物联网选择合适的微控制器的技巧
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为了使组织保持相关性和竞争力，数字化转型日益重要。日益复杂的IT基础设施需要DevOps和持续集成以支持数字化转型和高效创新。因此，很多组织在采用混合云方面发生巨大的转变，并将其巩固为事实上的组织IT架构。 混合云确实为组织提供了支持其数字化转型所需的敏捷性和可扩展性。但这些好处也带来了许多新的管理和治理挑战，如果忽视了这些挑战，可能会影响混合云的成功采用。 首先，组织的IT部门必须更改和调整其流程和协议，以便监控、协调和提供各种公共云、私有云和内部部署系统的组合。他们还负责确保在日益异构的云计算环境中的安全性和合规性，这对于可能不具备云计算系统专业知识的一些员工来说可能很困难。除此之外，他们还要负责管理日常运营工作，并控制成本。 由于人工成功实现混合云所需的所有任务几乎是不可能的，组织必须投资于新的工具和平台，这些工具和平台可以尽可能多地实现自动化流程，减轻IT团队负担，并避免代价高昂的人为错误。这种新的多工具动态带来了一些挑战，但采用最好的工具最终将带来更大的成功。 多功能工具意味着多重集成挑战 为了能够管理混合云架构，并利用混合云承诺的灵活性和可扩展性优势，很多组织正在积极投资采用自动化工具，例如VMware vRealize、Terraform、Ansible和Kubernetes。这些工具不仅提高了效率，而且使组织能够减少混合云架构的治理、安全和成本控制挑战。 大多数组织已经接受了并没有万能的解决方案这样一个事实，这意味着他们可以自由选择最适合的技术来满足其需求。但是，这样做的不利之处在于，组织现在必须找到将这些工具与现有软件堆栈集成的方法，而不会产生更多的开销和技术债务。 传统上，IT团队将寻求广泛的自定义编码，以将这些工具与他们访问和协调的基础IT技术集成在一起，例如IPAM、DNS、网络和安全性以及云计算备份。换句话说，在组织可以利用这些工具提供的效率和控制之前，组织必须经历漫长、昂贵且时常痛苦的自定义编码体验。当然，随着版本或环境的变化，还必须维护这些代码，因此，随着时间的推移，添加的使工作变得更轻松的工具最终带来了操作方面的更多麻烦。 自定义编码自动化工具需要花费时间和成本 即使组织的IT团队可以处理所有这一切，也会花费很多成本。调研机构Standish集团的研究表明，超过50%的自定义编码项目的成本几乎是其原始估计的两倍，而大约五分之一的自定义编码项目将在完成之前被取消。调研机构Gartner公司估计，自定义集成通常会使组织的长期软件维护成本增加200%。 此外，时间和费用并不是定制集成中需要担心的唯一问题。为组织想要采用的每个新工具编写和维护代码和脚本的需要也会带来治理和安全问题。 自定义编程自动化工具的治理和安全隐患 自定义编程的集成使治理和安全性变得更加复杂。越来越多的新工具和流程最终将阻止IT人员对所有集成策略和自动化手册进行端到端可见性。在试图隔离和修复问题时，对集成进行故障排除和审核将成为一个噩梦般的场景，需要从多个系统中筛选多个日志 在上图中，机器 2 中的 Trainer 模块向机器 1 上的锁服务器请求了一个 bucket，这会锁定该 bucket 的分区。然后该 trainer 会保存它不再使用的所有分区并从共享分区服务器载入它需要的新分区，此时它可以将自己的旧分区释放回锁服务器。然后边会从一个共享文件系统载入，并在没有线程内同步的情况下在多个线程上进行训练。在一个单独的线程中，仅有少量共享参数会与一个共享参数服务器持续同步。模型检查点偶尔会从 trainer 写入到共享文件系统中。这个模型允许使用至多 P/2 台机器时，让一组 P 个 bucket 并行化。 PBG 一项不那么直接的创新是使用了分批负采样技术。传统的图嵌入模型会沿真正例边将随机的「错误」边构建成负训练样本。这能显著提升训练速度，因为仅有一小部分权重必须使用每个新样本进行更新。但是，负例样本最终会为图的处理引入性能开销，并最终会通过随机的源或目标节点「损害」真正的边。PBG 引入了一种方法，即复用单批 N 个随机节点以得到 N 个训练边的受损负例样本。相比于其它嵌入方法，这项技术让我们能以很低的计算成本在每条边对应的许多负例上进行训练。
要增加在大型图上的内存效率和计算资源，PBG 利用了单批 Bn 个采样的源或目标节点来构建多个负例。在典型的设置中，PBG 会从训练集取一批 B=1000 个正例，然后将其分为 50 条边一个的块。来自每个块的目标（与源等效）嵌入会与从尾部实体类型均匀采样的 50 个嵌入相连。50 个正例与 200 个采样节点的外积等于 9900 个负例。 （编辑：新余站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
