- 6月10日-11日，云原生计算基金会（CNCF）旗舰会议 KubeCon+CloudNativeCon China 2025 在中国香港盛大召开。华为云云原生技术团队在主题演讲, 分论坛，圆桌等多个会场带来10+场精彩演讲，深度分享云原生 AI 调度、智能边缘、多云容器、数据库、流量治理等领域前沿技术成果，领先构建 AI-Native 云原生基础设施，加速行业智能化升级。 6月10日-11日，云原生计算基金会（CNCF）旗舰会议 KubeCon+CloudNativeCon China 2025 在中国香港盛大召开。华为云云原生技术团队在主题演讲, 分论坛，圆桌等多个会场带来10+场精彩演讲，深度分享云原生 AI 调度、智能边缘、多云容器、数据库、流量治理等领域前沿技术成果，领先构建 AI-Native 云原生基础设施，加速行业智能化升级。
- 随着AI大模型技术的快速发展，企业对计算资源利用效率和应用性能的要求日益提高。在AI、大数据及高性能计算（HPC）等复杂应用场景下，如何高效利用GPU等异构加速器、保障系统高可用性并精细化管理资源，是Volcano社区持续探索和创新的核心方向。Volcano社区现已正式发布 v1.12 版本，新版本聚焦于AI与大数据等前沿场景的核心需求，带来了一系列关键特性与体验优化。 随着AI大模型技术的快速发展，企业对计算资源利用效率和应用性能的要求日益提高。在AI、大数据及高性能计算（HPC）等复杂应用场景下，如何高效利用GPU等异构加速器、保障系统高可用性并精细化管理资源，是Volcano社区持续探索和创新的核心方向。Volcano社区现已正式发布 v1.12 版本，新版本聚焦于AI与大数据等前沿场景的核心需求，带来了一系列关键特性与体验优化。
- [ 中国，香港，2025年6月10日 ] 云原生计算基金会（CNCF）宣布，科大讯飞赢得 CNCF 最终用户案例研究竞赛。科大讯飞凭借其在 Volcano 上的创新应用脱颖而出，获得本次殊荣，于6月10日至11日在香港举行的KubeCon + CloudNativeCon China 大会上，分享其大规模 AI 模型训练的成功经验。 [ 中国，香港，2025年6月10日 ] 云原生计算基金会（CNCF）宣布，科大讯飞赢得 CNCF 最终用户案例研究竞赛。科大讯飞凭借其在 Volcano 上的创新应用脱颖而出，获得本次殊荣，于6月10日至11日在香港举行的KubeCon + CloudNativeCon China 大会上，分享其大规模 AI 模型训练的成功经验。
- Java与边缘计算：智能边缘设备的Java应用开发 引言随着物联网(IoT)和5G技术的快速发展，边缘计算已成为当今最热门的技术趋势之一。边缘计算将数据处理从云端推向网络边缘，靠近数据源的位置，从而减少延迟、提高响应速度并降低带宽消耗。在这一背景下，Java凭借其"一次编写，到处运行"的特性、丰富的生态系统和强大的安全性，成为边缘计算应用开发的理想选择。本文将深入探讨Java在边缘计算领域... Java与边缘计算：智能边缘设备的Java应用开发 引言随着物联网(IoT)和5G技术的快速发展，边缘计算已成为当今最热门的技术趋势之一。边缘计算将数据处理从云端推向网络边缘，靠近数据源的位置，从而减少延迟、提高响应速度并降低带宽消耗。在这一背景下，Java凭借其"一次编写，到处运行"的特性、丰富的生态系统和强大的安全性，成为边缘计算应用开发的理想选择。本文将深入探讨Java在边缘计算领域...
