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Construir una plataforma con KRM: Parte 3 – Simplificar el desarrollo de aplicaciones Kubernetes

Esta es la 3er. resumen de una serie de varios posts sobre el modelo de recursos de Kubernetes. Consulte los resúmenes 1 y 2 para obtener más información.

En el último post, se explica cómo Kubernetes puede proporcionar una base sólida de la plataforma. Pero si bien el modelo de recursos de Kubernetes es poderoso, también puede ser abrumador para aprender porque hay docenas de recursos principales de la API, desde Deployments y StatefulSets, hasta ConfigMaps y Services. Y cada uno tiene su propia funcionalidad, campos y sintaxis.

Es posible que algunos equipos de la organización necesiten conocer toda la superficie de desarrollo de Kubernetes, como los equipos que construyen integraciones de plataformas. Pero otros equipos, como los desarrolladores de aplicaciones, probablemente no necesiten aprender todo sobre Kubernetes para ser productivos. Con las abstracciones adecuadas, los desarrolladores pueden interactuar con una plataforma Kubernetes con mayor facilidad, lo que se traduce en menos trabajo y un desarrollo más rápido de las funciones.

¿Qué es una abstracción de plataforma? Es una forma de ocultar los detalles, dejando sólo la funcionalidad necesaria. Al eliminar ciertos detalles, las abstracciones abren nuevas posibilidades, permitiéndole crear conceptos y objetos que tienen sentido para la organización. Por ejemplo, es posible querer combinar todos los recursos de Kubernetes para un servicio en un concepto de «aplicación», o combinar varios clústeres de Kubernetes en un «entorno».

Existen muchas maneras de abstraer una plataforma Kubernetes, desde interfaces de usuario personalizadas, herramientas de línea de comandos e integraciones IDE. Todo va depender de la cantidad de Kubernetes a las que se desee exponer a los desarrolladores.

 

En el blog presentan una demostración  de un flujo de trabajo de desarrollo de extremo a extremo utilizando un conjunto de herramientas amigables de Kubernetes para que lo vayas probando tú mismo.

Más información en Google Cloud Blog.

 

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FidelityFX de AMD sorprende en las pruebas de juegos para PC

La tecnología de escalado de gráficos para PC FidelityFX Super Resolution (FSR) de AMD ha sido probada y ha dejado una gran impresión. Mostraron el rendimiento y las imágenes de la tecnología en acción con una serie de motores de juego. AMD FSR es independiente del fabricante y no requiere hardware especializado para funcionar como NVIDIA DLSS, que se basa en los núcleos Tensor de las GPU Turing o Ampere de NVIDIA para acelerar los modelos de redes neuronales que se han entrenado específicamente en los motores de juego.

En cambio, AMD FSR utiliza un escalado espacial más tradicional para crear una imagen de super resolución a partir de un único fotograma de entrada, no de varios. A continuación, AMD FSR emplea una biblioteca de algoritmos de código abierto que trabajan para afinar tanto los bordes de la imagen como los detalles de las texturas.

En las pruebas de juegos realizadas por HotHardware, las frecuencias de cuadro pueden aumentar drásticamente con una reducción casi imperceptible de la calidad de imagen, y la tecnología funciona incluso en muchas GPU NVIDIA. En la actualidad hay 19 títulos disponibles o previstos con soporte para AMD FSR. Puedes consultarlos aquí.

Más información en Slashdot y AMD.

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Construir una plataforma con KRM: Parte 2 – Cómo funciona el modelo de recursos de Kubernetes

Esta es la 2do. resumen de una serie de varios posts sobre el modelo de recursos de Kubernetes. Consulte el resumen 1 para más información.

En la 1er. resumen se mencionaron algunas características de una buena plataforma para desarrolladores. En este post se presentará el modelo de recursos de Kubernetes (KRM) y analizará cómo el diseño declarativo puede proporcionar una capa base estable para una plataforma de desarrolladores.

