Pacosite's Blog

Se ha publicado el lanzamiento de la nueva versión del proyecto XCP-NG 8.1, que se desarrolla como un reemplazo gratuito para la plataforma patentada Citrix Hypervisor (anteriormente llamada XenServer) para implementar y administrar la infraestructura de la nube.

XCP-NG recrea la funcionalidad que Citrix ha excluido del servidor gratuito Citrix Hypervisor/Xen desde la versión 7.3. Admite la actualización de Citrix Hypervisor a XCP-ng, proporciona compatibilidad total con Xen Orchestra y la capacidad de mover máquinas virtuales de Citrix Hypervisor a XCP-ng y viceversa.

Lo interesante del uso de XCP-NG, es que permite implementar rápidamente un sistema de virtualización de servidor y estación de trabajo al ofrecer los medios para administrar de forma centralizada un número ilimitado de servidores y máquinas virtuales.

Entre las características del sistema se destaca la capacidad de combinar varios servidores en un grupo (clúster), herramientas de alta disponibilidad, soporte para instantáneas, compartir recursos compartidos utilizando la tecnología XenMotion.

Además de ello, admite la migración en vivo de máquinas virtuales entre hosts de clúster y entre diferentes clústeres/hosts individuales (que no tienen un almacenamiento común), así como la migración en vivo de discos VM entre almacenes. La plataforma puede funcionar con una gran cantidad de sistemas de almacenamiento y se caracteriza por la presencia de una interfaz simple e intuitiva para la instalación y administración.

¿Qué hay de nuevo en Citrix Hypervisor 8.1?

Con la liberación de la nueva versión no solo se recrea la funcionalidad de Citrix Hypervisor 8.1, sino que también ofrece algunas mejoras de las cuales se destaca que las imágenes de instalación de la nueva versión se crean en la base del paquete CentOS 7.5 utilizando el hipervisor Xen 4.13, además de que se agregó la capacidad de usar un kernel de Linux alternativo basado en la rama 4.19.

Otro de los cambios que se destaca de esta nueva versión, es el que soporte para cargar sistemas invitados en modo UEFI se estabiliza. Lo que se realizo es que el soporte de arranque seguro no se transfirió desde Citrix Hypervisor, sino que se creó desde cero para evitar intersecciones con el código propietario.

También dentro de las novedades, se destaca que se agregó soporte para complementos XAPI (XenServer / XCP-ng API) necesarios para realizar copias de seguridad de máquinas virtuales, capturando una porción del contenido de su RAM.

Los usuarios tuvieron la oportunidad de restaurar la VM junto con el contexto de ejecución y el estado de la RAM en el momento de la copia de seguridad, de manera similar a restaurar el estado del sistema después de salir del modo de suspensión (la VM se suspende antes de la copia de seguridad).

Por otra parte, se destaca que se han realizado mejoras en el instalador, que ahora ofrece dos opciones de instalación: BIOS y UEFI. El primero se puede utilizar como respaldo en sistemas en los que se observan problemas con UEFI (por ejemplo, basados ​​en CPU AMD Ryzen). El segundo usa el kernel alternativo de Linux (4.19) por defecto.

Ademas, los desarrolladores trabajaron para ofrecer un rendimiento mejorado de importación y exportación de máquinas virtuales en formato XVA, asi como tambien un mejor rendimiento de almacenamiento.

De los demás cambios que se destacan en el anuncio de esta nueva versión son:

• Se agregaron nuevos controladores de I/O para Windows.
• Soporte agregado para chips AMD EPYC 7xx2 (P).
• En lugar de ntpd, está involucrada la cronía.
• El soporte para sistemas invitados en modo PV ha sido declarado obsoleto.
• Los nuevos almacenes locales ahora usan Ext4 FS por defecto.
• Se agregó soporte experimental para construir repositorios locales basados ​​en XFS FS (se requiere la instalación del paquete sm-adicional-controladores).
• El módulo experimental para ZFS se ha actualizado a la versión 0.8.2.

Finalmente si quieres conocer más al respecto sobre los cambios que se introdujeron en esta nueva version, puedes consultar los cambios a detalle en el siguiente enlace.

Descarga

Para quienes estén interesados en probar esta nueva version, pueden encontrar la imagen de instalación de 600 MB para descargar en el siguiente enlace.

