App Engine 有两种不同的环境： 标准 灵活 App Engine 标准环境应用在沙盒环境中运行，并支持运行 Python，Java，Node.js，Go 和 PHP 应用。...App Engine 和 AI 应用 在 App Engine 上运行任何移动或 Web 应用时，在许多用例中，这些应用都需要 AI。 在 App Engine 中部署应用时可以实现这些目标。...Firestore 中存储的数据几乎全局实时同步，并且可以从多个设备进行访问。 Firestore 将数据存储在文档和集合中。 让我们快速看一下如何存储数据的示例： 员工是集合，其中应包含所有文件。...这意味着将基于一组不同的模型创建最终模型。 这些不同模型的拟合程度过高，因此它们的预测能力较弱，但是由于将它们组合在一起，因此在总体结果方面要好得多。 在梯度提升机中，决策树是最常用的弱模型类型。...您无需为 Compute Engine 的自定义图片付费，但在维护项目中的自定义图片时会产生存储费。 第三个概念称为实例。 实例是承载 Google 基础架构的虚拟机。
1.2 实用查询链接 Compute Engine 价格表 Compute Engine 价格计算器 1.3 价格计算实例 以下示例解释了如何计算一项训练作业的总费用，该作业使用美国区域的 TPU 资源和...为了计算该训练作业的总费用，这家机器学习研究机构必须将以下几项相加在一起： 所有 Compute Engine 实例的总费用 所有 Cloud TPU 资源的总费用 资源 每小时每台机器的价格（美元 ）...官方的解释是它是适用于非结构化对象的一种功能强大且经济有效的存储解决方案，非常适合托管实时网页内容、存储用于分析的数据、归档和备份等各种服务。...2.2.3 清理 在最后一步中，您将删除之前为本教程创建的存储分区和对象。 2.3 打开Cloud Shell，使用ctpu工具 Shell在控制台右上角，如下图示： ?...我在删除的时候没有加name，虽然命令行结果显示删除成功，但是后面我在控制台查看资源使用情况，发现VM实例依旧存在。所以最保险的办法是命令输完后，去控制台看看实例是否还存在。 ? ? 3.
1.2 实用查询链接 Compute Engine 价格表 Compute Engine 价格计算器 1.3 价格计算实例 以下示例解释了如何计算一项训练作业的总费用，该作业使用美国区域的 TPU 资源和...为了计算该训练作业的总费用，这家机器学习研究机构必须将以下几项相加在一起： 所有 Compute Engine 实例的总费用 所有 Cloud TPU 资源的总费用 资源 每小时每台机器的价格（美元 ）...官方的解释是它是适用于非结构化对象的一种功能强大且经济有效的存储解决方案，非常适合托管实时网页内容、存储用于分析的数据、归档和备份等各种服务。...2.2.3 清理 在最后一步中，您将删除之前为本教程创建的存储分区和对象。...我在删除的时候没有加name，虽然命令行结果显示删除成功，但是后面我在控制台查看资源使用情况，发现VM实例依旧存在。所以最保险的办法是命令输完后，去控制台看看实例是否还存在。
另一方面，批量预测的目标是处理具有大型数据集和复杂模型的大量实例。 预测输出存储在 Cloud Storage 存储桶中，而不是在消息响应正文中发送。...在下一部分中，让我们看一下打包和部署训练应用所涉及的步骤。 在 Cloud ML Engine 中打包和部署您的训练应用 重要的是要了解在 ML Engine 中打包和部署应用的正确方法。...总结 在本章中，我们已经了解了如何借助 Cloud ML Engine（AI 平台）在 GCP 上利用无服务器机器学习。...AI 平台是学习机模型的容器。 在 AI 平台中，创建数据库资源以部署模型，构建模型版本，然后将模型版本连接到存储在云存储中的模型文件。...以下是在数据库中创建时间表表并将数据加载到表中的步骤： 正如我们在“使用 Cloud SQL 秘籍存储发票”的步骤 2 中所讨论的那样，使用 Cloud Shell 实例连接到 MySQL，并运行以下查询以创建表时间表表
编辑手记：安全永远是第一重要的问题，无论是在本地还是在云端。 我们的安全团队的宗旨在于保护用户的数据。...当我们开始实施将数据迁移到云Google的云服务的基础设施上时，我们一直在思考，如何在迁移的整个过程中保障数据的安全。...与之前不同的是，我们现在需要关心内存和存储的重用问题， 我们还需要考虑其他用户在同一个虚拟机管理程序上的威胁。 幸运的是，Google已经考虑了这些威胁模型，并经过讨论处理了大部分。...在Google中，每个GCP服务都是互联网服务，用户不能通过面向客户的白名单控制访问Google Compute Engine（GCE）项目之外的计算机。...每个GCE项目都会获得默认服务帐户，用户在GCE中启动的任何实例都可以模拟该服务帐户以访问其他服务。 在后台，Google管理公钥/私钥对，并且每24小时自动轮换这些密钥。
