Обновить
64K+
4,6
Оценка работодателя
212,42
Рейтинг
68 250
Подписчики

Вебинар: как устроена совместная работа виртуальных машин и контейнеров в Deckhouse

Завтра, 23 апреля, мы проведём вебинар о виртуализации в экосистеме Deckhouse. Расскажем, почему разрабатываем своё решение, и покажем, как запускать виртуальные машины рядом с контейнерами, чтобы управлять ими в рамках одной платформы оркестрации. 

Будет полезно, если вы ищете альтернативу классической виртуализации или хотите начать использовать Kubernetes для оркестрации ВМ. Регистрируйтесь и подключайтесь с 12:00 по Москве. Ссылка для подключения придёт вам на почту. 

Вы узнаете:

  • Какие возможности по управлению ВМ уже есть в Deckhouse.

  • Что мы вкладываем в понятие Cloud Native-виртуализации.

  • Для чего может быть нужна совместная работа ВМ и контейнеров.

На демо покажем возможности Deckhouse Kubernetes Platform по администрированию и мониторингу ВМ и контейнеров, конфигурации балансировщиков и микросегментации на основе сетевых политик.

Спикеры вебинара:

  • Георгий Дауман, менеджер продукта Deckhouse Virtualization Platform

  • Кирилл Салеев, архитектор инфраструктурных решений Deckhouse

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации

Информация

Сайт
flant.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
201–500 человек
Местоположение
Россия
Представитель
Александр Лукьянов