Para entender cómo funciona el KRM, es necesario aprender un poco sobre cómo funciona Kubernetes.

Kubernetes es un sistema de código abierto para la automatización del despliegue, ajuste de escala y manejo de aplicaciones en contenedores y permite tratar varios servidores (Nodos) como un gran ordenador, o Cluster. Entre otras cosas auto-programa sus contenedores para que se ejecuten en cualquier nodo que tenga espacio. Todos los Nodos Kubernetes reciben sus instrucciones del plano de control de Kubernetes. Y el plano de control de Kubernetes recibe las instrucciones del usuario.

Google Kubernetes Engine (GKE) es el producto Kubernetes gestionado por Google, y se muestra a continuación su arquitectura.

En el área azul del «plano de control zonal», se puede ver que el plano de control de GKE está formado por varias cargas de trabajo -controladores de recursos, un planificador y almacenamiento backend- y todas las flechas apuntan al servidor de la API.

También mencionan todo sobre la importancia de la API, dan una explicación de la vida de un recurso Kubernetes y muestran un ejemplo de KRM y GitOps trabajando juntos.

Más información en Google Cloud Blog.

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Cannonical prensenta EdgeX

El Edge Computing y el IoT han sido de gran interés para Cannonical, es por eso que ha llegado a presentar a la comunidad EdgeX.

EdgeX es un conjunto de microservicios que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones que se ejecutan en Edge y actúan como middleware que conecta las cosas y la nube.

No es sorpresa que Canonical también haya apoyado a EdgeX Foundry, la plataforma LF Edge de código abierto y neutral para el middleware Edge IoT.

Más información en MuyLinux, Ububtu Blog.

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Anuncian Ubuntu Pro en Google Cloud

En conjunto con Canonical, Google Cloud anuncia Ubuntu Pro en Google Cloud. Es una nueva oferta de Ubuntu para todos los usuarios de Google Cloud. Ubuntu Pro en Google Cloud permite el acceso instantáneo a los parches de seguridad que cubren miles de aplicaciones de código abierto durante un máximo de 10 años y a las características de cumplimiento críticas esenciales para ejecutar cargas de trabajo en entornos regulados.

Google Cloud se ha asociado desde hace tiempo con Canonical para ofrecer soluciones innovadoras para desarrolladores, desde el escritorio hasta Kubernetes y AI/ML. En la línea de esta colaboración, Google Cloud y Canonical han creado un entorno devops más seguro, reforzado y rentable: Ubuntu Pro en Google Cloud para que todas las empresas aceleren su adopción de la nube.

Más información en Phoronix, Google Cloub Blog, Cannonical Blog.

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Firefox 89 y su nuevo aspecto visual

Como ya sabemos a inicios de mes, llegó la descarga y actualización de Firefox 89, una nueva versión estable del navegador web de Mozilla para PC.

Firefox 89 destaca principalmente por la renovación estética, pero también práctica, de la interfaz de la aplicación. Se trata de Firefox Proton, el nuevo diseño del navegador.

Proton es simplemente el nombre en clave que Mozilla le ha puesto al desarrollo de este proyecto, el cual consiste en el rediseño del navegador y varios de sus elementos tanto en lo que respecta a la UI (interfaz de usuario) como a la UX (experiencia de usuario).

Más información en MuyLinuxMozila Blog.

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Construir una plataforma con KRM: Parte 1 – ¿Qué hay en una plataforma?

Esta es la 1er. resumen de una serie de varios posts sobre la construcción de plataformas para desarrolladores con KRM  (Modelo de Recursos Kubernetes).

Se empieza por definir ¿Qué es una plataforma?. Son las capas de tecnología que hacen posible la entrega de software, desde los repositorios Git y los servidores de prueba, pasando por las reglas del firewall y los CI/CD pipelines, hasta las herramientas especializadas de análisis y supervisión, y la infraestructura de producción que ejecuta el propio software.