在迁移的过程中，面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题，Evernote是如何处理，并设计新的架构的，我们一起来学习。 注：本文来自Evernote官方文档翻译，若有不对的地方请参考原文。...在项目的第一个月，我们的网络工程团队以最快的速度投入到对数据的备份和其他准备工作中，如果他们没有及时交付，整个项目将面临风险。...该测试对于我们的项目等影响是巨大的，我们知道了应用程序可以在两个分开的数据中心的服务支持下运行。这就意味着我们前面制定的方案是可实现的。...但是，GCP Compute Engine网络不支持多播。 因此，我们将应用程序重新设计为具有不同的通信体系结构。...在复制过程中，必须解决的第一个障碍是，我们当前的数据中心网络不是为每天在数千个节点上复制数百TB而设计的， 因此，需要时间来建立到GCP网络的多条安全出口路径。
这是你如何做到足够安全，并在供应链的任何一个环节都尽可能有弹性。将 SLSA、Sigstore 和 Kyverno 结合在一起，可以为安全的软件开发生命周期提供坚实的基础。...GCP KMS 是一种云服务，用于管理其他谷歌云服务的加密密钥，以便企业可以实现加密功能。云密钥管理服务允许你在单个集中式云服务中创建、导入和管理加密密钥并执行加密操作。...GCP 提供了工作负载身份特性，允许在 GKE 上运行的应用程序访问谷歌云 API，如计算引擎 API、BigQuery 存储 API 或机器学习 API。...使用工作负载身份允许你为集群中的每个应用程序分配不同的、细粒度的身份和授权。...Cosign 生成存储在 GCP KMS 的一个密钥对了。
因为其实如果我们是使用的JWT token来做认证，而不是基于 cookie 来做认证，那么我们也不用做更多来防止 CSRF。 日志 在我们的实施方案中，我们对日志进行了不同的分类。...GCP 中的日志服务提供了 Log buckets，我们对以上两类日志分别放到了不同的 bucket 里面，这样也可以对于不同的日志设置不同的 retention period。...因为项目上使用的是邮件服务Sendgrid，所以对于 DMARC, SPF 和 DKIM 是在邮件服务中实施的。在这里是想让大家可以了解到即便是邮件功能，也不能忽略其安全的地位。...但这里有个问题是密码是不能明文存储在对应的 Terraform repo 中，所以目前我们在项目中只是将密码文件加密后再上传，对于 Terraform 来更新密码还是在本地执行 terraform apply...那么移动端App，不像服务端的应用部署在一个几乎完全受我们控制的环境中，它可能运行在一个已经过时很久，或者不太安全的版本的 OS 上。这时候需要一个能提供自我保护的应用。
视频梗概：他们设计了什么 两种解决方案都描述了一种能够生成让用户通过 VR 头盔就可以体验的 3D 环境的设计，使用不同级别的云计算和云存储来给客户端提供虚拟地球的数据，并且实时计算用户与之交互时对世界环境的改变...Reto 的方案专注于使用数百万个无人机获取实时传感器数据，创建一个对现实世界的虚拟克隆。他的虚拟空间本质上是和现实世界联系在一起的，包括几何形状和当前的天气条件。 ?...这些 『区域性 blob』 被编入索引，包含元数据，并且可以存储在多层压缩存档中，以便它们可以流式传输到客户端。...为此，你可以启动第二组 App Engine Flex 实例。 所有需要分发到多个其他客户端的持久性数据将存储在云端 Spanner 中，这将使得区域比较靠近的用户在有需要时能够尽快共享信息。 ?...描述如何在 VR 模式下每帧正确渲染数百万个多边形是一个很大的挑战，但这已经不在本文的讨论范围之内了;） 帐户和身份认证服务 我们将添加一个 app engine 前端实例，利用 Cloud IAM 对用户进行身份验证和识别
“服务”是指开发者编写并希望在我们的基础架构上运行的应用二进制文件，例如 Gmail SMTP 服务器、Bigtable 存储服务器、YouTube 视频转码器或运行客户应用的 App Engine 沙盒...总之，我们会为风险较高的工作负载使用更多的隔离层；例如，当针对用户提供的数据运行复杂的文件格式转换器时，或者当针对 Google App Engine 或 Google Compute Engine 等产品运行用户提供的代码时...在我们的示例中，获得“最终用户权限工单”的服务是 Gmail 服务，该服务会将工单传递给“联系人”服务。...Google 的大多数应用均通过这些存储服务间接访问物理存储。可以将存储服务配置为：使用中央密钥管理服务中的密钥对数据进行加密，然后再将数据写入物理存储。...确保 Google Cloud Platform (GCP) 的安全 在本部分，我们重点介绍公开的云基础架构 GCP 如何从底层基础架构的安全性中受益。
