Red Hat Enterprise Linux 7.6 beta 发布了。Red Hat Enterprise Linux 7 的最新更新旨在为要求苛刻的业务环境提供控制、信心和自由，与云原生创新保持同步，同时支持跨企业 IT 的许多足迹的新的和现有的生产操作。为了更好地支持企业级混合云，同时仍支持传统 IT 方案，Red Hat Enterprise Linux 7.6 beta 增加了新功能并增强了一些功能，强调安全性和合规性功能，管理和自动化以及 Linux 容器的创新。
nft 命令行工具现在还可以更好地控制数据包过滤，为系统安全性提供更高的整体可见性和简化的配置。Red Hat Enterprise Linux 7.6 beta 为 RSA 和 ECC 提供了新的默认加密算法，有助于保持 FIPS 合规性，并与 NIST 和其它标准机构以及负责处理敏感信息的组织的加密要求保持同步。 最后，扩展的 Berkeley 数据包过滤器（eBPF）的集成为监视内核中的活动提供了更安全、更有效的机制，并有助于在将来启用其它性能监视和网络跟踪工具。更多内容，请关注本次专辑。 前KUbuntu开发人员Jonathan Riddell今天宣布他的KDE neon基于Linux的操作系统现在可用于Pinebook 64位ARM笔记本电脑。Pinebook笔记本电脑现已上市两年左右，是Chromebook的轻量级低成本替代产品。它是由中国公司Pine64开发的，该公司生产的是PINE A64单板电脑，旨在成为著名的树莓派(Raspberry Pi)的替代品。
“Blue Systems与Pinebook的制造商合作，创造了一个在这些设备上运行良好的展示测试图像。该团队已经改编了KDE neon并创建了一个可上传和可安装的混合实时镜像，可以在Pinebook上运行，”KDE neon开发人员Jonathan Riddell说。更多内容，请关注本次专辑…… 2018年7月，阿里云将深度学习工具Arena贡献给了开源社区，数据科学家无需学习底层IT资源使用，即可在云端运行深度学习，一分钟内启动深度学习任务，十五分钟内创建异构计算集群。为什么要有Arena这样的工具？
现在Kubernetres社区最流行的深度学习解决方案是KubeFlow，Arena是不是又重新造了个轮子？KubeFlow是基于Kubernetes构建的可组合，便携式, 可扩展的机器学习技术栈，支持实现从JupyterHub模型开发，TFJob模型训练到TF-serving，Seldon预测端到端的解决方案。 但是KubeFlow需要用户精通Kubernetes，比如写一个TFJob的部署yaml文件，这对于机器学习平台最主要的使用者---数据科学家来说是非常有挑战的事情。这与数据科学家的期望还有比较大的差距，数据科学家关心的是三件事：数据从哪里来；如何运行机器学习的代码；训练结果（模型和日志）如何查看？ 数据科学家编写一些简单的脚本，在桌面机上运行机器学习代码，这是他们熟悉和喜欢的工作方式。但是利用桌面机进行模型训练，又会遇到由于硬盘空间有限导致处理数据量不足，无法使用分布式训练导致计算力受限等问题。 |
