2、Ray：分布式计算的强大工具

Ray：分布式计算的强大工具

1. 引言

在分布式计算领域，Ray 作为一款强大的工具逐渐崭露头角。它为解决各种规模的问题提供了有效的方案，尤其在处理大规模数据和复杂计算任务时表现出色。本文将详细介绍 Ray 的特点、适用场景、部署方式以及与其他相关工具的比较，帮助你了解 Ray 是否适合你的项目。

2. Ray 概述

2.1 基本信息

Ray 主要是一个用于快速、简单分布式计算的 Python 工具，由加州大学伯克利分校的 RISELab 创建。该实验室的早期版本软件最终发展成了 Apache Spark。RISELab 的研究人员创立了 Anyscale 公司，继续开发并围绕 Ray 提供产品和服务。此外，Ray 也可以从 Java 中使用，其底层使用了大量的 C++ 和一些 Fortran，Ray 流处理还包含一些 Java 组件。

2.2 目标与优势

Ray 的目标是解决比其前身更广泛的问题，支持从 actor 模型到机器学习（ML）再到数据并行等各种可扩展的编程模型。它的远程函数和 actor 模型使其成为一个真正的通用开发环境，而不仅仅局限于大数据处理。

Ray 具有以下优势：
- 自动扩展计算资源 ：根据需要自动扩展计算资源，让你专注于代码编写，而无需管理服务器。除了传统的水平扩展（如添加更多机器），Ray 还可以调度任务以利用不同的机器大小和加速器，如图形处理单元（GPU）。
- 支持无服务器计算 ：为通用无服务器平台提供了强大的基础，具有隐藏服务器、支持有状态和无状态编程模型、