ref: https://www.infoworld.com/article/3632142/how-docker-broke-in-half.html
這篇文章是作者訪談多位前任/現任的 Docker 員工,Docker 社群貢獻者, Docker 消費者以及市場分析師的相關心得文,目的是想要探討 Docker 商業模式的成功與失敗,到底目前 Docker 商業模式的進展是否有跡可循,以及我們可以從這些歷史決策中學到什麼?
Docker 不是輕量級虛擬化技術的開創者,但是卻是個將 Container 這個技術給推向所有開發者的重要推手,Docker 簡化整體的操作使得每個開發者都可以輕鬆的享受到 Container 的好處,但是從結果論來說, Docker 還是於 2019 年 11 月給 Mirantis 給收購了
到底 Docker 的商業模式哪一步走錯了,接下來就跟者作者一起去訪談與思考。
[Docker 的誕生之路]
Solomon Hykes(文章很多該人看法) 於 2008 年創辦一間專注提供 Platform as a Serivce 的公司, DotCloud,該公司希望讓開發者可以更簡易的去建置與部署開發的應用程式,該公司的底層技術後來也由 Docker 繼續沿用,當然創辦 Docker 的依然是 Solomon Hykes。
Docker 開源專案誕生之後吸引了全球目光,除了來自各地的使用與開發者外,大型公司如 Microsfot,AWS,IBM 等都也加入,但是就跟其他基於開源專案的軟體公司一樣, Docker 也面臨的商業模式的問題,這種類型的軟體公司到底要如何穩定獲利?
從 2021 往回看,一個很簡短的說法可以說是 Docker 的企業化管理工具 Docker Swarm 還沒有站穩腳步之時就遇到 Kubernetes 這個龐然怪獸,然後 Kubernetes 橫掃時間把所有 Docker Swarm 的市場全面清空,
當然真實版本一定更加複雜得多,絕對不是一句 Kubernetes 就可以概括的
[開源專案的商業化之路總是困難]
Docker 於 2014 年開始認真探討其商業策略,如何將其作為 Container 領頭羊的角色轉變成為一個可以帶來收入的策略,VC 創投的資金讓其有能力收購 Koality 與 Tutum,同年 Docker 也正式宣布第一個商業版本的支援計劃。
這一連串的計算誕生出了許多產品,譬如 Docker Hub 及 Docker Enterprise.
不過可惜的是上述的產品並沒有辦法從企業用戶手中帶來穩定的獲利,大部分的客戶相對於直接購買 Docker 解決方案,更傾向跟已經合作的系統整合商一起合作。
Solomon Hykes 今天夏天跟 infoworld 的一次訪談中提到,Docker 從來沒有推出一套真正的好的商業產品,原因是因為 Docker 並沒有很專注地去處理這塊需求。
Docker 嘗試每個領域都碰一小塊,但是卻發現想要同時維護一個開發者社群又要同時打造一個良好的商業產品是極度困難的, Dockre 花費大量的時間與金錢想要魚與熊掌兼得,但是最後才體會到這件事情幾乎不太可行,Hykes 也認為 Docker 應該要花更多時間去聆聽用戶的需求,而不是自己埋頭苦幹的去打造一個沒有滿足使用者需求的企業產品。
來自 Google 的開發推廣大使 Kelsev Hightower 於今年的訪談中提到,Docker 成功地解決問題,但是卻遇到了瓶頸,舉例來說,Docker 提供工具讓開發者可以 產生 Image, 提供地方儲存 Image,運行 Image 除了這些之外, Docker 還有可以發展的空間嗎?
