KI News: Kurz und klar.

Ray macht es möglich, Python‑Programme ohne großen Aufwand auf Cloud‑Cluster‑Infrastrukturen zu starten und zu skalieren. Durch die abstrahierten APIs können Entwickler ihre Workloads einfach verteilen, ohne sich mit den Details der Cluster‑Orchestrierung auseinandersetzen zu müssen. Das Ergebnis ist eine robuste, skalierbare Lösung für verteiltes Rechnen, die sowohl für kleine Experimente als auch für produktive Anwendungen geeignet ist.

Ray ist ein Open‑Source‑Framework, das es Entwicklern ermöglicht, ihre Programme nahtlos von einem einzelnen Kern bis hin zu mehreren Kernen auf dem lokalen PC und darüber hinaus zu skalieren. Mit Ray können Aufgaben parallelisiert und auf verteilten Systemen ausgeführt werden, ohne dass komplexe Infrastrukturkenntnisse erforderlich sind. Der Beitrag „Ray: Verteiltes Rechnen für alle – Teil 1“ wurde erstmals auf der Plattform Towards Data Science veröffentlicht und gibt einen Überblick über die Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten von Ray.

Cyberkriminelle nutzen die Open‑Source‑KI-Plattform Ray, um Angriffe auf internetfähige Cluster zu starten. Durch gezielte Manipulation des Frameworks verbreiten sie ein selbstreplizierendes Botnet, das gleichzeitig Kryptowährungen abbaut, sensible Daten stiehlt und verteilte Denial‑of‑Service‑Angriffe (DDoS) ausführt.

Ray und Dask sind Open‑Source‑Frameworks, die Data Scientists ermöglichen, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen und dadurch ihre Arbeitsgeschwindigkeit zu erhöhen. Beide bieten parallele Verarbeitung, unterscheiden sich jedoch in Architektur, API und Einsatzszenarien.