​​​​​Verteiltes Datenverarbeiten: Open-Source-Projekt Ray 1․0 bietet Serverless-API
#API #DistributedComputing #OpenSource #ServerlessComputing #verteiltesRechnen

Mit dem Framework lassen sich Datenverarbeitungsprozesse über mehrere Rechner, Cluster und Clouds verteilen, skalieren und automatisiert verwalten․

​​​​​Data Science: Ray 1․5 führt neues Datenaustauschformat Ray Datasets ein
#API #ApacheArrow #DataScience #DistributedComputing #MachineLearning #verteiltesRechnen

In Machine-Learning-Projekten ermöglicht das Framework für verteiltes Rechnen nun auch fehlertolerantes Multi-Node- und Multi-GPU-Training mit LightGBM․

​​​​​heise+ | Qualitätsmanagement: Chaos Engineering als Resilienzkonzept
#Chaosengineering #DistributedComputing #InfrastructureasCode #Netzwerke

Je mehr Systeme zusammenspielen, desto schwieriger ist das Finden und Beheben von Fehlern․ Chaos Engineering soll bereits im Vorfeld die Stabilität verbessern․

​​​​​heise+ | Wie verteilte Systeme dank Raft-Algorithmus zusammenarbeiten
#Algorithmen #ClusterManagementTools #Datenbanken #DistributedComputing #NAS #Netzwerke #RaftConsensusAlgorithmus #ServerTools #Speicher #StorageCluster

Für das gemeinsame Arbeiten von Computern als Cluster hilft der Raft-Consensus-Algorithmus․ Dieser funktioniert mit Mehrheitswahlen․ Ein Überblick․