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
Metabadger是一款功能强大的SSRF攻击防护工具，该工具可以帮助广大研究人员通过自动升级到更安全的实例元数据服务v2（IMDSv2），以防止网络犯罪分子对AWS EC2发动SSRF攻击。
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”。
基于AWS EKS的K8S实践系列文章是基于企业级的实战文章，一些设置信息需要根据公司自身的网络等要求进行设置，如果大家有问题讨论或咨询可以后台私信我或者加入知识星球问我，知识星球的加入方式在文章末尾。
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
从简单易上手的「云表格Pro」和「项目协作」工具，到强大又灵活的「零代码应用搭建平台」，伙伴云将轻量级工具与定制化系统合二为一，满足从小白到专家、从部门到企业的全面数字化需求。
2006年，AWS发布了其第一个Serverless存储服务S3和第一个Serverful计算服务EC2，这也是AWS正式发布的前两个服务，开启了云计算波澜壮阔的旅程。2014年，AWS发布了业界第一个Serverless计算服务AWS Lambda。在今年（2021年）的AWS re:Invent大会上，AWS又发布三个Serverless新品：Redshift Serverless、EMR Serverless和MSK Serverless。AWS的15年发展史（2006到2021年），也是一部AWS创造和深耕Serverless的历史，一部从Serverful不断向Serverless演进的历史。
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的，因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
ConvertKit 是一家全功能电子邮件服务提供商 (ESP)，是发展最快的电子邮件营销公司之一。但作为一家自力更生的私营企业，没有外部资金的支持，云成本控制对 ConvertKit 来讲非常重要。 近日，ConvertKit 详细列出了 2021 年在 AWS 上的花费，回顾了自己到底花掉了多少钱，并思考哪里还能进一步优化。“过去这一年我们也犯了不少错，但好在这些问题都可以修正。”ConvertKit 基础架构工程师 Kris Hamoud 表示。
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位，否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
Serverless的全称是Serverless computing无服务器运算，又被称为函数即服务（Function-as-a-Service，缩写为 FaaS），是云计算的一种模型。以平台即服务（PaaS）为基础，无服务器运算提供一个微型的架构，终端客户不需要部署、配置或管理服务器服务，代码运行所需要的服务器服务皆由云端平台来提供。 国内外比较出名的产品有Tencent Serverless、AWS Lambda、Microsoft Azure Functions 等。
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。
django orm开发的主要目的是为了能够尽可能少通过sql语句操作数据库，这样就可以使得没有学习过数据库的朋友也能够开发一个自己的动态网站。但是，我个人在使用过程中，还是推荐需要提前掌握好数据库基础知识。
大数据前几年各种概念争论很多，NoSQL/NewSQL，CAP/BASE概念一堆堆的，现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网，分控，各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上，搞得久了就会发现，大部分都还是数据仓库的衍伸，所以我们称呼这个为“新数仓”，我准备写一系列相关的文章，有没有同学愿意一起来的？请联系我。前面有一些相关文章，大家可以看看： 新数仓系列：Hbase国内开发者生存现状（2） 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 产品决定的是长期竞争力，运营决定的是短期用户体验。本文简单梳理下
一、背景二、创建IAM角色和用户三、配置CloudWatch代理日志保留策略四、下载并安装代理安装包五、创建CloudWatch代理配置文件六、运行CloudWatchAgent参考
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）’。”
AWS IoT 平台为了保证终端设备通信的安全性，终端设备与 AWS IoT 平台的 MQTT 通信使用基于证书的 TLS 1.2 双向认证体系。即 IoT 平台会验证当前设备使用的证书是否可信，同时，终端设备也会验证 IoT 平台使用的 CA 证书是否可信。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
虽然AWS有产品能够同物联网应用协同工作，但是我曾经读到过PaaS数据库架构可能在涉及大数据时是一种更好的方式。那么PaaS数据库应用的安全含义是什么？在物联网上什么时候采用才是合适的时机呢？ 使用基
本文介绍了如何提升云可扩展性的三种方法。首先，使用自动缩放（Auto-scaling）可以自动根据负载调整实例数量。其次，水平扩展数据库层（Horizontally scaling the database tier）可以通过增加只读实例来提高数据库性能。最后，使用分区的EBS卷可以进一步提高性能。
2008年7月3日消息，据国外媒体报道，研究机构Gartner近日发布一份名为《云计算安全风险评估》的报告，列出了云计算技术存在的7大风险。
最近，我根据Ubuntu提供的标准开发了一套云工具，并将它们移植到了Debian系统中。下面让我们来看看如何在云端使用debian！
前不久，Gartner发布了最新的数字营销和广告宣传周期报告，显示客户数据中台（CDP）可能改变营销人员对技术生态系统的运行方式。这一观点将CDP推向了数字化营销的浪潮之巅，不少企业都希望能采购一个CDP来实现营销效果的升华。
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？
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。
在这篇文章中，我将跟大家分享我在利用SSM代理通信实现后渗透利用方面所作的一些研究。需要注意的是，我这里指的并不是SSM代理或SSM中的安全漏洞。
