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RStudio 首席技术官 Joe Cheng 在今天下午的 RStudio 会议上宣布，R 的 Shiny Web 框架已经进入 Python，现在在 shiny.rstudio.com/py 上提供了一个 alpha 版本。 Cheng 在演讲中反复强调，该框架仍处于早期阶段。换句话说，不要计划在短期内将 Shiny for Python 用于生产中的任务关键型应用程序。 RStudio 通常喜欢试推出其产品，并在公开发布之前让早期采用者提供反馈，但这个项目直到今天的会议都是秘密进行的。 断定 Shiny for Python 网站的一部分。 Shiny for Python 在 Python 空间中加入了 Dash 和 Streamlit 等框架。为什么是另一个框架？虽然没有详细说明，但 Cheng 表示，他相信每个框架都会做出不同的权衡，并且它们可以根据用户需求共存。 “我们认为 Python 世界中存在一些新事物的空间，”他说。 在透露新框架之前，Cheng 谈到了 Shiny for R 的历史，它在 10 年前的 2012 年 7 月公开。当时，R 被许多人认为是统计的小众语言，不适合更广泛的用途。 然而，Cheng 表示，R 有一个有趣的怪癖，使它成为 Web 框架的理想选择：与几乎任何其他现代编程语言不同，R 允许在函数中将命名参数放在位置参数之前。 莎朗·马赫利斯 Joe Cheng 在 RStudio 会议上发言（从直播中查看）。 “R 是 Shiny 的最佳语言。 我会死在这座山上，”Cheng 说。 然而，他后来引用了 Dan Callahan 的 PyCon 2018 主题演讲：“Python 是第二好的语言，这是一个了不起的愿望。” Cheng 相信 Python 也将成为该框架的绝佳平台。 Shiny Python 应用程序不仅可以部署在与 Shiny for R 相同的许多平台上，例如 shinyapps.io 和 RStudio Server，还可以通过 WebAssembly 部署到静态 Web 服务器。这对于今天的 Shiny R 应用程序来说是不可能的。 当被问及这是否在 Shiny in R 的路线图上时，Cheng 回答说：“我们当然希望如此。” 明天（7 月 28 日，星期四）美国东部

甲骨文和微软周三表示，他们将联合推出一项名为 Oracle Database Service for Azure 的新服务，该服务将允许 Azure 客户直接访问在甲骨文云基础设施 (OCI) 上运行的甲骨文数据库。 新产品基于两家公司之间三年的合作关系，允许其共同客户企业跨 Microsoft Azure 和 Oracle Cloud 运行工作负载以减少延迟，是一项托管服务，使企业能够配置和管理 Oracle Oracle 数据库软件开发副总裁 Kris Rice 说，使用 Azure 原生 API 和控制台在 OCI 上运行的数据库。 这意味着企业可以直接在 Azure 环境中监控 Oracle 数据库。 “我们所做的是获取 Oracle OCI 云上的服务器自然生成的所有指标和日志，并将它们自动克隆到用户端，以尝试为客户提供整个堆栈的单一窗格视图”赖斯说。 两家公司表示，Microsoft Azure 的 Oracle 数据库服务、Microsoft Azure 的 Oracle 互连或在 OCI 和 Azure 之间移动数据时的数据传输是免费的，并补充说，企业需要为他们的其他 Azure 或 Oracle 服务付费。使用，例如 Azure Synapse 或 Oracle 自治数据库。 据分析师称，这项联合开发的服务现已普遍可用，它将降低开发人员、首席信息官、数据科学家和工程师的复杂性。 IDC 研究副总裁戴夫·麦卡锡 (Dave McCarthy) 表示：“这项新服务允许企业通过复制他们在本地使用的相同技术，将基于 Microsoft 和 Oracle 技术构建的应用程序迁移到云中，几乎不需要更改。” Constellation Research 首席分析师 Holger Mueller 表示，此外，该服务有助于降低管理来自不同供应商的不同产品的复杂性，并帮助开发人员加速应用程序开发。 分析师表示，微软和甲骨文通常是竞争对手，但两家软件巨头之间日益增长的关系反映了云客户的发展方向。 根据 IDC 2021 年 IaaS View 对 1,500 名云客户的调查，64% 的受访者目前拥有多云环境。其中，75% 在一个云中拥有一个应用程序，该应用程序定期与位于其他地方（另一个云或本地）的数据库进行交互。 IDC 研究副总裁 Dave

