很多公司选择AWS作为其IT解决方案,AWS有很多云服务,以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
在本文中,我们将设置一个示例情况,展示如何使用开源Squid代理从Amazon虚拟私有云(VPC)中控制对Amazon简单存储服务(S3)的访问。首先,您将配置Squid以允许访问Linux Yum存储库。接下来,您将配置Squid,以限制对已批准的Amazon S3 bucket列表的访问。然后,您将配置Squid以根据URL直接流量,将一些请求发送到Internet网关(IGW),并将其他流量发送到虚拟专用网关(VGW)。最后,您将探索使Squid高度可用的选项。
由于需要使用越来越复杂的神经网络,我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络,不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机,比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性,所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上(但是Theano也可以使用)—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序,允许共享
云端Linux服务器比以往来得成本更低、性能更好。 要是你之前还没有启动过云端Linux服务器,眼下也许正是大好时机。原因何在因为你在短短几分钟内就能安装好一台Linux服务器; 因为你在决定使用哪种发行版方面有众多的选择; 因为你可能刚发现,云端Linux服务器为你提供了一种非常便捷的方式,可以处理你平常工作时可能没有时间或机会试一下的命令和应用程序; 因为你可以从基于Unix的系统获得众多价值,成本却异常合理,如果你头次接触这种场景(云服务提供商似乎喜欢新手),更是如此。 因为安装和管理云端Li
为什么使用服务发现? 我们假设您正在编写一些调用具有REST API或Thrift API的服务的代码。为了发送请求,您的代码需要知道服务实例的网络位置(IP地址和端口)。在运行在物理硬件上的传统应
教学流程: 1、 AWS概述 a) Amazon Web Services b) 云计算:采用按使用量付费的模式 2、 AWS基础设施 a) AZ可用区
最近,我一直在使用Ubuntu中默认提供的云工具套件,现在我把它们移植到了Debian上,让我们来一起看看怎样把Debian和云结合起来!
在大多数情况下,在一台机器上运行所有的应用程序通常是不实际的,这种情况下,您将需要一种方法来跨许多机器分发应用程序。
早在2019年11月26日,欧洲网络信息协调中心(RIPE NCC)在一份邮件中确认,在这一天构筑了当下互联网基础的所有43亿个IPv4地址已分配完毕。
该文介绍了如何将基于Ubuntu的Debian云工具移植到Debian中,包括创建Debian镜像、运行实例、配置实例以及使用vmbuilder工具构建云兼容的Debian镜像等步骤。
在本文中,我们将学习在 AWS 云中从 Amazon EC2 创建和启动 RHEL 8 的分步过程,以及如何使用 Putty 应用程序访问 RHEL 8 实例。
上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构:分布任务队列和分布对象。然而,还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里,我们来学习Amazon Web Services (AWS),它是市场领先的云服务产品,以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式,下一章,我们会学习另一种部署方式,HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商,它的产品是基于互联网的按需计算
1、 VPC概述 a) Amazon Virtual Private(Amazon VPC)允许您配置AWS云的逻辑隔离部分,您可以在其中启动您定义的虚拟网络中的AWS资源。您可以完全控制虚拟网络环境,包括选择自己的IP地址范围,创建子网以及配置路由表和网络网关。您可以在VPC中同时使用IPv4和IPv6,以便安全、轻松的访问资源和应用程序。 b) AWS云中的安全、私有的虚拟网络 c) 逻辑上的资源隔离 d) 一个VPC仅可部署到唯一区域,但可跨多个可用区部署(推荐) e) 每个区域每个账户仅可拥有上限5个VPC f) 每个VPC拥有一个指定的私有IP地址 g) CIRD:无类别域间路由 2、 子网 a) 用来划分VPC,是VPC地址范围子集
本文介绍有关如何使用AWS EC2+Docker+JMeter创建分布式负载测试基础架构。 完成所有步骤后,得到的基础结构如下:
在我们看来,目前许多公司全力投入 Kubernetes 都是没有意义的,但选择权在他们。如果你读到了这篇文章,而且你所在的组织目前正在设法确定自己有多需要 Kubernetes,那么我希望本文的观点可以帮助你的团队做出正确的决定。
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊,但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门,而是其门下最主要的分部之一——AWS。
我们正处于云计算时代,虚拟服务器和存储空间等资源通常根据需要通过部署脚本以编程方式进行配置。尽管剥离这类资产几乎是一个立竿见影的过程,但在不再需要它们时将其移除并不是那么简单。简单地删除云资产,而不确保你的公司删除了可能指向它们的所有记录,无论是在你的域的DNS区域中还是在你的代码库中,都可能会为攻击者打开严重的安全漏洞进行攻击。
服务之间需要互相调用,在单体架构中,服务之间的互相调用直接通过编程语言层面的方法调用就搞定了。在传统的分布式应用的部署中,服务地址和端口是固定并且提前预知的,所以只需要简单的 HTTP/REST 调用或者其他的 RPC 机制直接调用即可。但是在当下的云原生微服务体系中,微服务大多在某个虚拟机或者某个容器下运行,服务实例数量以及提供服务的地址以及端口都是不固定的,可以理解为,这些服务实例都是临时的。所以,需要实现使服务客户端能够对一组动态变化的临时服务实例发请求的机制。
这是关于使用微服务架构创建应用系列的第四篇文章。第一篇介绍了微服务架构的模式,讨论了使用微服务架构的优缺点。第二和第三篇描述了微服务架构内部的通讯机制。这篇文章中,我们将会探讨服务发现相关问题。
在拉斯维加斯举行的黑帽大会(Black Hat 2014)上,一位颇有名声的研究人员称安全专业人士并未对托管在AWS云基础架构上的应用的安全性给予充分的关注,因而AWS用户可能更容易遭受到攻击:隐私信息暴露、模仿AWS EC2实例,甚或更糟。 黑帽大会上在星期三发表的一次演讲中,咨询公司Bonsai Information Security的创始人、开源w3af安全框架的领导者Andres Riancho详细阐明了他为一个“将Web应用托管在AWS基础架构上”的客户提供渗透测试的全经历。 尽管之前Rianc
