张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
在 0.11.0 中,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能,可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
目前我的博客使用Typecho + VOID(主题)部署在GCP香港上,访问速度不能说很慢,但是移动全线路绕美个人体验很差。之前直接套了nodecache的香港CDN,反而变成了减速器,之后又安装了魔改版BBR,腾讯TCPA加速80,443,图片懒加载并上传到腾讯云cos用国内CDN加速,但是总体速度依旧不尽人意。直接压缩成WebP并不是所有浏览器都支持,不支持的浏览器直接不显示图片,所以要让支持的浏览器加载WebP格式,不持支的浏览器加载原格式。
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式,在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能,为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式,在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能,为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 (一)什么是元数据加速器? 元数据加速功能是由腾讯云对象存储(Cloud Object Storage,COS)服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能,支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务,系统设计指标可以达到2.4
Apache Hudi 0.13.0引入了一系列新特性,包括Metaserver, Change Data Capture, new Record Merge API, new sources for Deltastreamer等。虽然此版本不需要表版本升级,但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大更改和行为更改的操作。
BOtB(Break out the Box)是一款容器分析和漏洞利用工具,其主要是为渗透测试人员和工程师所设计的。
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
对象存储以独立的对象的形式管理数据,而不是传统的文件层次结构或块存储的形式。每个对象包括数据、元数据和唯一标识符。元数据是描述数据的信息,比如创建日期、类型和其他相关信息。
对象是MinIO存储数据的基本单元,也被称为MinIO的文件。对象由元信息(Object Meta)、用户数据(Data)和文件名(Key)组成。对象由存储空间内部唯一的Key来标识。对象元信息是一组键值对,表示了对象的一些属性,例如最后修改时间、大小等信息,同时您也可以在元信息中存储一些自定义的信息。
如果我们在渗透测试中发现一个OSS,而且默认无法进行读取数据(即桶ACL为"私有"),但是通过查询ACL我们发现桶ACL可写,那么此时我们就可以通过写ACL来更新桶ACL并获取到对象数据信息
如果您需要更多的灵活性上传图片到谷歌地球引擎(EE),比 代码编辑器UI 或upload在命令 “earthengine”命令行工具 提供,您可以通过描述使用被称为一个JSON文件“的图片上传这么做manifest”并使用upload image --manifest命令行工具的命令。
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
工作中存储集群使用了 Ceph 技术,所用的是版本是 Luminous 12.2.4,因为刚刚上手 Ceph,不少概念和问题也都是头一次听说,比如这次的自动分片(auto resharding)。不得不说,Ceph 对象存储目前还是不够完善,Luminous 对于 bucket 中存储大量数据的支持还是不够理想,这造成了不小的使用不便。虽然 Ceph 在着手解决,但还没有达到足够理想的状态。
在 0.11.0 中,默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关,您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
S3 全名是 Simple Storage Service,简便的存储服务。amazon (S3) 是一个公开的服务,Web 应用程序开发人员可以使用它存储数字资产,包括图片、视频、音乐和文档。S3 提供一个 RESTful API 以编程方式实现与该服务的交互。可以通过 Amazon S3 随时在 Web 上的任何位置存储和检索的任意大小的数据。
一、API解读 1 GridFSBucketOptions 1)public string BucketName { get; set; } 获取或设置bucket名称 2)public int ChunkSizeBytes { get; set; } 获取或设置块的字节大小 3)public ReadConcern ReadConcern { get; set; } 获取或设置读关注 4)public ReadPreference ReadPreference { get; set; } 获取或设置读优先
文章来源:火线Zone社区,链接:https://zone.huoxian.cn/d/907-aws-s3
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
MinIO 是一款高性能、分布式的对象存储系统. 它是一款软件产品, 可以100%的运行在标准硬件。即X86等低成本机器也能够很好的运行MinIO。
近期,Milvus 发布了全新升级的 Milvus 2.3 版本,内核引擎加速的同时也加入了诸如支持 GPU 这样实用且强大的特性。可以说,以 Milvus 2.3 为代表的 Milvus 2.x 版本无论在功能还是性能上都远超 Milvus 1.x 版本。因此,有很多新老用户反馈,想要将存量向量数据从其他数据源迁移到 Milvus2.x 中,为了解决这一需求,Milvus-migration 项目应运而生。
不同于文件系统,对象存储是一个扁平的架构,在海量数据的场景下统计某个目录(对象前缀)下所有文件的大小是一个非常难的操作,只能列出该目录下所有文件,然后将所有文件大小相加的方式获取总大小。根据客户的实际反馈,在文件数目非常大的情况下,这种方式不是特别友好,耗时非常久,还需要长期占有主机端资源做list object以及统计容量操作。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
在我们将文件上传到 S3 后再次重新从界面中下载的时候发现上传文件的简体中文为乱码。
JuiceFS 是一个创新性的软件产品,很多初次尝试的小伙伴对产品和用法感到很多疑惑,所以为了帮助大家快速理解并上手 JuiceFS,我们整理了24个关于 JuiceFS 经典的问题答案,相信经过这 24 问,大家对 JuiceFS 会有更清晰的认识,使用上也会更加得心应手。