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La pandemia del Coronavirus (Covid-19) está causando estragos por todo el mundo y a la vez ha centrado a todos para trabajar de manera conjunta para poder superar esta crisis. Y es que personas de todas las áreas han empezado a contribuir y en el caso de los programadores y el área de la tecnología, también están centrando todos sus esfuerzos para contribuir con ese pequeño granito de arena.

Y es que con el número de personas afectadas y fallecidas por el nuevo coronavirus continúa aumentando en todo el mundo. Actualmente, la lucha contra esta enfermedad también implica el uso de inteligencia artificial.

De hecho, el personal que está dentro de este sector, están logrando desarrollar varias herramientas que permiten, en particular, optimizar el seguimiento de los pacientes o la desinfección de áreas contaminadas, investigación farmacéutica o detección.

Sobre este último punto, un equipo de investigadores de las universidades de Oklahoma (Estados Unidos), Kharkiv (Ucrania) y Michigan (Estados Unidos) pudieron crear una aplicación móvil que supuestamente ayuda con el diagnóstico de coronavirus gracias al análisis del sonido de tos del usuario.

Es importante mencionar que esta aplicación se encuentra en pruebas internas y no se ha liberado una versión de pruebas al público, por lo que meramente solo dieron a conocer un informe sobre lo que ha logrado hasta el momento.

La incapacidad para realizar pruebas a escala se ha convertido en el talón de Aquiles en la guerra en curso de la humanidad contra la pandemia de COVID-19.

Una prueba ágil, escalable y rentable, desplegable a escala global, puede actuar como un cambio de juego en esta guerra. Para abordar este desafío, aprovechando los resultados prometedores de nuestro trabajo previo sobre el diagnóstico basado en la tos de una variedad de enfermedades respiratorias, desarrollamos una prueba basada en Inteligencia Artificial (IA) para el diagnóstico preliminar de COVID-19.

La prueba se puede implementar a escala a través de una aplicación móvil llamada AI4COVID-19. La aplicación AI4COVID-19 requiere grabaciones de tos de 2 segundos del sujeto. Al analizar las muestras de tos a través de un motor de IA que se ejecuta en la nube, la aplicación devuelve un diagnóstico preliminar en un minuto.

Desafortunadamente, la tos es un síntoma común de más de dos docenas de afecciones médicas no relacionadas con COVID-19. Esto hace que el diagnóstico de COVID-19 a partir de la tos sola sea un problema extremadamente desafiante.

Resolvemos este problema desarrollando una novedosa arquitectura de IA con aversión al riesgo centrada en mediadores múltiples que minimiza el diagnóstico erróneo. Al momento de escribir, nuestro motor de IA puede distinguir entre la tos de pacientes con COVID-19 y varios tipos de tos sin COVID-19 con más del 90% de precisión. Es probable que el rendimiento de AI4COVID-19 mejore a medida que haya más y mejores datos disponibles. 

Si la aplicación detecta el sonido de la tos, se transmite a tres sistemas de clasificación paralelos e independientes: el clasificador de clases múltiples basado en el aprendizaje profundo (DL-MC), el clasificador de clases múltiples basado en aprendizaje automático clásico (CML-MC) y el clasificador binario basado en aprendizaje profundo (DL-BC).

Los investigadores integraron un detector de tos en su motor de IA, que es capaz de distinguir el sonido de otros 50 ruidos ambientales comunes. Para entrenar y probar el sistema de diagnóstico, recolectaron varios registros: 48 COVID-19, 102 bronquitis, 131 tos ferina y 76 ataques de tos normales.

Los resultados de los tres clasificadores se transmiten a un mediador. Si los clasificadores no están de acuerdo, la aplicación muestra que la prueba no es concluyente. De lo contrario, los tres clasificadores utilizarán diferentes enfoques que se validarán de forma cruzada, lo que conducirá a dos resultados (positivo o negativo).

Sus desarrolladores mencionan que AI4COVID-19 no está diseñado para competir con las pruebas clínicas que se estan realizando en casi todos los paises.

En cambio, ellos mencionan que su intención es ofrece una herramienta complementaria de tele-prueba desplegable en cualquier momento, en cualquier lugar, por cualquier persona, para que las pruebas clínicas y el tratamiento se puedan canalizar a quienes más lo necesitan, salvando así más vidas.

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