Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

ЗО

Логотип телеграм канала @zavtra_oblachno — ЗО З
Логотип телеграм канала @zavtra_oblachno — ЗО
Адрес канала: @zavtra_oblachno
Категории: Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков: 11
Описание канала:

Об IT-бизнесе, технологиях и цифровой трансформации
Сайт: https://mcs.mail.ru/blog/
Связь: @yrepear

Рейтинги и Отзывы

3.33

3 отзыва

Оценить канал zavtra_oblachno и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

0

4 звезд

1

3 звезд

2

2 звезд

0

1 звезд

0


Последние сообщения 6

2021-08-04 11:16:00 Как настроить мониторинг событий в Kubernetes: 4 бесплатных инструмента

По умолчанию события в Kubernetes хранятся всего один час, и этого может быть недостаточно для анализа логов. В статье — четыре инструмента, которые подойдут для мониторинга событий.
965 views08:16
Открыть/Комментировать
2021-08-03 16:01:05
С помощью подхода Multicloud Native Service можно построить максимально отказоустойчивую систему. А чем он отличается от простого Multicloud?

Вот основные отличия, а в статье — подробный рассказ и способы реализации подхода.
396 views13:01
Открыть/Комментировать
2021-08-02 15:01:11 ​​Графические процессоры — это не только обработка графики

Изначально графические процессоры нужны были только для того, чтобы рисовать пиксели в графике. Сегодня же GPU используются для сложных вычислений, и в определенных ситуациях они намного эффективней CPU.

Обработка изображений. Так как GPU изначально работали с графикой, то и сегодня они обрабатывают большие массивы изображений. Например, снимки из космоса помогают следить за состоянием лесов или развитием половодья. Но предварительно их нужно обработать и нанести определенную разметку — этим занимаются GPU.

Рендеринг графики. Чтобы создавать реалистичные мультфильмы, нужно учитывать множество деталей — например, как падает свет и выглядят тени. Для этого нужны большие вычислительные мощности, поэтому крупные студии используют графические процессоры.

Промышленный интернет вещей. GPU помогают создавать цифровых двойников — виртуальные копии станков или целых заводов. Для этого предприятия собирают большое количество данных о работе оборудования. Затем строят трехмерную модель, которая позволяет проводить эксперименты и смотреть, как это повлияет на работу оборудования.

Машинное обучение. GPU применяют на всех этапах машинного обучения — от подготовки данных до эксплуатации ML-моделей. Машинное обучение используют во многих областях. Например, в медицине ИИ может проверять КТ- и МРТ-снимки и находить на них патологические изменения.

Тяжелые вычисления. Это вычисления на основе сложных алгоритмов, которым нужно большое количество ресурсов. Например, докинг — метод молекулярного моделирования, он позволяет подобрать молекулу, которая лучше всего взаимодействует с нужным белком.

Подробный рассказ о применении GPU с примерами
282 viewsedited  12:01
Открыть/Комментировать
2021-07-30 16:30:00 ​​Планировщик распределенных ресурсов (Distributed Resource Scheduler, DRS) — необходимый компонент практически любой виртуализированной среды. Он выравнивает нагрузку на хостах, чтобы виртуальные машины получали ресурсы в нужном объеме и работали максимально эффективно.

В статье рассказываем, как это устроено и как работает, а также почему мы разработали собственную реализацию механизма DRS.
254 views13:30
Открыть/Комментировать
2021-07-29 15:00:52
Чем базы данных отличаются от озер данных

Перевод статьи об устройстве Data Lake
364 views12:00
Открыть/Комментировать
2021-07-28 11:11:00 Как мигрировать на Managed Kubernetes без боли

Планируете переехать в облачный Kubernetes? В зависимости от текущей архитектуры, для миграции может потребоваться лишь небольшая правка yaml-файлов, а может придется проводить полный рефакторинг приложений.

Узнайте, какие существуют стратегии миграции, от чего зависит сложность и как справляться с возможными проблемами.
410 views08:11
Открыть/Комментировать
2021-07-27 11:00:42 Ликбез: что такое системы оркестрации контейнеров

Контейнеры — распространенная и популярная технология. Но когда контейнеров становится слишком много, ими трудно управлять. И тут на помощь приходят системы оркестрации.

В статье рассказываем, какие основные задачи выполняют оркестраторы и приводим несколько примеров популярных систем.
439 views08:00
Открыть/Комментировать
2021-07-26 11:00:39
6 этапов разработки в подходе DevOps

Показываем, как поэтапно происходит процесс разработки приложений по подходу DevOps. А в статье — подробное описание методологии с примерами.
479 views08:00
Открыть/Комментировать
2021-07-25 12:00:18 ​​Большинство руководителей не могут объяснить, насколько этично ИИ принимает решение в их компаниях

Компании FICO и Corinium провели опрос ста руководителей отделов аналитики и Big Data. Они интересовались, как ИИ принимает решения, важные для клиентов и заинтересованных сторон компании. Оказалось, что 65% респондентов этого не знают.

Бизнес массово инвестирует в ИИ, но не поднимает важность ответственного ИИ до уровня совета директоров. Исследователи считают, что высшее руководство, используя ИИ для автоматизации ключевых процессов бизнеса, должно понимать и обеспечивать соблюдение проверяемой и неизменной модели управления ИИ. Это важно для того, чтобы гарантировать, что эти решения ответственные: справедливые, прозрачные, законные и подотчетные.

«Ответственный ИИ» призван защитить себя от использования предвзятых данных или алгоритмов, делая автоматизированные решения оправданными и объяснимыми. Борьба с предвзятостью, этика и ответственный ИИ должны стать ключевыми элементами стратегии организаций.

Для понимания проблемы алгоритмической предвзятости ML можно пройти небольшую игру.

Читать подробнее
466 views09:00
Открыть/Комментировать
2021-07-24 12:00:34 ​​Общество понимает пользу ИИ, но не доверяет ему

Университет Квинсленда и компания KPMG провели исследование общественного доверия к ИИ. Они пришли к выводу, что полного доверия к ИИ у граждан нет, хотя оно важно для принятия технологий, меняющих нашу жизнь.

Без глубокого доверия к ИИ-системам их внедрение будет затруднено, а потенциально огромные социальные и экономические выгоды не будут реализованы полностью.

Выяснилось, от чего зависит уровень доверия к ИИ. Так, заметно чуть больше доверия к ИИ в медицине, чем в HR: 45% считают, что в медицине ИИ будет действовать честнее и гуманней, чем в HR (34%) или других областях (30%).

Верят ли респонденты, что ИИ используется в интересах общества? Это зависит от типа организаций, разрабатывающих ИИ. Наибольшее доверие граждане испытывают к своим ВУЗам и НИИ (77%) и к органам безопасности и обороны (71%); среднее — к технологическим компаниям (62–64%); недоверие — к правительственным и коммерческим организациям (58%).

Читать подробнее
453 views09:00
Открыть/Комментировать