- 6 月 10 日-11 日，云原生计算基金会（CNCF）旗舰会议 KubeCon + CloudNativeCon China 2025 ，将在中国香港盛开召开。KubeEdge云原生边缘计算社区即将亮相 KubeCon + CloudNativeCon China 2025。 6 月 10 日-11 日，云原生计算基金会（CNCF）旗舰会议 KubeCon + CloudNativeCon China 2025 ，将在中国香港盛开召开。KubeEdge云原生边缘计算社区即将亮相 KubeCon + CloudNativeCon China 2025。
- 6 月 10 日-11 日，由云原生计算基金会（CNCF）和 Linux 基金会联合主办的 KubeCon + CloudNativeCon China 2025 ，将在中国香港盛开召开。Kmesh技术团队将在本届KubeCon China 上带来多个精彩议题，覆盖云原生流量治理Sidecarless创新方案、流量治理认证、Kmesh行业实践等多个用户关心的技术话题，欢迎现场一聚！ 6 月 10 日-11 日，由云原生计算基金会（CNCF）和 Linux 基金会联合主办的 KubeCon + CloudNativeCon China 2025 ，将在中国香港盛开召开。Kmesh技术团队将在本届KubeCon China 上带来多个精彩议题，覆盖云原生流量治理Sidecarless创新方案、流量治理认证、Kmesh行业实践等多个用户关心的技术话题，欢迎现场一聚！
- 6 月 10 日-11 日，由云原生计算基金会（CNCF）和 Linux 基金会联合主办的 KubeCon + CloudNativeCon China 2025 ，将在中国香港盛大召开。作为 Linux 基金会旗下云原生与开源顶级盛会，大会汇聚全球顶尖技术专家与前沿企业，共同开启这场技术盛宴。 6 月 10 日-11 日，由云原生计算基金会（CNCF）和 Linux 基金会联合主办的 KubeCon + CloudNativeCon China 2025 ，将在中国香港盛大召开。作为 Linux 基金会旗下云原生与开源顶级盛会，大会汇聚全球顶尖技术专家与前沿企业，共同开启这场技术盛宴。
- 这种背景条件下对节点池状态的监控也尤为重要，知晓节点池什么时间段进行伸缩活动，节点池震荡频率，同时还需要监控节点池整体的资源分配率，节点池中整体资源的使用率，也能更好的判断负载资源的分配是否合理。 这种背景条件下对节点池状态的监控也尤为重要，知晓节点池什么时间段进行伸缩活动，节点池震荡频率，同时还需要监控节点池整体的资源分配率，节点池中整体资源的使用率，也能更好的判断负载资源的分配是否合理。
- 华为云cce集群提供增强型CPU管理策略（enhanced-static），兼容静态绑核CPU管理策略的基础上，新增一种符合某些资源特征的Burstable Pod（要求CPU的requests和limits参数值都是正整数）优先使用某些CPU的能力，以减少应用在多个CPU间频繁切换带来的影响 华为云cce集群提供增强型CPU管理策略（enhanced-static），兼容静态绑核CPU管理策略的基础上，新增一种符合某些资源特征的Burstable Pod（要求CPU的requests和limits参数值都是正整数）优先使用某些CPU的能力，以减少应用在多个CPU间频繁切换带来的影响
- 1.程序功能描述 用matlab模拟，一个排队理论。输入一堆包，经过buffer（一个或者几个都行）传给server，这些包会在buffer里面进行排队，采取FIFO的排序方法。本课题用到了一个公式q(t)=max(0,q(t-1)+a(t)-1) 意思是现在在buffer里面排队的数据包的个数 是等于 前一时间排队的数据包的个数加上新到达的数据包的个数，减去离开的也就... 1.程序功能描述 用matlab模拟，一个排队理论。输入一堆包，经过buffer（一个或者几个都行）传给server，这些包会在buffer里面进行排队，采取FIFO的排序方法。本课题用到了一个公式q(t)=max(0,q(t-1)+a(t)-1) 意思是现在在buffer里面排队的数据包的个数 是等于 前一时间排队的数据包的个数加上新到达的数据包的个数，减去离开的也就...
