В их учебниках есть несколько примеров использования mesos-slave. В чем разница между мезо-ведомым и мезо-агентом? Какой из них предпочтительнее?
Чем мезо-слейв отличается от мезо-агента
11.07.2017
Ответы:
1
Подчиненный сервер устарел, а агент предпочтительнее. Семантической разницы между ними нет.
TL;DR — Совместная работа компьютеров должна быть хорошей вещью. Использование языка человеческого рабства и страдания в данном контексте неуместно. Он также может оттолкнуть пользователей и членов сообщества. MESOS-1478
С выпуском Mesos 1.0 они решили переименовать ведомого в агента. По той же причине, по которой это было сделано раньше в Django (запрос на вытягивание)
Для обратной совместимости решили оставить две версии slave
и agent
.
12.07.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..