为什么要监视多个Kubernetes集群，主要有两个原因。在第一个使用场景中，您拥有集群，每个开发阶段(如开发、阶段化和生产)都有一个集群。另一种情况是运行托管服务，或有运行工作负载的客户机，这些工作负载需要对可靠性进行监控，或作为运行服务的一部分进行使用。
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。考虑的方面主要包含以下几点： 当我们向Google表示了信任，选择他们作为我们数据保管人，他们是否有足够的成熟的安全控制措施，不会对我们的服务增加风险？ GCP是否给予我们跟现有环境相当或更好的安全控制，以便我们用来保护客户数据？ 与供应商建立信任 我们有一个内部供应商审核流程，包括我们的
近些年国内市场，尤其是互联网行业，竞争非常激烈，也越来越饱和，于是很多产品纷纷出海。他们的发行方式多种多样，服务部署方式相应的有所不同：有自己部署在aws/gcp/azure等公有云上的，也有部署在海外IDC服务器的，这两种方式面对的安全威胁也多种多样，但有一点是共同的，那就是DDoS攻击。因此，当下研究中国企业海外业务DDoS防护解决方案，显得十分必要。
路透社最新消息，美国将于1月6日，也就是明天，专门针对AI软件出口进行新的管制。没错，这次针对的还是中国。
公共云网络创业公司Aviatrix推出了一项托管服务来在三大云环境中构建和管理虚拟私有云（VPC）网络：亚马逊网络服务（AWS），Microsoft Azure和Google云平台（GCP）。
编辑手记：Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移，其战果可喜可贺，然而每一次成功，都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。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。 系列文章回顾： 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台（GCP）的方法论 系统架构
本文介绍ENVI软件中，手动划定地面控制点从而实现栅格图像相互间地理配准的方法；其中，所用软件为ENVI Classic 5.3 (64-bit)。
上一篇文件 Tekton介绍 介绍了Tekton、Tekton的安装教程、以及使用Tekton实现简单的HelloWorld，这篇文章通过复杂的项目实现完整的CI/CD流程来了解Tekton的使用。
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务，随着这一日期的临近，许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案，而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
如果您想从事DevOps行当，了解DevOps工程师的薪资前景是最先要迈出的关键步骤之一。 鉴于DevOps工程成为一个新兴行当，了解合理的报酬水平是什么样可能令人困惑，如果您是这个行当的新手，更让人一头雾水。“合理”的DevOps工程师薪水因公司而异。此外，将你作为DevOps工程师的角色与你在开发行业的同仁区分开来可能颇具挑战性。 本文分析了目前市面上DevOps工程师的薪资水平，并着重介绍了你对这个行业要了解的所有信息。 DevOps工程师简介 DevOps工程师是开发和运营方面拥有丰富知识的IT专业
最近的研究表明全局协方差池化(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。
近日，国际权威研究机构Gartner发布《SASE Will Improve Your Distributed Security Everywhere》报告，综合评估ZTNA、SWG、CASB、FwaaS（防火墙即服务）等多个维度的能力后，提名了全球共56家厂商。腾讯云凭借全球唯二、国内唯一的完备ZTNA（零信任安全访问）能力获得推荐，同时也是国内唯一具备Edge Computing Protection（边缘计算保护）能力的获推荐厂商。
近期，Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题，攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform（GCP）中获取Google Workspace域数据的访问权。
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI AlphaGo退隐，留下身后一众你追我赶的围棋AI。 比如说前些天在野狐上连斩多名职业选手的新版绝艺“符合预期”，又比如说多年研究国际象棋和
分析公司Gartner预测，到2023年，70%的组织将在生产中运行三个或更多容器化应用程序。容器、Kubernetes和微服务应用模式是企业IT创新和数字化转型的三大驱动力。很多公司已经采用这些技术，发挥其在应用程序开发和部署方面的优势。
Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族，同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK，包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门，以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
Control Plane: 控制平面在逻辑上控制转发行为。比如路由协议, 网络中间设备（middlebox: NAT, 负载均衡，firewall, IDS, etc.）
