为了能够让用户更方便的将数据迁移到 MySQL Plus 并且满足用户对于大容量的需求，MySQL Plus提供了在线迁移服务，同时新增加了对于企业级分布式SAN——NeonSAN 的支持，此次更新包含新增功能如下：

MySQL PLus：立即使用→

• 新增支持 NeonSAN，支持大容量数据存储，MySQL Plus 目前支持最大存储可达10 TB；
• 新增在线迁移服务，用户仅需提供 MySQL 数据源相关连接信息即可平滑迁移到MySQL Plus， MySQL Plus 1.4.4 – MySQL-5.7.20-18 以及以上版本可以支持在线迁移服务；

青云 AppCenter 是一个使企业应用快速云化标准平台， AppCenter 主要是针对于复杂的、多节点甚至多角色节点部署的企业应用而提供的生命周期管理服务。

为更好的满足用户及应用提供商对AppCenter框架的需求， 此次升级新增加以下功能：

• 支持 App 滚动升级，应用开发商通过调整 App 的配置文件，修改  upgrading_policy:sequential，重新发布新版本，实现 App 不停服升级功能；
• 允许包年包月计费的应用纵向扩容，并根据所选择的配置，重新按包年包月模式计费，具体配置如下：

自 QingCloud DeepLearning 推出以来，吸引了很多用户。深度学习框架本身都在比较快的更新，例如 TensorFlow 基本每个月都会有版本更新。除了深度学习框架自身的版本及其 CPU/GPU 版的区分外，CUDA 及 cuDNN 也区分不同版本，再加上 Python 的不同版本，使得配置深度学习开发及部署环境异常复杂。

为了解决上述问题并满足用户以后在 Kubernetes 上运行深度学习应用的需求，青云QingCloud 推出 DeepLearning 深度学习平台容器版，并为非容器版提供了更多版本框架的安装包。CPU 在深度学习任务中也能发挥重要作用，联合英特尔发布的 CPU 优化版，为一些深度学习应用的长期部署提供了价廉物美的解决方案。据测试，英特尔优化版的 TensorFlow，在 16 核 Broadwell 平台上，ResNet 50 的推理速度可达 40 imgs/s，能够满足轻量级模型的训练和推理需求。

 GPU 是深度学习的重要资源，之前版本只能监控到 CPU 和内存的状态，用户运行 GPU 任务时，无法方便查看 GPU 的使用状态，新版本中 GPU 状态（核心和显存使用状况）可以在监控界面直接查看。此次更新包含以下版本功能升级：立即使用→

1.2 GPU 容器基础版/容器高级版

• 宿主机中预装 NVIDIA Driver(387.26), CUDA(9.1), nvidia-docker2, Docker(18.03.1-ce)；
• 宿主机中预置包含 TensorFlow(1.8.0), Keras(2.2.0), PyTorch(0.4.1), Caffe(BVLC 1.0) 框架的 Docker 镜像；
• 提供适用于青云云平台的5个深度学习框架的镜像仓库:DeepLearning, TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe; 每个仓库包含多个不同 Python 版本，不同 CUDA 及 cuDNN 版本的 docker 镜像；
• 增加 GPU 监控功能，随时掌握 GPU 使用状况；
• 内置 GPU 容器版的 Deep Learning 测试Demo；

1.2 CPU 容器版

• 宿主机中预装 Docker(18.03.1-ce)；
• 宿主机中预置包含 TensorFlow(1.8.0), Keras(2.2.0), PyTorch(0.4.1), Caffe(BVLC 1.0) 框架的 Docker 镜像；
• 提供适用于青云云平台的5个深度学习框架的镜像仓库:DeepLearning, TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe; 每个仓库包含多个不同 Python 版本，不同 CUDA 及 cuDNN 版本的 docker 镜像；
• 内置 CPU 容器版的 Deep Learning 测试Demo；