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Kehrtwende? Ubuntu behält 32-Bit-x86-Unterstützung vorerst bei
#32Bit #Canonical #LinuxundOpenSource #Steam #Ubuntu #Wine

Überrascht vom Aufruhr um die Ankündigung, die Unterstützung für 32-Bit-x86-Systeme einzustellen, rudert Canonical nun zurück und wählt ein Ende auf Raten.
Canonical bringt Managed Apps mit Lifecycle-Management heraus
#Canonical #CloudComputing #ManagedCloud

Ubuntus Herausgeber Canonical bietet als neuer Anbieter verwalteter Cloud-Dienstleistungen zehn Open-Source-Anwendungen für DevOps-Teams in Unternehmen an․
Google und Canonical heben Flutter auf den Linux-Desktop
#Android #Canonical #Flutter #Google #LinuxundOpenSource

Das Ubuntu-Desktop-Team öffnet Flutter-Entwicklern Zugang zum Snap Store, der containerisierte App-Pakete für verschiedene Linux-Distributionen bereitstellt․
Containerisierung: Schlanke Kubernetes-Cluster sollen hochverfügbar werden
#Canonical #Containerisierung #InternetderDinge #Kubernetes

Canonical führt eine High-Availabilty-Funktion für MikroK8s ein, das für Kubernetes-Cluster auf Workstations und an der Edge ausgelegt ist․
IBMs Software-Refresh für die neue Mainframe-Generation z16
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Kurz vor der Einführung der z16 aktualisiert IBM die zugehörige Software․ Die neue Mainframe-Datenbank Db2 13 für z/OS wartet mit vielen KI-Funktionen auf․
Dell XPS 13 Plus Developer Edition zertifiziert für Ubuntu 22․04 LTS
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Canonical zertifiziert die Developer Edition des Dell XPS 13 Plus․ Ab August ist der Laptop auch mit vorinstalliertem Ubuntu 22․04 erhältlich․
․NET 6 gibt's jetzt für Ubuntu 22․04 – auch im Container
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․NET 6 ermöglicht plattformunabhängige Anwendungen für Linux, macOS und Windows․ Sie lassen sich jetzt auch unter Linux entwickeln und ausführen․
Canonical erweitert seinen Kubernetes-ML-Toolkasten mit Huaweis MindSpore
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Charmed Kubeflow erhält eine native Integration von Huaweis Open Source KI-Framework Mindspore, wie Ubuntu-Distributor Canonical angekündigt hat․
Machine Learning: Charmed Kubeflow 1․7 integriert Knative für Serverless ML
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Das neue Release von Charmed Kubeflow verspricht einfacheres Training und Optimieren sowie effizienteres Bereitstellen von ML-Modellen in Kubernetes․