6、平台与基础设施即代码:网络自动化的关键要素

平台与基础设施即代码:网络自动化的关键要素

1. 平台概述

在网络领域,平台扮演着至关重要的角色,它是网络中设备的整合与简化点。没有平台,就需要对每个设备进行单独配置,这会使 IT 工作变得繁琐且耗时。像 AWS、Azure 和 Google 等云基础设施提供商就是很好的平台示例,它们提供抽象服务,如计算、存储或网络服务,企业无需再考虑获取硬件、将硬件配置到系统中以支持应用程序以及长期维护硬件等问题,这些过程都通过 API 以服务的形式提供。

1.1 平台适用范围

这种平台方法不仅适用于物理网络基础设施,也适用于云基础设施。例如,AWS CloudFormation 就是使用数据模型以 JSON 编码的真实数据源,并通过 API 使用如 Python 的 Boto3 等 SDK 进行交付。

1.2 物理硬件供应

平台的概念也延伸到了物理的本地网络。与云环境不同,在本地基础设施中,物理硬件是一个重要问题。为了简化硬件的部署和供应,许多平台支持“即插即用”或“零接触配置”等技术,也就是通常所说的第 0 天配置。在设备启动时,会自动应用一个最小配置,使其能够与平台通信以获取更完整的第 1 天配置。

1.3 集中控制点

无论是云环境还是本地环境,平台的主要优势在于集中控制点。软件定义网络(SDN)的出现使网络中集中控制点的概念变得突出。SDN 将网络的控制平面(决定数据包发送位置的部分)与数据平面(进行数据包转发的部分)分离。在纯 SDN 网络中,设备几乎没有自主运行的能力,没有中央控制器就无法运行。但随着时间的推移,这种纯方法在能够自主运行或作为基于控制器的架构一部分的设备中找到了平衡。一种更实

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专业领域知识的有效结合,也为市场参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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