Hykes 不贊同這個說法,譬如 RedHat 與 Pivotal 都很成功的將 Docker 整合到彼此的 PaaS 產品(OpenShift, Cloud Foundry),也成功從中獲利,所以 Docker 實際上有很多方式可以去獲利的,只是沒有成功而已。
從結果論來看, Docker 早期的商業夥伴,一家專注於 Travel 的科技公司, Amadeus 於 2015 年正式跟 Docker 分手改而投向 RedHat 的懷抱。
畢竟 RedHat 有提供更多關於 Container 相關的技術支援,畢竟對於一個想要踏入 Container 世界的企業,如何將應用程式容器化是第一步,而接下來則是更為重要的 Container Orchestration 解決方案,很明顯的 Docker 這個戰場上是完全被 Kubernetes 打趴的。
[Kubernetes 的決策]
Docker 拒絕擁抱 Kubernetes 被認為是一個致命的錯誤策略,Jérôme Petazzoni, Docker 第一位也是目前在位最久的員工提到, Docker 內部曾經針對 Kubernetes 的生態去探討過,當時內部的共識是 Kubernetes 架構過於複雜,而 Docker Swarm 的架構相對簡單,比較之下 Docker Swarm 應該更容易獲得商業上的成功。
從其他的訪談可以得知, Docker 曾經是有機會可以跟 Google 內的 Kubernetes 團隊一起合作發展 Kubernetes,並且有機會去掌握整個 Container 生態系的發展。如果這些合作可以順利發展,那 Docker GitHub 底下的第一個專案可能就會是 Kubernetes,而 Docker Swarm 可能根本就不會產生了。
Hykes 承認的說,那個時空背景(2014,2015)下, Docker 公司很難找到一個很好的 Container Orchestration 解決方案來滿足各種各戶的需求,而那時候的 Kubernetes 也很難斬釘截鐵的說就是那個解決方案, 畢竟那時候 Kubernetes 還非常早期,同時期還有很多開源專案,很難料想到
Kubernetes 最後會主宰整個 Container Orchestration 世界。
文章後半段還有非常多的討論,非常推薦大家去看全文,雖然沒有辦法改變歷史,但是從歷史中可以學到非常有趣的東西,特別是當被客戶問到 Docker/Kubernetes 的一些生態問題時,有這些歷史資料的可以讓你講起來更有迷之自信
同時也有21部Youtube影片,追蹤數超過31萬的網紅Spark Liang 张开亮,也在其Youtube影片中提到,【全面了解區塊鏈:顛覆傳統金融的區塊鏈】 你覺得區塊鏈, 作為新的金融體系是一件好事嗎? 全球經濟不景, 國家一直在印刷鈔票, 撥款給民眾以及相關單位幫助振興經濟。 但是, 撥款出去的錢, 要如何證明真的是給了那些有需要的人? 而不是隨便說說而已, 進了別人的口袋? 傳統的金融體系, 因為個人隱私...
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呂錫民:水下物聯網如何實現智能海洋
【大紀元2019年12月09日訊】對人類而言,海洋不僅擁有大量石油、天然氣和魚類資源,而且還是國際貿易的重要渠道和潛在能源,如潮汐能和洋流發電。然而,由於水下環境的複雜性和水下設備的昂貴,海洋仍然缺乏智能和方便上的應用。
隨著物聯網(IoT)往水下環境擴展,水下物聯網(UIoT)日益成熟,已成開發智能海洋(SmartOcean)強大技術背景。我們將UIoT定義為一種具有自我學習和智慧運算的智能網絡。UIot通過有線或無線通信,來感測、監視和識別水下物體,從而構建智能海洋。
儘管具有獨特特徵的海洋可給人類帶來許多好處,但也對UIoT發展帶來限制。UIoT無法直接採用陸基IoT模型來設計,例如,洋流對UIoT的干擾,構成實際部屬上的不可忽視問題。洋流引起的UIoT水下節點移動,會影響網絡覆蓋範圍和數據傳輸質量。此外,水下聲學通信模式由於成本高、帶寬窄、誤碼率高、傳輸速度慢、能耗高等缺點,從而嚴重限制數據傳輸效率。尤其是,由於海水腐蝕和海水壓力影響,無法方便為節點電池充電,UIoT傳感器節點電池電量因此受到嚴格限制。未來UIoT應該智能地連接水下實體,就像目前陸基互聯網一樣。更重要的是,未來需要將人工智慧(AI)和霧運算結合在一起,帶給UIoT網絡一定的自我學習和智慧計算功能,使其能夠適應複雜水下環境,同時滿足海洋應用上的不同需求。