首先,AWS会分配一个VPC,在这个VPC下默认会有3个子网,我们建立的EC2实例都在这3个子网里。
译者自序: 熟悉我的朋友都知道,我很不喜欢翻译东西,因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样,公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数,让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完,今天发布第六篇——《服务注册表》。 背景 一项服务的客户端需要使用客户端发现或者服务器端发现机制,从而获取给其发送请求的服务实例的位置。 问题 服务的客户端(在客户端发现机制中)或者服务路由(在服务端发现机制中)如何获取可用服务实例的信息? 需求 每个服务实例都会在
Master 只的是集群控制节点,每个集群需要一个检点来负责整个集群的管理和控制。 基本上所有控制命令都发给它,它来负责具体的执行过程。
在亚马逊云服务中部署被盛赞为是一个很好的方式来实现高扩展性并且你只需要支付你所使用的云计算机性能即可。那么,如何从这项技术中获得最佳的扩展性呢?
在如今,在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士,一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及,越来越多的企业都不选择考虑其他选项了。 虽然容器技术已经面世一段较长时间了,但最近是Docker帮助它们进入了企业应用的焦点。随着云的发展,更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处,但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外,随着云计
为了帮助充分利用AWS的托管服务快速构建起一套集群环境,彻底去掉“单一故障点”,实现最高的可用性,我们准备了《低代码智能集群@AWS的架构与搭建方案》看完本文,带你掌握“基于nginx配置服务器集群”。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂,我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络,但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑,并按小时支付租金。 我用的是Keras,一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单,它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow,一个数值计算的开源库,但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
在亚马逊的每一份年报中,Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中,Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准:坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润,以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道,“如果我们执行得很好,那么每天都是‘第一天(Day one)’。”
自动缩放服务能够帮助管理人员识别未充分使用的资源,从而减少公共云成本。了解负载平衡和标记功能是如何最大限度发挥这些优势的。 可扩展性是公共云的基石。但是,正如在有需要时扩展资源一样,在不需要或者资源未被充分使用时也需要收缩资源,这两者是同等重要的。这就有助于降低公共云成本、加速系统打补丁和更新升级,以及提高安全性。 但是,在动态云环境中实现手动实例管理实际上是不可能的。相反,IT团队应当使用云自动扩展服务。以下是一些入门提示。 识别不需要的工作负载与资源 在一个生产环境中,将很可能需要确保云工作负载或应用程
主要的AWS EC2区域出现性能下降后,Signal随之瘫痪,Xero和Nest则变得有点不稳定。 AWS周日晚上过得并不轻松,其主要的US-EAST-1区域的EC2实例出现了异常。 在太平洋夏令时20点11分,AWS状态页面宣布该平台的主要可用区出现了性能下降的问题。 30分钟后发布的通知声称:“由于进出附加EBS卷的IO被卡住,受影响的可用区内使用EBS卷的现有EC2实例也出现了性能下降。” “由于卷性能下降,受影响的可用区内刚启动的EC2实例可能无法启动。” 在太平洋夏令时21点47分,AWS表
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库,而不是数据库即服务产品,至少现在看是这样的。 上周,AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中,关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云(EC2)上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库,而不是使用亚马逊的数据库即服务(DBaaS)平台,比如关系型数据库服务(RDS)以及DynamoDB。 然而,一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验,而且一些仍旧在自我管理和DB
访问一个服务的客户端使用客户端服务发现或者服务端服务发现确定一个服务实例的位置并发送请求给这个实例调用所需服务。
译者自序: 熟悉我的朋友都知道,我很不喜欢翻译东西,因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样,公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数,让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完,今天发布第五篇——《服务端服务发现》。 背景 不同服务之间通常需要相互调用。在单体应用程序当中,服务间通过语言层级的方法或者过程实现相互调用。在传统的分布式系统部署下,服务在固定并且已知的位置(主机与端口)运行,从而确保各服务可利用HTTP/REST或者某种RPC
近年来数据泄漏的事件层出不穷,网上可以搜到大量的数据泄漏新闻。从业者也都明白,数据泄漏只是一个结果,而原因有很多种,可能是一个越权漏洞,也可能是一个弱口令,有N种可能都会导致泄漏。传统的数据安全保障体系为什么没能有效遏制数据泄漏?是方法论出错了,还是执行不到位?带着这个问题,笔者研究了两家云服务厂商,试图从框架上寻找可借鉴的地方。结论是,有可借鉴的地方,但仍然不足以保证数据安全。
“天下武功,无坚不摧,唯快不破”,相信大家对星爷电影《功夫》中的这句话耳熟能详。实际上,“天下武功,唯快不破”最早出自古龙先生的著名武侠小说《小李飞刀》:“小李飞刀,例无虚发,只出一刀,无人能挡,只因天下武功无坚不摧,唯快不破。”