Cilium 在其开源网络连接软件 Cilium 1.12 的最新版本中添加了一个服务网格，因为它希望为开发人员在如何控制、监控和负载平衡其云原生应用程序方面提供更大的灵活性。 尽管服务网格具有所有实用性，但在企业规模上运行也非常复杂，这导致了一场军备竞赛，以在简单性和性能之间找到适当的平衡，现有的解决方案如 Linkerd、Istio、微软的开放式服务网格 (OSM) ，以及许多其他人都在争夺开发人员的注意力。 Cilium Service Mesh 是使用原生 Kubernetes 资源构建的，无需单独的“sidecar”容器即可运行某些功能，例如日志记录和审计，同时还补充了流行的现有基于 sidecar 的方法。 它通过将扩展的 Berkley 数据包过滤器 (eBPF) 技术与流行的 Envoy 服务代理相结合来实现这一点，该技术使开发人员能够将程序安全地嵌入到任何软件中，包括操作系统内核。 Cilium 的创始人兼 Isovalent 联合创始人 Thomas Graf 在一份声明中说：“Cilium 服务网格就是选择。” 由 eBPF 和 Envoy 提供支持，使他们能够为自己的用例选择最佳控制平面。” 随着 Cilium 1.12 的发布，Cilium 正在证明 eBPF 可用于通过消除 sidecar 造成的低效率来提高服务性能。 是否以及何时使用 Sidecar 将取决于用户的具体需求，但通过同时提供这两种选项，Cilium 希望让开发人员能够为自己做出关于这些权衡的更好决策。 “Cilium 的论点是 eBPF 可用于提高性能，我希望其他供应商能够相应地利用该技术，”Forrester 分析师 David Mooter 说。 然而，虽然其他供应商可能会从 sidecar 开始，并通过 eBPF 支持的功能对其进行扩充，但 Cilium 押注的是 eBPF 优先的方法。 ，”穆特补充道。 除了新的服务网格，Cilium 1.12 还包括：.

IBM Red Hat 已任命 Matt Hicks 为其新任总裁兼首席执行官。在 2019 年 7 月被 IBM 以 340 亿美元收购后不久，Hicks 将接替自 2020 年以来一直领导该公司的 Paul Cormier 的职位。Cormier 将成为 Red Hat 的董事会主席，他和 Hicks 都将报告致 IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna。 Hicks 于 2006 年作为一名开发人员首次加入红帽，并在公司 22 年的职业生涯中担任过多个职位。最近，他担任产品和技术副总裁，负责红帽的整个产品战略和工程职能。 在担任该职位期间，Hicks 负责监督红帽开放混合云战略和产品组合的扩展，使客户能够在本地、云端或边缘构建、部署和管理应用程序。 在给红帽员工的信息中，希克斯表示，当他加入公司时，他从未想过自己的职业生涯会引领他走到今天。不过，他告诫同事不要对公司最近取得的成就沾沾自喜，他将每天继续“为红帽而战”。 Red Hat 专注于基于 Linux 和 Kubernetes 等开源技术构建的企业就绪解决方案，帮助其在被 IBM 收购之前实现了超过 30 亿美元的年收入，IBM 正在寻求围绕开放混合和多云技术重塑自己的战略。< br> “开源现在是软件行业的创新驱动力，而红帽是企业开源领域的领导者。没有人比我们做得更好。我们将继续赢得这一受人尊敬的地位，并推动自己提供使客户成功的开源创新，”希克斯说。 版权所有 © 2022 IDG Communications, Inc. 如何选择低代码开发平台。