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3（Python 版 AWS SDK）来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作，但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据，事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台（Azure、GCP、Oracle Cloud），更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
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。
1 GCP 渗透测试笔记（译文） 本文对GCP渗透测试中应用到的基础知识与渗透测试技术点进行介绍。 https://zone.huoxian.cn/d/2661-gcp 2 2023年高级威胁攻击趋势预测 本文介绍了巴斯基公司的安全研究与分析团队GReAT对2023年高级威胁（APT）攻击的发展趋势进行的展望和预测。 https://www.aqniu.com/hometop/91104.html 3 使用 Cloud Shell 在 Google Cloud Platform (GCP) 中权限维持 IB
几项数据处理、几何和辐射改进，以及新的数据分发过程，定义了 Collection 2 Level-1 数据。此页面提供了有关用户可以在 Landsat Collection 2 Level-1 数据中找到的更改的详细信息。请参阅本页下方列出的特定于仪器的数据格式控制手册，以更全面地了解这些数据特征。
2024 年，云计算无处不在，但很多时候并不引人注意（如 iCloud 和 Google Docs）。云计算已经变得像真正的云一样无处不在。云计算的许多优点，如弹性、可扩展性和易用性，现在都得到了很好的理解。它们缩短了新产品上市的时间，并解决了现有产品的扩展挑战，而且无需经历艰辛的计划和采购过程。
WireGuard 在云原生领域的应用有两个方面：组网和加密。不管是组网还是加密，其实都是和 CNI 有关，你可以在原有的组网方案上利用 WireGuard 进行加密，也可以直接利用 WireGuard 来进行组网。目前直接利用 WireGuard 进行组网的 CNI 有 Flannel[1]、Wormhole[2] 和 Kilo[3]，只利用 WireGuard 进行数据加密的 CNI 只有 Calico[4]，当然 Flannel 也可以和 Kilo 结合使用，这样就只利用 WireGuard 来进行加密了。
大家好，我是猫头虎！今天，我要分享一个激动人心的话题：Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中，我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中，以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
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。
最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
既然這次是參加 DevOps 組別，勢必要與 DevOps 做個完美的結合。我們在過去的二十幾天內，一起探討了 k8s 的概念、各種不同的物件以及欣賞了各種不同的應用。最終，當然是希望將 k8s 套用到日常運作的系統內。在 GCP 中建立 k8s 叢集 已經介紹過如何在 GCP 平台上建立 k8s 叢集，因此利用這最後的時間，我們就以 GCP 當作例子示範來欣賞一下如何建立一條自動部署的 Pipeline。
我们有一个环境，其中包含分属三个不同供应商（AWS、GCP 和私有云）的三个集群，我们希望不同集群中运行的应用能够互相通信，以及：
将LoRa连接性与Google Cloud Platform（GCP）配对可以满足广泛的工业IoT（IIoT）用例。LoRa的长久性和灵活性，再加上GCP强大的体系结构和对可扩展创新的承诺，为工业运营商提供了构建明天世界所需的工具。
最近，优步在其官方工程博客上发布了一篇 文章，阐述了将批数据分析和机器学习（ML）训练的技术栈迁移到 谷歌云平台（GCP） 的战略。优步运行着世界上最大的 Hadoop 装置之一，在两个区域的数万台服务器上管理着超过上艾字节（exabyte）的数据。开源数据生态系统，尤其是 Hadoop，一直是数据平台的基石。
Diagrams lets you draw the cloud system architecture in Python code. It was born for prototyping a new system architecture design without any design tools. You can also describe or visualize the existing system architecture as well. Diagrams currently supports main major providers including: AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud, Oracle Cloud etc... It also supports On-Premise nodes, SaaS and major Programming frameworks and languages.