1.2 实用查询链接 Compute Engine 价格表 Compute Engine 价格计算器 1.3 价格计算实例 以下示例解释了如何计算一项训练作业的总费用，该作业使用美国区域的 TPU 资源和...为了计算该训练作业的总费用，这家机器学习研究机构必须将以下几项相加在一起： 所有 Compute Engine 实例的总费用 所有 Cloud TPU 资源的总费用 资源 每小时每台机器的价格（美元 ）...官方的解释是它是适用于非结构化对象的一种功能强大且经济有效的存储解决方案，非常适合托管实时网页内容、存储用于分析的数据、归档和备份等各种服务。...2.2.3 清理 在最后一步中，您将删除之前为本教程创建的存储分区和对象。...通过向Cloud TPU服务帐户授予特定的IAM角色(见下图)，确保您的Cloud TPU可以从GCP项目中获得所需的资源。 执行其他的检查。 将您登录到新的Compute Engine VM。
在您的项目中， 打开 Cloud Storage API并 创建一个存储桶。 安装 Earth Engine Python 客户端。它包括earthengine命令行工具，我们将使用它来上传数据。...对于自动上传，您可能需要使用 与您的项目关联的GCP 服务帐号。您不需要服务帐户进行测试，但是当您有时间时，请开始熟悉使用它们。...资产 ID 和名称 清单中的资产名称需要与 Earth Engine 中其他地方可见的资产 ID 略有不同。...瓷砖集 JSON 有点复杂的清单结构对于提供足够的灵活性来解决常见的上传挑战是必要的：如何描述将来自多个源文件的像素组合成单个资产的所有可能方式。具体来说，有两种独立的方式将文件分组在一起： 马赛克。...默认情况下，像素值是平均的，当栅格带表示或多或少的连续数据时，在大多数情况下这是正确的做法。
目的是创建产品的功能性V1“ MVP”，因此，我们的代码基于简单的堆栈。我们使用JS，Python，并将我们的产品部署在Google App引擎上。 ?...这种想法导致了另一个名为Announce-AI的项目。目的是为自动发布创建丰富的内容。丰富的数据==事件，地震等安全警告，以及可能的本地相关新闻。...Google Cloud Run 为简单起见，因为我们的实验是针对一个很小的站点，所以我们使用Firebase来存储数据库，因为Cloud Run没有任何存储，并且在SQL Server上进行部署，或者用于测试运行的任何其他数据库都已经过时了...根据Firebase控制台文档，Firebase控制台的仪表板编号可能与“账单”报告略有不同。 在我们的案例中，相差86,585,365.85％，即8600万个百分点。...在Cloud Run上宣布AI的``Hello World''版本 为了克服超时限制，我建议使用POST请求（以URL作为数据）将作业发送到一个实例，并并行使用多个实例，而不是串行使用一个实例。
您可以轻松地将 IoT Core 上的设备迁移到 EMQX Enterprise，然后继续与 GCP 中的数据服务无缝集成，实现快速迁移而不影响现有业务。...在 GCP 上创建并启动虚拟机实例 在部署 EMQX 企业版之前，我们先在 GCP 上创建一个 Virtual Machine。...以下是在 GCP 上创建 Virtual Machine 的步骤，你还可以参考 Create and start a VM instance。...在 Dashboard 上您可以轻松管理和监控 EMQX，管理设备列表，并配置安全、数据集成等各项功能。 写在最后 现在我们已经了解了如何在 GCP 上部署 EMQX 企业版。...在本系列的后续博客中，我们将继续向您介绍如何将设备从 GCP IoT Core 迁移到 EMQX 企业版，以及如何通过 EMQX 企业版的 GCP Pub/Sub 集成无缝迁移 IoT Core 服务。
在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。...以下是我们根据云TPU文档中提到的TPU的一些用例： 以矩阵计算为主的模型 在训练中没有定制的TensorFlow操作 要训练数周或数月的模型 更大和非常大的模型，具有非常大的batch ❝如果你的模型使用自定义的.../www.tensorflow.org/guide/distributed 训练模型 在本节中，我们将实际了解如何在TPU上训练BERT。...错误很明显，它说你不能在eager执行时访问本地文件系统，因为执行是被带到云端让TPU执行操作的。 因此，为了克服这个问题，我们需要将检查点保存在GCS存储桶中。...以下是官方文档中关于创建GCS存储桶的教程：https://cloud.google.com/storage/docs/creating-buckets 接下来，我们需要使用GCP凭据登录，并将GCP项目设置为活动配置