Python Web 应用程序长期以来一直遵循 Web 服务器网关接口 (WSGI) 标准，该标准描述了它们如何与 Web 服务器通信。 WSGI 最初于 2003 年推出并于 2010 年更新，仅依赖于 Python 2.2 版本中原生可用且易于实现的功能。 因此，WSGI 很快被所有主要的 Python Web 框架和成为 Python 中 Web 开发的基石。 快进到 2022 年。Python 2 已经过时（终于）了，Python 现在具有处理网络调用等异步操作的本机语法。 WSGI 和其他默认采用同步行为的标准无法利用异步的性能和效率增益。这反过来意味着 WSGI 不能有效地处理像 WebSocket 这样的高级协议。 输入 ASGI，即异步服务器网关接口。 与 WSGI 一样，ASGI 描述了 Python Web 应用程序和 Web 服务器之间的通用接口。与 WSGI 不同，ASGI 允许每个应用程序有多个异步事件。此外，ASGI 支持同步和异步应用程序。 您可以将旧的同步 WSGI Web 应用程序迁移到 ASGI，以及使用 ASGI 构建新的异步 Web 应用程序。 WSGI 通过将 Python 函数（通常命名为应用程序或应用程序）暴露给 Web 服务器来工作。这个函数有两个参数： 函数返回的数据构成响应体。 一个简单的应用程序函数可能如下所示： def application(environ, start_response): start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/plain')]) return [b'Greetings Universe'] 如果你使用的是 WSGI 兼容的 web 框架与 Flask 一样，框架本身将提供一个应用程序功能，其所有组件都会自动连接起来。 WSGI 的缺点是双重的。首先，WSGI 一次只处理一个请求和响应，并假设响应会立即返回。 没有办法处理长时间保持的连接，例如 WebSocket 或长轮询 HTTP 连接。 其次，WSGI 只是同步的。即使您使用多线程连接池，每个连接都会阻塞，直到它返回响应。 许多 WSGI 设置具有处理线程池和进程池的能力，但这些都受到

Nvidia 推出了量子优化设备架构 (QODA)，这是一个混合量子经典计算的平台，旨在使量子计算更易于访问。 Nvidia 表示，QODA 于 7 月 12 日推出，提供了一个连贯的混合量子经典编程模型。该平台支持在一个系统中集成和编程量子处理单元 (QPU)、GPU 和 CPU，允许 HPC 和 AI 专家将量子计算添加到现有应用程序中。 QODA 应用程序可以利用当前的量子处理器、使用 Nvidia DGX 系统和 Nvidia GPU 模拟未来的量子机器。一个统一的、基于内核的编程模型为混合量子经典系统扩展了 C++ 和 Python。其他 QODA 功能包括： 支持任何类型的 QPU，无论是物理的还是模拟的。 混合系统的编译器。 量子原语的标准库。 与当前应用程序的互操作性。 开发人员可以通过 Nvidia 开发人员网站申请成为 QODA 的早期兴趣参与者。 英伟达认为所有有价值的量子应用都将是混合的，其中量子计算机将与高性能经典计算机一起工作。这些应用程序将利用 GPU 加速的超级计算，由量子补充或加速。 将从量子中受益的应用程序包括药物发现、化学、金融和能源等领域的应用程序。 QODA 将支持来自 IQM、Pasqual、Quantinuum、Quantum Brilliance 和 Xanadu 等公司的量子处理器。 Qcware 和 Zapata 等量子软件公司也在与 Nvidia 合作。 超级计算中心正在与 Nvidia 合作，为全球数千名科学计算开发人员测试和部署 QODA。 在模拟环境中，QODA 利用 Nvidia 的 cuQuantum 技术，这是一个用于加速量子工作流程的库和工具 SDK。开发人员可以使用 SDK 和 Nvidia GPU Tensor Core GPU 来加速量子电路模拟。 版权所有 © 2022 IDG Communications, Inc. 如何选择低代码开发平台。

Google Cloud 今天宣布推出基于 Arm 的新虚拟机的预览版，以及一个名为 Batch 的完全托管的作业调度系统。 Arm VM 将成为谷歌高端 Tau VM 系列的新组成部分，该系列专为大型 Java 应用程序、Web 服务器和媒体转码等横向扩展工作负载而设计。 “由基于 Ampere Altra Arm 的处理器提供支持，T2A VM 以极具吸引力的价格提供卓越的单线程性能，使其成为横向扩展、云原生工作负载的理想选择，”谷歌云副总裁兼基础设施总经理 Sachin Gupta 在一篇博文。 另一个公告 Batch 是一个完全托管的作业调度系统，专为计算繁重的应用程序而设计。批处理作业自动管理他们自己的计算资源，减轻客户的负担，并允许他们使用单个命令运行数千个作业。 “这改善了开发人员执行 HPC、AI/ML 和数据处理工作负载（例如基因组测序、媒体渲染、财务风险建模和电子设计自动化）的体验，”Gupta 在博客文章中说。 今天的 Infrastructure Spotlight 活动还强调了最近的其他几项举措，包括稳定 Google Cloud 的 Spot VM 功能的价格，该功能允许使用 Google 的空闲机器周期以比按需定价大幅折扣的方式执行延迟容忍工作负载。 Google 的 Cloud TPU v4 机器学习 pod 现在也可以通过新的 ML 中心普遍使用。 该公司还谈到了新的安全功能，例如机密虚拟机，即使使用调试器，也无法从虚拟机本身的可信执行环境之外查看数据。 还有一个新的云入侵检测系统，它使用机器学习来分析威胁并自动更新自身。 版权所有 © 2022 IDG Communications, Inc. 如何选择低代码开发平台。