- 在数字化转型浪潮中，企业面临的关键决策之一是如何选择云计算部署模式。公有云、私有云、社区云和混合云并非简单的技术选项，而是关乎业务架构的战略选择。每种模式都代表着不同的资源控制程度、成本结构和安全边界，理解其本质差异是制定有效云战略的基础。## 公有云：弹性驱动的经济模型公有云构建在多租户架构之上，像一座现代化的共享办公大厦。社会公众通过按需付费获得计算资源，无需关心硬件维护。这种模式最显著... 在数字化转型浪潮中，企业面临的关键决策之一是如何选择云计算部署模式。公有云、私有云、社区云和混合云并非简单的技术选项，而是关乎业务架构的战略选择。每种模式都代表着不同的资源控制程度、成本结构和安全边界，理解其本质差异是制定有效云战略的基础。## 公有云：弹性驱动的经济模型公有云构建在多租户架构之上，像一座现代化的共享办公大厦。社会公众通过按需付费获得计算资源，无需关心硬件维护。这种模式最显著...
- 在工业4.0时代背景下，云计算技术正成为推动制造业数字化转型的核心动力。本文将深入探讨云计算如何重构传统工厂运营模式，分析数字化转型的关键技术路径，并提供智能工厂建设的实践框架。 制造业数字化转型的三大支柱45%30%25%制造业数字化转型支柱云计算平台物联网技术数据分析能力 关键技术组件对比技术领域传统工厂数字化工厂数据存储本地服务器云存储计算能力有限本地资源弹性云计算系统集成信息孤岛云平... 在工业4.0时代背景下，云计算技术正成为推动制造业数字化转型的核心动力。本文将深入探讨云计算如何重构传统工厂运营模式，分析数字化转型的关键技术路径，并提供智能工厂建设的实践框架。 制造业数字化转型的三大支柱45%30%25%制造业数字化转型支柱云计算平台物联网技术数据分析能力 关键技术组件对比技术领域传统工厂数字化工厂数据存储本地服务器云存储计算能力有限本地资源弹性云计算系统集成信息孤岛云平...
- Karmada 社区非常高兴地宣布小红书正式加入Karmada 用户组（Karmada Adopter Group），成为该开源社区的重要成员。作为云原生计算基金会（CNCF）旗下的开源项目，Karmada 致力于为用户提供强大的多集群管理和调度能力，帮助企业在复杂的分布式环境中实现高效的应用部署和管理。小红书的加入将进一步丰富 Karmada 社区的生态，并为项目的持续创新注入新的动力。 Karmada 社区非常高兴地宣布小红书正式加入Karmada 用户组（Karmada Adopter Group），成为该开源社区的重要成员。作为云原生计算基金会（CNCF）旗下的开源项目，Karmada 致力于为用户提供强大的多集群管理和调度能力，帮助企业在复杂的分布式环境中实现高效的应用部署和管理。小红书的加入将进一步丰富 Karmada 社区的生态，并为项目的持续创新注入新的动力。
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- 算法选择与设计选择轻量级算法：在满足应用需求的前提下，尽量选择计算复杂度低、资源消耗少的算法。例如，在图像识别领域，可以选择MobileNet、ShuffleNet等轻量级卷积神经网络，它们在保证一定准确率的同时，能够显著降低模型的计算量和存储需求。算法并行化与分布式计算：对于一些可以并行执行的算法任务，将其分解为多个子任务，分配到不同的计算单元或边缘节点上并行计算，最后再将结果进行合并。例... 算法选择与设计选择轻量级算法：在满足应用需求的前提下，尽量选择计算复杂度低、资源消耗少的算法。例如，在图像识别领域，可以选择MobileNet、ShuffleNet等轻量级卷积神经网络，它们在保证一定准确率的同时，能够显著降低模型的计算量和存储需求。算法并行化与分布式计算：对于一些可以并行执行的算法任务，将其分解为多个子任务，分配到不同的计算单元或边缘节点上并行计算，最后再将结果进行合并。例...
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