時(shí)間:2022-03-28 07:15:02 | 來源:行業(yè)動(dòng)態(tài)
時(shí)間:2022-03-28 07:15:02 來源:行業(yè)動(dòng)態(tài)
在Kubernetes固有的無狀態(tài)環(huán)境中,處理大數(shù)據(jù)分析和人工智能活動(dòng)之類的數(shù)據(jù)密集型任務(wù)可能非常具有挑戰(zhàn)性。很多現(xiàn)有的狀態(tài)處理方法對(duì)于這種這種數(shù)據(jù)密集型任務(wù)而言不夠高效。此外,Kubernetes的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫Kubeflow缺乏在現(xiàn)代企業(yè)場(chǎng)景中使用所需的許多功能。關(guān)鍵詞:科學(xué),數(shù)據(jù)
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