获英特尔战略投资,灵雀云凭什么抢占容器PaaS制高点

2018年5月9日,企业级容器PaaS服务商灵雀云宣布获得新一轮融资,由英特尔投资领投。资金将用于专业团队建设、容器PaaS平台完善和行业落地。灵雀云的企业级PaaS技术将进一步成熟。

2018年5月9日,企业级容器PaaS服务商灵雀云(Alauda)宣布获得新一轮融资。本轮融资由英特尔投资领投,明照资本等战略投资人跟投。英特尔投资在美国举行的第18届“英特尔投资全球峰会”上同步发布了这一消息。


参与本轮投资的均为战略投资人,资金将用于专业团队建设、容器PaaS平台完善和行业落地,进一步强化灵雀云在中国容器PaaS领域的先发优势。这是灵雀云继2017年11月获得由腾讯云战略领投、早期投资方高榕资本和宽带资本跟投的融资后,在6个月内完成的新融资。


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Kubernetes开源系统推动企业级DevOps和容器应用自动部署、调整与有效管理。Kubernetes的爆发再次引燃了容器技术创新和应用。容器和Kubernetes已经成为云原生概念的核心和基础。Gartner发布的与容器相关的最新报告显示,迄今已有20%的跨国企业会在生产环境中运行容器化应用程序,预计到2020年,这个数字将变为50%,容器化应用会开始反超非容器化应用。未来,支持企业数字化转型的应用将全部实现微服务化和容器化,即云原生(Cloud Native),这个发展趋势与灵雀云的技术产品发展路线相吻合。在技术进步和市场需求的双重推动下,灵雀云的容器PaaS技术将更加成熟,生态体系也将日趋完善。


灵雀云创始人兼CEO左玥表示:“未来容器在IT技术中扮演越来越重要的角色。随着生态体系的日趋完善,灵雀云的容器PaaS技术也进入了成熟阶段。我们很荣幸在公司发展的关键时刻获得英特尔的战略投资。我们将进一步锤炼自身产品,深入企业级市场,通过基于Kubernetes、面向微服务应用的容器 PaaS平台,帮助企业客户快速构建云原生应用,实现DevOps落地,从而加快业务创新迭代,最终实现数字化转型。”


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“英特尔正在奠定数据未来的创新基石,英特尔投资全力支持英特尔以数据为中心的增长战略。”英特尔投资副总裁兼亚太及欧洲区董事总经理林立中表示,“我们很高兴地看到中国企业正走在全球云计算科技创新的最前沿,灵雀云无疑是容器技术领域的优秀代表之一。相信我们对灵雀云的投资能促进容器PaaS的发展,让数据‘势能’变成‘动能’。”


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灵雀云是云原生计算基金会(Cloud Native Computing Foundation,简称CNCF)中国区成员,也是CNCF认证的Kubernetes 服务提供商(KCSP)。CNCF中国区负责人Keith Chan表示:“非常高兴看到灵雀云和英特尔两位CNCF成员携手合作,以及云原生应用的发展一日千里,这也见证了开源计算的重要性。相信两位成员会为中国企业用户提供更加优质的产品和服务。”


灵雀云由原微软Azure云平台的核心创始团队创立,是中国容器服务和企业级PaaS领域的领军企业,拥有全球领先、超大规模企业级云平台的开发、运维和管理经验,并在西雅图和北京都设有研发中心。作为一家技术驱动型企业,灵雀云于2017年面向企业级市场推出支持私有云部署的容器PaaS平台Alauda EE,一经推出就成为基于容器技术,以DevOps为理念,面向微服务应用的新一代企业级PaaS利器。灵雀云具有行业先发优势,并在金融服务、移动通信运营商、制造、能源、航空、汽车等领域的诸多中国五百强企业中成功落地,帮助多个客户了实现基础设施云化、应用架构现代化和开发流程的敏捷化。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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