2018年,谷歌推出了云AutoML,引起了广泛关注,是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中,你将学习“AutoML”,这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
配置COSCMD COSCMD是腾讯云官方的命令行工具,可通过简单的命令行指令实现对对象的批量上传、下载、删除等操作。 安装COSCMD $ pip install coscmd $ coscmd -h # 测试是否安装成功 在root目录下创建配置文件.cos.conf,并写入配置 secret_id:密钥中的SecretId secret_key:密钥中的SecretKey bucket:存储桶名称 region:存储桶所在地域 [common] secret_id = <Yo
AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台,它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。
TerraGoat是一款专门针对Terraform的安全漏洞学习基础设施,TerraGoat中所有存在的安全漏洞都是软件开发人员故意留下的,可以更好地帮助广大研究人员深入学习和研究跟Terraform相关的安全漏洞。
对象存储服务与客户的VPC打通,需要客户先确认在哪个子网中使用。由腾讯云工程师进行网络配置,会在客户指定的子网中配置一个vip并与对象存储打通并映射。
无服务器云函数(SCF)是腾讯云提供的Serverless执行环境,也是国内首款FaaS(Function as a Service,函数即服务) 产品。其核心理念是让用户将重心放在业务的逻辑实现上,而不用关心底层的运维包括服务器、存储、网络、自动扩缩容、负载均衡、代码部署等问题。
对于给定的音频数据集,可以使用Spectrogram进行音频分类吗?尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图,并使用频谱图作为分类问题的图像。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法,并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。
参考资料:https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
TimingWheel是kafka时间轮的实现,内部包含了⼀个TimerTaskList数组,每个数组包含了⼀些链表组成的TimerTaskEntry事件,每个TimerTaskList表示时间轮的某⼀格,这⼀格的时间跨度为tickMs,同⼀个TimerTaskList中的事件都是相差在⼀个tickMs跨度内的,整个时间轮的时间跨度为interval = tickMs * wheelSize,该时间轮能处理的时间范围在cuurentTime到currentTime + interval之间的事件。
1.GET /healthCheck 这个API用来检查集群状态是否完好。 我们访问(相当于直接GET):xx.xx.8.133/healthCheck,看到返回:
Ceph 集群的部署必须要正确规划, MON 性能对集群总体性能至关重要。 MON 通常应位于专用节点上。为确保正确仲裁,MON 的数量应当为奇数。
Asp.Net Core 5.0/6.0对象储存扩展包,支持Minio自建对象储存、腾讯云COS、。支持OSS常规操作,比如储存桶创建,删除、对象上传、下载、生成签名URL等。支持.NET 5/6,也推荐升级至.NET 5/6.
Alluxio(/əˈlʌksio/)是大数据和机器学习生态系统中的数据访问层。最初作为研究项目「Tachyon」,它是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 作为创建者 2013 年的博士论文创建的。Alluxio 于 2014 年开源。
毫无疑问,乘着云计算发展的东风,Ceph已经是当今最火热的软件定义存储开源项目。如下图所示,它在同一底层平台之上可以对外提供三种存储接口,分别是文件存储、对象存储以及块存储,本文主要关注的是对象存储即radosgw。
为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU(Tensor Processing Unit),Google在其自家称,由于TPU专为机器学习所运行,得以较传统CPU、 GPU降低精度,在计算所需的电晶体数量上,自然可以减少,也因此,可从电晶体中挤出更多效能,每秒执行更复杂、强大的机器学习模组,并加速模组的运用,使得使用者更快得到答案,Google最早是计划用FPGA的,但是财大气粗,考虑到自己的特殊应用,就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
来源:https://juejin.cn/post/7151673227943608350 云原生报警背景现状 在云原生的生态下,kubernetes 已经被越来越多地应用到公司实际生产环境中。在这样的生态环境下系统监控、业务监控和数据库监控指标都需要在第一时间获取到,目前用的最多的也是 prometheus、exporter、grafana、alertmanager 这几个软件组建起来构建自己的监控系统。以上这几款软件组建监控系统比较容易。可是在告警这一环节,只能依靠终端 vim 来编辑规则文件。今天给大
社区管理员注:目前官方已提供 FTP Server 工具支持进行FTP文件管理操作,请有需要的用户直接根据官方文档操作。 我的网站一直用的是腾讯云的COS,图片、JS、CSS等静态资源都存在上面,速度比较理想。但有一个通点:文件管理相当不方便,上传文件虽然说可以支持单文件20G,但是删除文件只能一个一个删除,而且当文件夹里面有文件是还不能删除,只能把文件夹里的东西一个一个删除,然后删除文件夹。有些人或许会说,那就放那里呗,反正不影响,但对于我这个强迫症来说,这个不能忍!!有时候我还真一个一个删除,真苦逼呀。
TStor OneCOS简介 TStor OneCOS海量对象存储(后面简称OneCOS),是基于腾讯云公有云存储架构打造的完全自研的分布式软件定义存储,轻松支持单桶万亿对象和EB级容量,集群容量无限伸缩,同时支持高密大盘等多种硬件机型。本期我们来聊聊单桶万亿对象数的核心能力。 背景 “ 云计算、5G、大数据、AI等创新技术的快速发展,引发了海量非结构化数据的规模化聚集,数百PB容量或千百亿数量的海量数据存储需求变得越发普遍。 以智能汽车自动驾驶训练场景为例:一辆汽车约搭载8个摄像头,包括前向3颗、周
在本文中,我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务, 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告,到 2021 年,有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
平常在学习一些东西或者研究一些东西的时候会整理一下然后发到博客网站上,然后编辑时候一般使用的都是markdown格式,然后图片的存储有时候就很闹心,开始用的公共图床,但是没几天不是图片失效了就是图床网站倒闭了,然后现在很多网站都加限制防外链的。就想着自己搭建个图床,费用不高,可玩性较高,最主要资源自主管控,没有那么多限制。
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