全人员才开始介入进行安全审核。这种流程无法满足业务快速迭代的诉求。”Shifting left on security“ (安全性左移)”开始得到更多的关注，这将应用程序设计、开发人员尽早与安全团队协作，并无缝地嵌入安全实践。
1. 统一访问控制策略：所有服务的访问控制通过标准化方向进行集中管理、和统一控制
安全架构是一种cross-cutting concern，是贯穿在整个IT架构，与所有组件相关的关注点。 如果它与具体微服务框架实现耦合，任何安全架构调整都可能对每个应用服务进行重新编译和部署，此外微服务的实现者可以绕开安全体系。而服务网格可以提供独立于应用实现的，松耦合、分布式的零信任安全架构。
随着微服务应用规模的发展，问题定位、性能优化的复杂度呈**式增长。企业在IT服务管理领域虽然已经拥有多种工具集合，比如，日志分析，性能监控，配置管理等等。但是不同管理系统之间是一个个的数据孤岛，无法提供复杂问题诊断所必需的端到端可见性。
2020年11月，CNCF基金会和FinOps基金会发布了一份新的关于Kubernetes云财务管理的白皮书 “FinOps for Kubernetes: Unpacking container cost allocation and optimization” 来帮助大家更好理解相关财务管理实践。
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。
深度学习的威力来自于用适量的并行非线性步骤对非线性数据进行分类或预测的能力。从原始输入数据到数据的实际分类的过程中,深度学习模型学习输入数据的分层特征。每一层从前一层的输出中提取特征。
研究人员开发了一套深度神经网络来预测实际年龄。它用超过60000个样本进行训练。研究人员惊奇地发现,该系统确定了5个核心的生物指标,预测精度达81.5%。
很难想出一个不能从深度学习受益的商业活动。思考5分钟,把你一些最好的想法列下来。
这是我想到的领域列表:
过程建模和控制、健康诊断、投资组合管理、军事目标识别、核磁共振和X光分析、银行和其他金融机构的个人信用评级、营销活动、语音识别、股市预测、文本检索、金融欺诈检测
“简单来说,深度学习建立在20世纪90年代神经网络发展的基础上,机器使用人造神经元矩阵扫描信息,寻找模式并做出决策,很像人脑的运作模式,但速度超快。”
