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¿Por qué las fortalezas heredadas de VMWare ya no justifican sus complejidades modernas?

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Aunque VMware ha sido durante mucho tiempo la piedra angular de… infraestructura de TICada vez está más claro que conlleva muchos desafíos que no podemos ignorar. Comencemos con las implicaciones financieras. Los costos de licencia y las tarifas de suscripción de VMware son significativos, por decir lo menos, y la complejidad de su estructura de licencias no ayuda. A menudo se siente como navegar por un laberinto para encontrar el paquete adecuado, y los costos recurrentes de mantenimiento aumentan la carga. Luego está la cuestión de la dependencia del proveedor. Cuando nos comprometemos con VMware, nos comprometemos con todo el ecosistema, lo que limita nuestra flexibilidad. Como estrategias de múltiples nubes y Código abierto A medida que las soluciones se generalizan, aumenta el riesgo de caer en la trampa de la hoja de ruta de un único proveedor. La dependencia es real, al igual que el desafío de migrar a otras plataformas: es complejo y costoso.

Desde el punto de vista del rendimiento, la arquitectura de VMware está empezando a mostrar su edad. Puede que esta no sea la mejor opción para cargas de trabajo nativas de la nube, como entornos en contenedores o aplicaciones sensibles a la latencia como la IA. Las limitaciones generales y la escalabilidad inherentes a una configuración de VMware significan que no siempre optimizamos cada byte de memoria o cada vatio de potencia, lo cual es una preocupación en el mundo actual impulsado por el rendimiento. Además, cuando analizamos la innovación, debemos reconocer que VMware, a pesar de su dominio, ha tardado en adoptar nuevas tecnologías como la informática de punta, la contenedorización y la automatización avanzada de la IA. Parece que el mercado se mueve más rápido de lo que VMware puede seguir el ritmo.

Carlos Rufino

Fellow de Soluciones en la Nube en SoftIron.

Riesgo de exposición

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Los robots podrían convertirse en mejores aprendices gracias a un método pionero iniciado por la investigación respaldada por Dyson, y eliminar las complejidades tradicionales de enseñar a los robots cómo realizar tareas los hará más humanos.

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Uno de los mayores obstáculos para enseñar nuevas habilidades a los robots es cómo transformar datos complejos y de alta dimensión, como imágenes de cámaras RGB integradas, en acciones que logren objetivos específicos. Los enfoques existentes normalmente se basan en representaciones 3D que requieren información de profundidad detallada o utilizan predictores jerárquicos que funcionan con planificadores de movimiento o políticas discretas.

Investigadores del Imperial College de Londres y Dyson El Robotics Learning Lab ha descubierto un nuevo enfoque que puede abordar este problema. El método de I+D tiene como objetivo cerrar la brecha entre las observaciones de alta dimensión y las acciones robóticas de bajo nivel, especialmente cuando los datos son escasos.

Investigación y desarrollo, detallados en un artículo publicado en servidor de preimpresión arXiv, aborda el problema mediante el uso de vistas virtuales de un modelo 3D del robot. Al representar acciones de bajo nivel dentro del espacio de observación, los investigadores pudieron simplificar el proceso de aprendizaje.

Un robot coloca la tapa del inodoro en el suelo

(Crédito de la imagen: Fosilios et al.)

Imagina sus acciones dentro de la imagen.

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