3、谷歌云无服务器计算:Cloud Run 深度解析

Cloud Run深度解析与实践指南

谷歌云无服务器计算:Cloud Run 深度解析

1. 无服务器不等于函数即服务

人们常将无服务器与函数即服务(FaaS)产品联系起来,如 Cloud Functions 或 AWS Lambda。在 FaaS 中,函数通常作为“胶水代码”来连接和扩展现有的谷歌云服务。使用运行时框架,只需部署一小段代码,而非容器。在代码片段中,仅实现一个函数或重写一个方法,用于处理传入的请求或事件,无需自己启动 HTTP 服务器。

FaaS 属于无服务器,因其为开发者提供了简单的体验,无需担心代码的运行时(除了配置编程语言),也无需创建和管理 HTTPS 端点。它内置了扩展功能,每百万次请求只需支付少量费用。

不过,Cloud Run 也是无服务器平台,且功能比 FaaS 平台更强大。无服务器也不仅限于处理 HTTPS 请求,构建应用时使用的其他原语也可以是无服务器的。

2. 谷歌云简介

谷歌云始于 2008 年,当时谷歌推出了无服务器应用平台 App Engine。在“无服务器”这个词出现之前,App Engine 就已经具备无服务器的特性。但当时,App Engine 运行时有很多限制,实际上只适用于新项目。一些人喜欢它,而另一些人则不喜欢。知名的成功案例包括 Snapchat 和 Spotify,但 App Engine 在市场上的影响力有限。

由于市场对 App Engine 反应平淡,且对虚拟服务器基础设施有巨大需求,谷歌云于 2012 年推出了 Compute Engine(此时距离亚马逊推出运行虚拟机的 EC2 已经过去了整整六年)。这表明谷歌的思维一直倾向于无服务器。

谷歌曾发布关于 Borg 的

FaceCat-Kronos是一款由花卷猫量化团队基于清华大学Kronos开源架构开发的金融预测系统。该系统融合了深度学习方法,通过对证券历史行情进行大规模预训练,构建了能够识别市场微观结构的分析模型。该工具的核心功能在于为做市商及短线交易者提供高精度的价格形态规律推演,从而优化其交易策略的制定过程。 从技术架构来看,该系统依托Kronos框架的高性能计算特性,实现了对海量金融时序数据的高效处理。通过引入多层神经网络,模型能够捕捉传统技术分析难以察觉的非线性关联与潜在模式。这种基于人工智能的量化分析方法,不仅提升了市场数据的信息提取效率,也为金融决策过程引入了更为客观的算法依据。 在行业应用层面,此类工具的演进反映了金融科技领域向数据驱动范式转型的趋势。随着机器学习算法的持续优化,量化预测模型在时序外推准确性方面有望取得进一步突破,这可能对市场定价机制与风险管理实践产生结构性影响。值得注意的是,在推进技术应用的同时,需同步完善数据治理框架,确保模型训练所涉及的敏感金融信息符合隐私保护与合规性要求。 总体而言,FaceCat-Kronos代表了金融分析工具向智能化方向演进的技术探索。它的发展既体现了开源计算生态与专业领域知识的有效结合,也为市场参与者提供了补充传统分析方法的算法工具。未来随着跨学科技术的持续融合,此类系统有望在风险控制、策略回测等多个维度推动投资管理的科学化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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