Python 和 Rust 似乎占据了语言范围的相反两端。在运行时解释的 Python 为开发人员提供了一个灵活舒适的编程环境，但代价是原始速度。 Rust 提供速度和内存安全保证，但要求您学习处理内存操作的新范式。 理论上，这些语言不应该竞争。他们应该合作。在实践中，他们可以。 Rust 可以受益于 Python 的易用性，而 Python 可以受益于 Rust 的速度和安全性。 如果您想将 Rust 与 Python 或 Python 与 Rust 一起使用，您至少需要熟悉这两种语言才能获得最佳结果。您还需要确定这两种语言中的哪一种是您的主要语言，因为每种方法的选项都大不相同。 如果 Python 是您的主要语言，那么与 Rust 集成在概念上与将 Python 与 C 集成的方式相同。 Python 的默认实现是用 C 编写的，它使用用 C 编写的扩展或使用与 C 兼容的 ABI。用 Rust 编写的使用相同 ABI 的扩展也可以工作，尽管这不是自动的——你必须使用专门为 Rust 函数提供与 Python C API 的绑定的 crate。 在 Python 中创建 Rust 绑定的最广为人知的项目是 PyO3。 它可用于在 Rust 中编写 Python 模块，或将 Python 运行时嵌入到 Rust 二进制文件中。 PyO3 利用了另一个项目 Maturin，这是一个使用 Python 打包和绑定来创作 Rust crates 的工具。当安装在 Python 虚拟环境中时，可以从命令行使用 Maturin 来初始化启用 Python 绑定的新 Rust 项目。 开发人员使用 Rust 代码中的指令来指示要向 Python 公开哪些 Rust 函数，以及如何将整个 Rust 项目作为可导入模块公开给 Python。 PyO3 的有用方面之一是它在 Rust 和 Python 类型之间的映射。用 Rust 编写的函数可以接受原生 Python 类型或从 Python 类型转换的 Rust 类型。 例如，Python 中的 bytearray 或 bytes 对象可以优雅地映射到 Rust 中的 Vec ，而 Python 中的 str 可以是呈现为 Rust 字符串。 从 Python 转换为 Rust 会产生每次调用的成本，但它

鉴于数据的扩散和日益增长的重要性，IBM 周三表示，它正在以未公开的金额收购数据可观察性服务公司 Databand.ai，作为其加强混合云和人工智能服务战略的一部分。 据蓝色巨人称，此次收购将帮助其在不断增长的数据可观察性市场中分得一杯羹，据 IDC 估计，该市场在 2020 年将达到 50 亿美元左右，同比大幅增长。 不要与全栈可观测性和应用程序性能管理 (APM) 混淆，数据可观测性是全栈可观测性的一个子集，用于理解为什么数据集或数据管道未按预期运行。数据可观察性平台为数据工程师提供了必要的工具，以快速确定分析仪表板或机器学习模型等数据产品是否正常工作，并在出现故障时追踪问题的根源。 总体而言，可观察性是 IT 中一个相对较新的术语，用于描述监控企业应用程序、数据流和分布式基础架构的任务。 提供可观察性的系统超越了以前的应用程序性能监控 (APM) 程序，提供了 IT 基础架构的高级概述以及细粒度的指标，以实现高效的应用程序、网络、数据和安全管理。 Datadog、New Relic、Dynatrace、Honeycomb、Sumo Logic、Cisco AppDynamics、AWS、Oracle 和 Microsoft 等公司提供全栈可观察性工具和服务。 这不是 IBM 第一次与可观察性相关的收购。 该公司于 2020 年 11 月收购了 Instana，以从混合云的角度瞄准应用程序性能监控市场。 另一方面，Datamind.ai 只专注于数据可观察性。 作为一家初创公司，它得到了 Accel Partners、Blumberg Capital、Ubiquity Ventures、Differential Ventures、F2 和 Bessemer Venture Partners 的支持， IBM 计划将 Databand.ai 与 IBM Observability by Instana APM 和 IBM Watson Studio 结合使用，在 IT 运营中提供全方位的可观察性工具。 Databand. ai 总部位于以色列特拉维夫，由 Evgeny Shulman、Josh Benamram 和 Victor Shafran 于 2018 年创立。