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Résumé des actualités SD Times: Undo LiveRecorder pour Java, Splice Machine Kubernetes Ops Center et PyTorch 1.6 sont lancés

Undo a annoncé la prise en charge de Java. Avec LiveRecorder pour Java, les développeurs peuvent résoudre les bogues beaucoup plus rapidement qu'auparavant. Cela simplifie le processus traditionnel et long de débogage d'applications Java complexes jusqu'à l'enregistrement, la lecture et la résolution, a expliqué la société.

Les développeurs qui déboguent les applications Java obtiennent une reproduction automatique à 100% de l'erreur à l'origine de l'échec. Les développeurs peuvent ensuite inverser le débogage de l'enregistrement en le rejouant, hors ligne, sur une autre machine, selon l'entreprise.

«En accélérant le MTTR des bogues et en réduisant le temps passé au débogage global avec LiveRecorder, les équipes de développement Java peuvent commencer à chercher d'autres moyens d'améliorer la productivité et de favoriser une livraison continue rapide», a déclaré Barry Morris, PDG d'Undo.

Centre des opérations Kubernetes Splice Machine
La plate-forme DevOps est conçue pour réduire les coûts d’exploitation en facilitant le provisionnement, la gestion et l’exploitation de nombreux SGBDR SQL évolutifs avec apprentissage automatique.

«Grâce à ses capacités de données complètes, Splice Machine prend en charge OLTP, OLAP, la science des données et les MLOps dans une seule plate-forme open source, ce qui permet aux développeurs de faire facilement ce dont ils ont besoin, sans assembler un grand nombre de technologies disparates. », A écrit Splice Machine dans un Publier qui contient des détails supplémentaires sur la version.

Les trois éditions de Splice Machine sont livrées avec des chariots Helm, un format d'emballage standard pour Kubernetes qui permettra à Splice Machine d'être déployé sur des distributions Kubernetes certifiées telles que Rancher.

PyTorch 1.6 lancé
PyTorch 1.6 a été publié avec le support AMP natif et Microsoft a rejoint en tant que mainteneur de Windows.

La version PyTorch 1.6 comprend un certain nombre de nouvelles API, des outils d'amélioration des performances et de profilage, ainsi que des mises à jour majeures de la formation distribuée basée sur le parallèle de données distribuées (DDP) et l'appel de procédure à distance (RPC).

À partir de cette version, les fonctionnalités seront classées comme stables, bêta et prototypes. Des détails supplémentaires sont disponibles ici.

Apache Hadoop 3.3
Apache Hadoop 3.3.0 contient un certain nombre de fonctionnalités et d'améliorations, notamment la prise en charge d'ARM, la mise à niveau protobuf à partir de 2.5.0 ainsi que de nombreuses améliorations de l'implémentation du système de fichiers S3A, ABFS et Tencent Cloud COS.

Les clients DFS peuvent désormais utiliser un seul nom de domaine pour découvrir les serveurs (namenodes / routeurs / observateurs) au lieu de lister explicitement tous les hôtes dans la configuration.

De plus, la prise en charge de Java11 Runtime a été ajoutée dans la nouvelle version. Des détails supplémentaires sur Hadoop 3.3 sont disponibles ici.

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