Eigene Hardware sowie Dienste für Big Data, Container und ML Alibaba bringt die Cloud zum Anfassen

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Auf der von Alibaba Cloud (Alibaba) ausgerichteten Apsara-Konferenz wurden dieses Jahr nicht nur neue Dienste für Big Data, Container oder Machine Learning vorgestellt. Zudem präsentierte der Anbieter auch haptisch erfahrbare Produkte, darunter: Einen kompakten Computer mit Cloud-Anbindung.

Der zur Aspara-Konferenz Mitte September vorgestellte Cloud Computer passt auf eine Handfläche und wiegt lediglich 60 Gramm – dennoch kann das Gerät auf eine Rechenleistung von bis zu 104 virtuellen CPUs sowie auf anderthalb Terabyte virtuelle Speicherkapazität zugreifen. Die per Cloud bereitgestellten Ressourcen sollen dabei selbst anspruchsvollen Anwendungen genügen, darunter Videobearbeitung oder Animationsrendering. Alternativ kann das Gerät jedoch auch als eine Art Thin Client für Windows- oder Linux-Umgebungen und aufsetzende Büroanwendungen dienen.

Der Cloud Computer nutzt ein von Alibaba entwickeltes App-Streaming-Protokoll. Das könne eine Arbeitsumgebung mit 2k-Bildschirmauflösung bei Latenzen von 70 ms Sekunden übertragen – so der Anbieter. Ins Netz kommt der Rechner per WLAN, Bildschirm und Stromversorgung werden per USB C angeschlossen.

Zunächst will Alibaba Cloud den Rechner für Unternehmenskunden verfügbar machen; „in naher Zukunft“ solle das Gerät aber auch für einzelne Verbraucher erhältlich sein. Abgerechnet werde dann wahlweise per Abo oder den tatsächlichen Cloud-Verbrauch.

Darüber hinaus hat Alibaba auf der Aspara-Konferenz weitere cloud-native Produkte vorgestellt. Zu diesen gehören...

• Cloud Lakehouse: Die Big Data-Architektur der nächsten Generation liefere datenbasierte Intelligenz, angetrieben durch plattformübergreifendes Computing, intelligente Cache-Speicherung, Trennung von Heiß- und Kaltdaten, Speicherungsoptimierung und Leistungsbeschleunigung.

• Sandbox-Container 2.0: Der cloud-basierte Containerdienst für Kubernetes unterstützt Cluster mit Sandbox-Container-Laufzeitenumgebungen. Kunden sollen so Anwendungen in Sandbox-Umgebungen ausführen – mit höheren Geschwindigkeiten und geringeren Kosten für Laufzeitressourcen.

• PAI-DSW 2.0 (Data Science Workshop): Die interaktive Entwicklungsplattform für Deep Learning sei einfach zu bedienen, mit Plugins kompatibel und unterstütze Entwicklungsumgebungen, wie JupyterLab, WebIDE und Terminal.

• Lindorm: Die cloud-native Multi-Modell-Datenbank richtet sich an Anwendungen mit massivem Verarbeitungsbedarf und wurde für eine Mischung aus unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten konzipiert.

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