Pero una plataforma no es sólo una combinación de productos. Son las API, las interfaces de usuario y las herramientas de línea de comandos que se utilizan para interactuar con esos productos, las integraciones y el pegamento entre ellos, y la configuración que permite crear entornos de forma repetible.

Una plataforma debe ser fácil de usar, con abstracciones que dependen del usuario. Debe ser escalable: los recursos adicionales deben poder ser «estampados» de forma automatizada y repetible. Debe ser extensible, lo que permite a una organización añadir nuevos productos a ese diagrama a medida que evolucionan sus necesidades empresariales y tecnológicas. Por último, una plataforma debe ser segura y debe cumplir con la normativa específica del sector y de la zona.

El modelo de recursos de Kubernetes (KRM) es el formato declarativo que se utiliza para hablar con la API de Kubernetes. A menudo, el KRM se expresa como YAML. Kubernetes no es solo el bloque de «computación» en un diagrama de plataforma, sino que también puede ser el potente plano de control declarativo que gestiona grandes franjas de su plataforma. En última instancia, KRM puede acercarle a una plataforma para desarrolladores que le ayude a entregar software de forma rápida y segura.

Más información en Google Cloud Blog.

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Se anuncia Blender 2.93

Llegó el momento ponerle fin a una era y de una serie de más de 20 años de trabajo. Con esto Blender 2.93 LTS marca el comienzo de una nueva era: La versión 3.0.

Por el momento, la 2.93 tiene la intención de salir con un gran número de mejoras.

Se han añadido un total de 22 nodos nuevos al editor de nodos geométricos, ampliando el sistema de atributos, el muestreo de texturas, la compatibilidad con volumen de datos, la mejora de la usabilidad, la compatibilidad con Cycles para los atributos y mucho más.

 

Por supuesto, hay muchas más mejoras y corrección de errores, lo cual encontrarás aquí.

Más información en Blender y MuyLinux.

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AMD presenta FidelityFX Super Resolution y NVIDIA anuncia DLSS para Steam Play

En la Computex Taipei 2021, AMD anunció que FidelityFX Super Resolution (FSR) llegaría a finales de mes como la alternativa de código abierto al Deep Learning Super Sampling de NVIDIA para el aumento de la escala de las imágenes en los juegos. En lo que esperamos a ver cómo se desarrolla la compatibilidad de FidelityFX Super Resolution con Linux, NVIDIA ya está trabajando en DLSS para Steam Play.

Mientras tanto NVIDIA anunció que, a través de la cooperación con Valve y la «comunidad de jugadores de Linux», están trabajando para habilitar títulos compatibles con DLSS en Linux. Esto permitirá que los núcleos AI/RTX de NVIDIA se utilicen en Steam Play (Proton) para los títulos compatibles y así mejorar la experiencia de juego en Linux.

 

 

Más información en Phoronix, AMD Press, AMD Events.

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Anuncian el lanzamiento de Oracle Linux 8

Se anunció en el Blog de Oracle, el nuevo lanzamiento de Oracle Linux 8.

Esto fue lo que Simon Coter (Senior Manager, Oracle Linux and Virtualization Product Management) comenta:

Oracle se complace en anunciar la disponibilidad de Oracle Linux 8 Update 4 para las plataformas Intel y AMD de 64 bits (x86_64) y Arm de 64 bits (aarch64). Oracle Linux aporta las últimas innovaciones de código abierto, rendimiento crítico para el negocio y optimizaciones de seguridad para la implementación en la nube y en las instalaciones.

Dentro de la nueva actualización incluye lo siguiente:

  • Lenguajes dinámicos de programación.
  • Servicios de infraestructura.
  • Seguridad.
  • Red Hat Compatible Kernel (RHCK).
  • Actualizaciones adicionales.

Más información en el Blog de Oracle.

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