在席卷全行业的云原生趋势中,企业虽然通过云原生转型收获了很多成果和价值,但也遇到了不少障碍和挑战。其中,由于云原生项目工具数量庞大且缺乏整体规划和标准,企业在 DevOps 场景中就因此遇到了种种效率难题。 为了帮助企业基于容器化核心平台——Kubernetes 来更好地应对云原生 DevOps 场景,亚马逊云科技特别举行了主题为《云原生 DevOps 的 Kubernetes 技巧》的 Tech Talk。本场 Tech Talk 特别邀请汇量科技 Mobvista 技术副总裁 & 首席架构师蔡超,以 D
1.虚拟化技术:虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术:研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术:解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术:针对大数据或复杂计算应用,解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术:解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术:解决云计算系统的访问安全性、数据安全性(包括数据私密性)等问题 7.云计算应用:面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
部署在亚马逊的云服务器中被认为是实现高可扩展性的好方法,同时只需要为您所使用的计算能力支付费用。不过您要如何从技术中获得最佳的可扩展性呢?
1.AWS宣布将从2024年2月1日开始,对所有公共IPv4 地址以每小时每个IP地址收取0.005美元的政策来收费。亚马逊表示,这些收费将适用于所有 AWS 服务,包括EC2、关系数据库服务(RDS)数据库实例、Elastic Kubernetes Service (EKS),并将适用于所有 AWS 区域(商业、AWSChina、GovCloud)。
公有 PaaS 平台并没有达成共识,没有统一应用的 PaaS 服务 API,因此不便于应用在各平台之间移植。谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立,在强大的技术实力与基础资源的支撑下,构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。相对于三大巨头,于2007 年起家的 Heroku,正是由于看到了大平台厂商对应用代码的“侵入性”,以及对开发人员的“绑架”,因而独辟蹊径地开发了一套可移植的 PaaS 平台。
两周前,Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架,它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制,没几天就给出新版的TensorFlow测试数据,在性能上开始压制Caffe2。 由此看来,要在人工智能上赶超Google,Facebook仅仅靠模仿还是不够的,而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说,留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果:除了VGG16模型测试中的8核数据,其余结果上TensorFlow均处于优势。
终于,亚马逊也加入了全球AI芯片大战。今天凌晨,亚马逊在拉斯维加斯召开的AWS re:Invent大会上,亚马逊AWS CEO Andy Jassy发布了一系列新产品,其中包括针对机器学习定制设计的云端AI芯片Inferentia。
如今如果没有提及容器,就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家,都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及,更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间,但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展,越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处,但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且,随着云计算中容器的日益普及,包括亚马逊网络服务(AWS)
在席卷全行业的云原生趋势中,企业虽然通过云原生转型收获了很多成果和价值,但也遇到了不少障碍和挑战。其中,由于云原生项目工具数量庞大且缺乏整体规划和标准,企业在 DevOps 场景中就因此遇到了种种效率难题。
上一篇简单介绍了一下k8s是什么以及如何使用kubeadm快捷安装,今儿来聊一下k8s的几个基础概念及术语。k8s中的资源都可以使用yaml文件进行描述。(文章内容来源于《kubernetes权威指南 第四版》)
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现(本文) 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署 重构单体应用为微服务 原文链接:Service Discovery in a Microservices Architecture ---- 为什么要使用服务发现 假设我们需要通过 REST API 或 Thrift API 去调用某个服务,为了完成一次请求,我们需要知道服务实例的地址(IP和端口号)
自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源,并降低公共云成本,以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是,由于在需要时扩展资源很重要,因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本,加快了系统完美补丁和更新升级,并提高了安全性。 然而,手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反,IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中,云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行
上一篇文章,我们详细介绍了开发基于 PaaSTA 的新部署模型的架构和动机。现在想分享我们将现有 Kafka 集群从 EC2 无缝迁移到基于 Kubernetes 的内部计算平台的策略。为了帮助促进迁移,我们构建了与集群架构的各种组件接口的工具,以确保该过程是自动化的,并且不会影响用户读取或写入 Kafka 记录的能力。
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
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