UIoT模型通常包括水下感應和傳輸組件(如,水下傳感器節點和水面節點)、水下計算和傳輸組件(如,自主水下航行器-AUV)、地面計算和傳輸組件(如,地面基地站-BS、水面艦艇和水面節點)和海岸控制組件(如,海岸BS和海岸控制中心)。
UIoT的簡單操作程序如下。首先,水下傳感器節點收集大量有價值海洋數據。然後,經由節點和AUV傳輸,完成相應數據融合和智慧計算。接著,數據透過水下節點和AUV,使用各種水下通信技術,傳輸到水面計算和傳輸組件。邊緣伺服器在地面上對水下有價值數據進行分析,用於水下網絡和海洋應用(如,資源勘探平台和深度範圍偵測等),其餘則通過無線電通信,傳輸到Internet雲伺服器或海岸控制中心。海岸控制中心從海洋和Internet雲伺服器收集數據,生成一系列智能決策,以促進人類海洋活動。此外,水下無線傳感器網絡(UWSN)可以提供海洋信息,實現用戶監視和預測水下環境事件,這也是UIoT的重要組成。
UIoT功能和結構與陸基IoT相似。但是,與IoT相比,UIoT還具有自己的網絡特性;例如,它是一個動態網絡,密度稀疏,本身是一個大型網絡,但水下通信通道質量較差。這些特性反而使得UIoT成為需要作更進一步研究的新型網絡。
眾所周知,目前UIoT採用大量異構設備,如,水下節點、水面艦艇和水下機器人,從而產生大量水下感知數據。從這些數據中提取知識時,需要使用雲運算和霧運算,以進行快速而準確的複雜計算。與IoT陸地環境相比,複雜的海洋環境使得UIoT水下網絡拓撲易受破壞。因此,需要人工智慧來優化網絡拓撲。也就是說,通過使用雲運算、霧運算和人工智慧,UIoT可在水下網絡中,建設更加實用的服務。
UIoT是一個包含多異構網絡的複雜系統,主要分為水下和非水下兩大部分,架構則細分五層:應用、融合、網絡、通信和傳感,其中每一層都具有獨立功能和可伸縮性。應用UIoT系統架構時,經由雲運算、霧運算和人工智慧等智能技術,可對IoT發展產生巨大影響。
其中的雲運算被定義為一種模型,可對配置計算資源共享池,提供無處不在、方便、按需網絡存取功能。該資源可通過最少管理工作或服務,進行交互而快速的配置與釋放。作為雲運算的擴展,霧運算對時間更加敏感,它是一個高度虛擬化平台,可在終端設備與傳統雲伺服器之間提供計算、存儲和聯網服務。另一方面,AI中的機器學習可以解決UIoT許多挑戰,例如,對象定位、事件檢測、數據傳輸、網絡安全和服務品質,透過檢測和訓練數據,機器學習是一種在一致性模式下提高機器性能的演算法。
實現UIoT願景並非易事,因為我們必須解決許多問題。構建UIoT主要理論隸屬四大部門:海洋學、通信理論、網絡理論、計算理論。在海洋學當中,有幾個重要理論影響著UIoT系統的架構設計,如海洋光學、海洋聲學、海洋電磁學、海洋動力學。通信理論包括水下編碼技術、水下聲學通信協定和各種水下通信技術。在構建UIoT水下網絡時,應該考慮主要水下網絡理論,如水下拓撲控制、水下路由協議、水下網絡設計、水下網絡修復。最後,計算理論包括演算法設計,以及可以智能處理水下數據的人工智慧。上述這些理論在建立UIoT水下網絡、設計思路與分析模式上,可以提供強健的研發基礎。
UIoT當前面臨另一主要挑戰和開放性問題是,脆弱的水下頻道會干擾水下無線通信品質。在水面環境下,無線電信號吸收速度非常快,而且會被嚴重干擾。水下光通信和磁感應通信不能實現長距離通信。因此,水下聲學通信(UAC)目前是大規模UIoT主要通信方法。但是,UAC的主要缺點在於,傳輸速度慢、多徑效應、時變效應、帶寬窄、誤碼率高、以及聲音信號容易受到各種因素影響。
水下無線通信技術,如聲學、無線光學、磁感應通信,已在全球許多研究機構研究多年。但是,當前大多數緊急海洋應用都依賴海底電纜進行數據傳輸,這是因為在水下長距離傳輸上,無線通信的性能比有線通信差,因此,對於UIoT的水下數據傳輸,基本上是以多種水下無線通信技術的水下多模態通信為主。
洋流移動性是UIoT水下傳感器網絡中不可避免的問題,UIoT水下網絡很容易發生中斷,進而嚴重破壞網絡拓撲的可靠性。此外,水下定位準確性也很容易受到洋流運動影響。儘管在UIoT模擬中已經應用某些洋流模型,但是這些模型不能準確描述海洋實際環境,因為洋流受許多因素(例如風和溫度)影響,這大大增加水下聯網難度。UIoT所有網絡元素優化有利於通信遂行,而最大化水下網絡效率也是當前研究人員研究熱點。
