北京时间8月22日，在美国马萨诸塞州的韦克菲尔德，全球著名软件基金会 Apache® 正式宣布： Apache® HAWQ® 毕业为顶级项目（Top-LevelProject）。HAWQ 是一个 Hadoop 原生大规模并行 SQL 分析引擎，针对的是分析性应用。和其他关系型数据库类似，接受 SQL，返回结果集。
具有非常成熟的并行优化器。优化器是并行 SQL 引擎的重要组成部分，对性能影响很多，尤其是对复杂查询。支持 ACID 事务特性：这是很多现有基于 Hadoop 的 SQL 引擎做不到的，对保证数据一致性很重要。动态数据流引擎：基于 UDP 的高速互联网络。 Kubernetes 今年3月份从CNCF毕业，是第一批加入 CNCF，也是第一个从 CNCF 毕业的项目。同样作为第一批加入 CNCF 的还有 Prometheus，现在也拿到了毕业证书。CNCF 首席运营官 Chris Aniszczyk 说，毕业意味着这个项目有了一定的成熟度和稳定性。
Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库。现在越来越多的企业开始使用容器，容器监控变得日益重要。Aniszczyk 表示，监控和跟踪能力是云原生的重要部分，当他们集成在一起时，需要有一个成熟的监控系统，了解系统内部情况，并在故障出现时及时发布警报。 谈到下一从 CNCF 毕业的项目会是谁时，Aniszczyk 认为最有可能是 Envoy 和 Fluentd。Envoy 是一个服务管理平台，2017 年 9 月加入CNCF。Fluentd 是一个日志平台，2016 年底加入 CNCF。更多内容，请关注本次专辑…… TensorFlow 2.0 是谷歌开源机器学习框架的下一个主要版本，将于 2018 年末推出其首个测试版。TensorFlow 是 Google 对机器学习和数据科学领域的贡献，是快速开发神经网络的一般框架。 尽管 TensorFlow 相对较新，但由于其强大的抽象和易用性，已经被广泛采用作为深度学习的通用平台。
2.0 将带来哪些新特性？除了解决性能问题之外，TensorFlow 2.0 的构建者还将纠正兼容性和连续性错误。计划用于 TensorFlow 2.0 的核心功能是“Eager Execution”环境，通过 TensorFlow 实践更好地协调用户对编程模型的期望。Eager Execution 在 TensorFlow 1.7 中引入，是一种命令式编程环境，可在不构建图形的情况下立即评估操作，旨在使框架更易于学习和使用。 TensorFlow 2.0 计划的其他功能包括：扩展对更多平台和语言的支持。通过交换格式的标准化和 API 的一致性，改进平台和语言组件之间的兼容性。删除已弃用的 API，以减少用户之间的混淆。为了更容易地过渡到新版本，转换工具将更新 Python 代码以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API，以及在无法进行转换时发出的警告。 TensorFlow 2.0 的构建者预计版本 1.x 系列中不会进一步开发功能，但在版本 2.0 发布后的一年内，版本 1.x 系列将会有安全补丁。 |