这使得 Serverless 计算非常适合以下用例： 无状态 HTTP 应用程序 Web 和移动后端 实时的或事件驱动的数据处理 Cloud Run、Cloud Functions 和 App Engine...Google App Engine: Serverless 应用 App Engine 是 Google 针对 Web 和 API 后端的完全托管的 Serverless 应用程序平台。...在 Google App Engine 中，您只需获取代码并将其部署到 Google 上，然后为您消耗的资源付费-这在 App Engine 上作为包含一个或多个服务的单个资源运行。...对于每种服务，您都可以部署该服务的一个或多个版本，这些版本又可以在一个或多个实例中运行，具体取决于每个版本处理的流量。...对于具有更稳定流量的应用程序，使用自定义运行时或不受支持的编程语言在 Docker 容器中运行，或者要访问在运行在 Compute Engine 上的 Google Platform 项目的其他部分，请使用
强大的扩展插件包括用于地理空间数据的 PostGIS、用于在 Kafka 或 RabbitMQ 中复制数据的 pglogical，以及用于分布式操作和列存储的 Citus。...它的工作原理与 AWS 一样：调用 API，将结果放入 外部数据库表 中，这样你就可以将精力放在解决方案的逻辑上。 只是此时的逻辑略有不同。...在 AWS 中，public_ip_address 是 aws_ec2_instance 表 的一个列。在 GCP 中，你需要将查询计算实例的 API 和查询网络地址的 API 的调用结果组合起来。...->>操作符用于定位它的第 0 个元素。JSON 是数据库的一等公民，关系型风格和对象风格可以很好地混合在一起。这在将返回 JSON 数据的 API 映射到数据库表时就非常有用。...插件开发者可以将一些 API 数据移到普通的列中，另一些移到 JSONB 列中。如何决定哪些数据移到什么类型的列中？这需要巧妙地平衡各种关注点，你只需要知道现代 SQL 支持灵活的数据建模。
2008年，Google推出了App Engine，让开发者可以快速利用各种云端API来打造自己的应用，这个底层也是Container，但却没有受到开发者的青睐而使用率不佳。...因为App Engine平台出现太早，Eric Schmidt表示，「因为这是我们以为开发者应该需要的地方，却不是当时开发者真正需要的地方。」...后来Google在2010年推出了VM租用服务，这就是GCP云端平台的诞生。...不过，Google自家服务仍旧部署在可以提供更高弹性、以Container为主的第三代Google平台上，而非是采用较旧VM技术的GCP云端服务（对Google而言）。...、Stage或Production阶段来调整不同数据库的配置参数，可以提供比脚本程控或是DSL配置语言更弹性的自动化配置方法。
在我们的示例函数中，我们期望传递给 ML 模型一组特性 X，在我们的示例中，ML 模型将这些相同的特性返回给调用者，即我们选择的 ML 模型是 identity 函数，我们选择它纯粹是为了演示。...我们将在 Google 云平台（GCP）上使用 Kubernetes 引擎。 启动并运行 Google 云平台 在使用 Google 云平台之前，请注册一个帐户并创建一个专门用于此工作的项目。...py-flask-ml-score-api 目录中的 py-flask-ml-score.yaml 文件是一个示例，它说明了如何在单个 yaml 文件中定义我们的 ML 模型评分服务器。...，例如 helm-ml-score-app，它包含在这个存储库中，具有以下高级目录结构， helm-ml-score-app/ | -- charts/ | -- templates/ | Chart.yaml...}} 在此特定实例中 .Values.app.namespace 插入 app.namespace 变量，其默认值在 Values.yaml 中定义。
GCP中的每个资源都属于一个项目。包括所有的虚拟机，存储的文件，和运行的训练任务。创建账户时，GCP会自动给你创建一个项目，名字是“My First Project”。可以在项目设置改名。...在导航栏选择IAM & admin → Settings，改名，然后保存。项目有一个唯一ID和数字。创建项目时，可以选择项目ID，选好ID后后面就不能修改了。项目数字是自动生成的，不能修改。...Engine的容器中，或Google Cloud App Engine的网页应用上，或者Google Cloud Functions的微服务，如果没有设置GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS...在分布式环境中，可以将所有参数放到一个或多个只有CPU的服务器上（称为参数服务器），它的唯一作用是存储和更新参数。 ?...什么是伪量化训练，有什么用？ 什么是模型并行和数据并行？为什么推荐后者？ 在多台服务器上训练模型时，可以使用什么分布策略？如何进行选择？
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