由於水下環境複雜、水下通信技術效率低且不可靠,所以,水下網絡可靠性很差。特別是,當水下網絡規模很大時,現有聯網策略已經不適用。基於機器學習的聯網和路由策略,在強大自我適應和計算能力驅動下,學者已針對IoT中大型地面無線傳感器網絡進行廣泛研究。但是,另一方面,UIoT各種水下網絡性能難以陸基IoT傳統方法來進行控制和優化,因為海洋環境比陸地環境要為複雜和多變。在未來UIoT研究當中,研究人員應關注大型水下網絡的可靠性和安全性,以確保及時、完整海量感知數據的傳輸。
展望未來,在大型UIoT網絡層的水下多模式下,網絡路由設計和AUV路徑規劃,使得機器學習前景看好。另外,具有自我學習功能的水下拓撲控制、拓撲重構和惡意節點檢測等方法至關重要。由於洋流的不規則動態運動,使得水下拓撲生成和網絡部署,需要有效的水下節點定位策略。
另一方面,為了取得高效、快速處理功能,其他主要挑戰尚有大數據(尤其是UAC傳輸來自不同水下網絡的數據)的計算協作。由於,海洋數據龐大且UAC帶寬狹窄,因此,數據收集間隔通常太長,往往不能保證協同運算的實時性能。此外,水下環境特別容易受到惡意攻擊,UIoT傳感器節點始終部署在無法接觸、無人看管、甚至是敵對的環境中,使得它們極易遭受各種類型破壞和威脅,即,協作運算準確性受到嚴厲挑戰。
除了上述挑戰之外,UIoT還面臨著與IoT相同的安全性和標準化問題。在UIoT建設早期階段,全球尚無統一標準來規範大型異構水下設備之間的傳輸和通信。因此,其有必要建立通用的UIoT全球標準,以簡化水下設備之間的傳輸和互動行為。
智能海洋被廣泛應用於與人類密切相關的海洋活動當中,例如智能海洋污染監測、智能深度監視、智能水下導航、智能水下資源勘探、智能水下旅遊、智能災難預警和智能水下入侵檢測。它可以幫助人們更全面了解海洋,更充分利用海洋能資源潛力,更方便管理海洋,從而更佳為人類提供服務。智能海洋要求UIoT在海洋中傳輸、計算、處理和保護各種有價值數據。也就是說,智能海洋實現取決於UIoT以下五項研究特點:水下無線通信、水下網絡、協作運算、安全性、標準化。如何加快UIoT這些研究,對於智能海洋發展尤具特殊意義。
(作者為台灣工研院能環所前研究員)
資料來源:http://www.epochtimes.com/b5/19/12/9/n11711158.htm?fbclid=IwAR07hKXlcrGV6WN1GaoFShl8T8Cr3Reo5A2-c0-b76mib99FvRjOAQswOi0
虛擬化 種類 在 Spark Liang 张开亮 Youtube 的精選貼文
【全面了解區塊鏈:顛覆傳統金融的區塊鏈】
你覺得區塊鏈,
作為新的金融體系是一件好事嗎?
全球經濟不景,
國家一直在印刷鈔票,
撥款給民眾以及相關單位幫助振興經濟。
但是,
撥款出去的錢,
要如何證明真的是給了那些有需要的人?
而不是隨便說說而已,
進了別人的口袋?
傳統的金融體系,
因為個人隱私權的問題,
不會公開的讓你看到交易紀錄,
所以要追蹤國家的撥款交易,
幾乎是不可能的事情。
區塊鏈的出現,
就可以很好的解決以上的問題。
到底什麼是區塊鏈?
區塊鏈又是如何顛覆傳統金融的呢?
讓我通過這個影片,
來跟你解說吧!
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📌影片概括
0:52 什麼是區塊鏈
1:46 什麼是加密貨幣?
2:55 加密貨幣的特質
3:40 代幣
5:24 什麼是證券化
加密貨幣跟金融的差別
7:18 銀行
9:00 交易所
12:41 金融服務機構
13:18 加密貨幣現在的用處?
15:49 加密貨幣買還是不買?
阅读文章:https://bit.ly/2Zzi4tl
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小小科技公司沒有什麼幾十個月年終還是找藝人來吃喝拉跳舞
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最後加碼就不拍影片了,因為暗爽在心理,何需眾人知 XDDD
上次有人問我公司文化如何,我現在拍成影片給你看了
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