在过去的几年里，我们看到了许多有关使用基于云架构的组织/企业的数据泄露事件。基于云的服务提供商（如AWS），只需点击几下就可以轻松灵活地创建一个基础架构，但如果你因此而忽略了某些安全检查点，则它可能会为恶意攻击者提供许多的机会。为了填补这方面的空白，AmazonWebServices（AWS）提供了几种不同的服务，可用于维护和确保云基础架构的安全性。
POST请求借助body-parser模板引擎以及req.body()函数得到参数。
对于在云端运行重要工作负载的任何企业而言，确保云支出随需求增减而自动增减是核心优先事项之一，但对于太多的企业来说，这又常常是令人痛苦、代价高昂的教训。不过从来不缺一线用户给出的有意义的详细指导，爱彼迎（Airbnb）正是愿意分享宝贵经验的用户之一。 爱彼迎的两位软件工程师Evan Sheng和David Morrison在一篇详细的新文章中介绍了他们如何使用Kubernetes Cluster Autoscaler动态扩展云集群；近年来，这家公司做出了许多早期云采用者正在做出的转变：将几乎所有在线服务从手
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。
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？
Sysdig 的研究人员发现了一种新的云原生挖矿攻击行动，并将其命名为 AMBERSQUID。攻击针对不太常用的 AWS 服务，如 AWS Amplify、AWS Fargate 和 Amazon SageMaker。这些不常见的服务往往意味着其安全性也会被忽视，AMBERSQUID 可能会让受害者每天损失超过 1 万美元。
我们在 第三部分 中放弃构建真实的用户端，而学习使用 Vue 路由获取组件数据的新方式。现在我们准备将注意力转移到为用户创建 CRUD（增删改查）的功能上 —— 本教程将聚焦在编辑已存在的用户。
来源：腾讯产业互联网｜主笔：kitty，阿诚｜编辑：叉叉 ---- 工业化时代，企业的竞争力可以通过开动了多少马力反映出来。而信息化时代，企业的竞争力取决于其数字化普及程度、数字化计算能力。产业互联网的浪潮中，每个企业都面临数字化能力重构的命题。 腾讯战略生态企业、腾讯SaaS加速器首期成员道一云，成立于2004年，作为企业微信上的多用途工具，不仅提供OA、HR、CRM等开箱即用的标准化协同应用，还提供面向企业个性化搭建需求的低代码开发平台道一云七巧，帮助企业或组织快速构建数字化流程，走出数字化管
Checkov是一款针对基础设施即代码（IaC）的静态代码安全分析工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以在在Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Serverless Framework和其他基础设施的构建期间，轻松检测出云端代码安全问题。
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。
ec2 aws主机，sudo -i 切换用户到root 修改了一个ec2-user目录下的模板文件。纯手贱执行了一下：
用户登录功能是 Web 系统一个基本功能，是为用户提供更好服务的基础，在 Flask 框架中怎么做用户登录功能呢？今天学习一下 Flask 的用户登录组件 Flask-Login
作者｜吴建阳 翁建清 策划｜褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台，用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群，用于大规模数据处理、分析，使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源，一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商，查询其官网发行版本记录，能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日，当是时
“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。”
本文将对云端环境中的横向移动技术和相关场景进行深入分析和研究，并给大家展示研究人员在云环境中观察到的一些威胁行为。云端环境中的横向移动可以通过利用云API和对计算实例的访问来实现，而云端级别的访问可能会扩展到后者。
进入AWS管理控制台中，创建VPC，包括单个可用区中的一个 VPC、一个互联网网关、一个公有子网和一个私有子网，以及两个路由表和一个 NAT 网关。
建立一个很酷的机器学习项目确实很不错，但如果你希望其他人能够看到你的作品怎么办呢？当然，你可以将整个项目放在GitHub上，但这只能给程序员看，如果你想给自己家里的老人看呢？GitHub肯定不行，所以我们想要的是将我们的深度学习模型部署成世界上任何人都轻易访问的Web应用程序。
要确保公司云资产的安全性，首先要应用基于虚拟网络独特性修改的可靠的数据安全实践。云服务正逐渐获得IT经理们的信任，他们一直对将公司的关键业务资产放在云上的安全性有所质疑，这质疑也合情合理。
在先前的文章中，我谈到了如何使用 Linux 容器技术（如 Docker）简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植，它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行，容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载，这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
科技即商业 TECHNOLOGY IS BUSINESS 引言 「互联网+」的浪潮正在冲击传统的商业模式和商业组织。支付宝与天弘基金开发的余额宝在短短一年之内，吸引用户数超过1个亿，资金量超过5742亿，一跃成为全国最大的货币基金。2013年成立的菜鸟网络将传统的「四通一达」快递公司整合进其统一信息云平台，迄今已经实现了全中国超70%快递包裹的跟踪管理 。微信在短短三四年之内，月活用户量达到6亿，2014年春节顶峰时间每分钟微信数量超过1000万条，与此同时，传统电信运营商的短信量剧减41.57% 。这些新
虽然创建一个机器学习项目很酷，但你最终往往还是希望其他人能够看到自己的成果。当然，你可以将整个项目放在 GitHub 上，但是，你的祖父母估计很难看明白。因此，我们想要做的是，将深度学习模型部署成一个任何人都可以访问的 web 应用程序。
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
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