在过去的几年中，我们已经看到 Kubernetes 被广泛用作容器编排平台。随之而来的还有不同的方式来操作 Kubernetes 集群。一些企业更喜欢一个集群一租户（硬多租户），而另一些企业更喜欢一个集群 n 租户（软多租户）模型。我们已经看到许多企业都采用后一种模型，因为它可以帮助他们减少很多运营工作。对于软多租户模型，明智地提供成本分配租户的可见性非常重要，以便可以相应地向组织收费。
ABoVE: AirSWOT Water Masks from Color-Infrared Imagery over Alaska and Canada, 2017
【新智元导读】今年3月，谷歌联合 7 家顶级风投资本，联合举办机器学习初创公司大赛，挑选底层机器学习技术最具独特性，可扩展，产品能市场化的公司进行投资。今天，竞赛结果公布，用机器学习简化大脑数据分析流程、自动推荐系统和医疗数据标记的 3 家公司获奖，从 350 个团队中脱颖而出。竞赛结果体现了国外机器学习投资趋势，值得关注。 今年 3 月，紧随收购数据科学平台 Kaggle 后，谷歌在首届谷歌云大会 Google Cloud Next 上宣布推出谷歌云机器学习初创公司竞赛，将采取创新机器学习方法的初创公司放
近日，谷歌推出了几项新的聚焦于云安全的谷歌云平台（GCP）增强。这些增强包括云安全命令中心（云SCC）、“谷歌云盔（Google Cloud Armor）”、VPC服务控制等新服务和若干供G Suite管理员使用的新特性。此外，这些增强是谷歌云平台投资的一部分，帮助客户增强他们的企业解决方案以及他们使用的GCP服务的安全性。 借助云安全命令中心，客户可以把安全相关的信息组织到一个控制面板中，谷歌云盔可以阻止DDos攻击及其他威胁。此外，VPC服务控制提供了一种把本地安全策略扩展到谷歌云服务的更好方法，而G
图表即代码 图表让你可以在 Python 代码中绘制云系统架构。它的诞生是为了在没有任何设计工具的情况下对新的系统架构设计进行原型设计。你还可以描述或可视化现有系统架构。Diagrams 目前支持主要的主要云供应商，包括：AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud,Oracle Cloud等......它还支持On-Premise节点，SaaS以及主要的Programming框架和语言。 📷 GitHub数据 25.9k stars 349 watching 1.6
该篇概述了ArcGIS Pro下正射制图的基本流程，并以大疆无人机影像为例，解释操作流程和关键参数。
随着腾讯云业务的全球扩张，越来越多的海外节点在陆续的建立起来，跨海，跨洲的长距离传输也越来越成为业务的常态（像直播视频云业务就有海外主播国内乃至全球观看的业务形态）。这种远距离的数据传输，拥有长的RTT(Round Trip Time往返时间)和高的带宽，管道容量（BDP，即Bandwidth和RTT的乘积）大，被称作长肥管道。传统的TCP应用于网络不稳定的长肥管道，传输效率不高，已越来越不能满足业务稳定高速传输的苛刻要求。本文分析了长肥管道存在的问题，并提出了解决此问题的一个思路。
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。
在一个月的时间里，谷歌收购了Orbitera公司，并且在11月10日完成了对Apigee公司的收购。很明显的是，这两次收购都是为了扩展谷歌云平台（GCP），但谷歌的Andromeda项目如何利用这些收
对于云公司而言，IP地址使用状况是一个观察其客户及业务发展的重要指标，尽管IPv6地址也已进入“商用”阶段，但现阶段绝大部分用户仍然会使用云公司的IPv4地址进行全球网络连通和实现各类云服务。对于IP地址，相信很多人并没有刻意关注过。
how to deploy a TiDB cluster on GCP GKE with your laptop (Linux or macOS) for development or testing
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
自从2005年 Etsy 网站开始运营，Etsy.com 和大多数相关的服务就被部署在自托管的数据中心。今年早些时候，我们决定评估是否要把所有服务部署到云上。 当时，在我们自己的硬件上运营数据中心是一
强化学习（RL）的许多应用都是专门针对将人工从训练循环中脱离而设计的。例如，OpenAI Gym [1]提供了一个训练RL模型以充当Atari游戏中的玩家的框架，许多问扎根都描述了将RL用于机器人技术。但是，一个通常讨论不足的领域是应用RL方法来改善人们的主观体验。
例行查看 krew index 的时候，发现有个新插件 gadgit，翻翻来历，居然是 Kinvolk 的作品，公司不太出名，印象里最早做服务网格 Benchmark 的就是他。插件功能介绍很简单：Collection of gadgets for Kubernetes developers，但是用法就很了不得了，非常有字数越小事越大的感觉：
简介：本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
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