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超融合将采用机器学习技术. 2020-01-10
训练有素的工作人员在规划工作负载消耗的计算资源时，是会随工作负载以及自然模式上会随着时间的变化而发生变化，同时还会随着工作负载以及其他的各种原因而发生迁移，这个时候要是想要针对性的和其他度量服务级别协议上是需要进行连续性的评估，而且还会因为工作负载而发生中断。
调度技术已经部署在许多超大规模云计算架构中，随着其发展和日趋商业化，从高性能计算世界寻找OpenLava，平台计算和其他内部技术，以便集成到超融合平台中。然后通过他们来部署人工智能的功能，并从工作负载的行为学习。
训练有素的工作人员在规划工作负载消耗的计算资源时，是会随工作负载以及自然模式上会随着时间的变化而发生变化，同时还会随着工作负载以及其他的各种原因而发生迁移，这个时候要是想要针对性的和其他度量服务级别协议上是需要进行连续性的评估，而且还会因为工作负载而发生中断。
调度技术已经部署在许多超大规模云计算架构中，随着其发展和日趋商业化，从高性能计算世界寻找OpenLava，平台计算和其他内部技术，以便集成到超融合平台中。然后通过他们来部署人工智能的功能，并从工作负载的行为学习。
当然云计算架构中数十亿工作负载的行为模式下，是能在传回到本地超融合的环境下，能够较好的实现反应性适配，这样的话是能实现积极自主的一个工作负载管理，这能带来很大的收益。
