大家好,我是猫头虎博主!今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持,而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展!
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进,像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久,终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性,都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务,这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务,那么从一开始,就应该使用 CI/CD 的方式;当然,如果你走上了这条路, Jenkins 就是你的良师益友。
最近,我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此,我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群,有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群,所以简单地删除所有的pod、service、deployment等,来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来,该帖子已更新,可以使用最新版本的JHipster(6.3.0)和Istio(1.3.0)。
Docker是一个流行的容器化平台,它可以让您将应用程序打包成容器并部署到不同的环境中。Spring Boot应用程序可以通过Docker容器进行部署,以便在不同的环境中运行。
初步猜测是没有引入对应的module,因为没写过python代码,所以需要网上找找资料,网上资料说可以用pip install就可以,不过我python环境刚安装,这个命令在哪运行?通过搜索知道需要配置环境变量,这个和java也一样,都是要配环境变量,才能在cmd窗口使用sdk的命令
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。
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是,这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同,这一方案没有语言绑定的问题。
在AI辅助编程飞速发展的时代,健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI,并强调虽然AI带来重大进步,但人的专业知识仍不可替代。
虽然 Linux 受到了绝大多数互联网公司的青睐,但是 Windows 服务器在中小企业的服务器选择中依然还是首选。
你的操作系统包管理工具应该能够帮助你在操作系统中安装 Java。 如果你使用的是基于 Ubuntu 的操作系统,但是这个操作系统没有提供的最新版本的 Java 的话,请尝试访问 WebUpd8 页面中的内容: packages for those OSes 。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
本文译自 Matt Stauffer 的系列文章. ---- 如果你关注我的博客有段时间了,那你应该曾经见过我在 Laravel 环境检测问题上的各种尝试,特别使用环境变量进行检测这方面。例子 感谢 Laravel 5, 它极大地简化了环境检测环节。在 4.x 版的时候,你要创建多个基于运行环境名称的环境配置文件(比如 .env.php, .env.local.php 等)。老实说,我从来用过这个功能。但我觉得理论上你应该会把所有环境配置文件提交到代码库。但由于我们从来不提交任何环境配置文件,所以这种区分环
本文章将以 QA 方式记录在使用 SCF 产品过程中的可能会遇见的问题解答,将不定期更新。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能,并对生成的目标执行基准测试。
现在越来越多的公司选择利用 Kubernetes 来部署和管理 java 应用,那镜像。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
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。
OpenTenBase 企业级分布式HTAP开源数据库,具备高扩展性、商业数据库语法兼容、分布式HTAP引擎、多级容灾和多维度资源隔离等能力,成功应用在金融、医疗、航天等行业的核心业务系统。
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注册云开发CloudBase(opens new window) 进入云开发控制台 (opens new window),新建环境,请按个人需要配置环境
相信读完前面几篇有关 Serverless Component 文章的小伙伴已经体验到,它给我们开发带来的遍历。但是实际我们的日常开发项目中,并不仅仅只是单纯地一个项目部署那么简单,我们的敏捷开发流程中,还有开发、联调、测试、预发布、正式环境等关键词。那么有小伙伴就有疑惑了,我的业务开发完了,如何管理不同环境的配置呢?比如测试环境的数据库配置和正式环境的如何切换?于是抛转引入,写了此篇文章,来跟大家一起学习和探讨。
在 Cloudera,我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此,我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署,您可以降低配置错误的风险,促进环境中跨多个集群的一致部署,并帮助更快地交付业务价值。
前言:OpenWhisk 是一个开源、无服务器的云平台,可以在运行时容器中通过执行扩展的代码响应各种事件,而无须用户关心相关的基础设施架构。
大家好,我是山月,这是我最近新开的专栏:「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容,大纲图示如下:
欢迎使用 wechat-chatgpt 在微信上迅速接入 ChatGPT,让它成为你最好的助手! English | 中文文档 功能点 使用 WeChat 和 ChatGPT 进行互动: 基于 wechaty 和 Official API 在微信中使用 ChatGPT 支持多轮对话 支持命令设置 部署和配置选项: 提供 Dockerfile,可以通过 docker 进行部署 支持使用 docker compose 进行部署 支持在 Railway 和 Fly.io 上部署 其他功能: 支持 Da
利用 Init 容器、持续部署流水线、带 Kubernetes Job 的独立 Helm Chart 和自定义开发的 SQL 脚本执行器进行数据库迁移。
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
相信读完前面几篇有关 Serverless Component 文章的小伙伴已经体验到,它给我们开发带来的便利。但是实际我们的日常开发项目中,并不仅仅只是单纯地一个项目部署那么简单,我们的敏捷开发流程中,还有开发、联调、测试、预发布、正式环境等关键词。 那么有小伙伴就有疑惑了,我的业务开发完了,如何管理不同环境的配置呢?比如测试环境的数据库配置和正式环境的如何切换?于是抛转引入,写了此篇文章,来跟大家一起学习和探讨。 读完本篇将你将了解到: Serverless Component 部署原理 dotenv
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势,然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型,并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署,包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作,展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
2016年7月18日,披露了一个名为HTTPoxy的CGI应用程序漏洞。攻击者可以通过传递带有请求的HTTPProxy 标头来利用易受攻击的部署,这会在联系支持服务时更改应用程序使用的URL。这可用于泄漏凭据,修改对应用程序的响应等。
去中心化金融(DeFi)是区块链和智能合约世界中最重要的进步之一,通常被称为“新金融科技”。在这个教程中,我们将逐步介绍如何利用Python的Brownie框架开发一个简单的以太坊DeFi项目来读取ChainLink预言机提供的以太坊价格。
部署(Deployment):将Web应用(第三方的WRA文件,或者自己定制的Web应用)安装到Tomcat服务器上的过程。
代码部署是每一个软件开发项目组都会有的一个流程,也是从开发环节到发布功能必不可少的环节。对于Java开发者来说,Java代码的发布部署也是经常需要做的一件事,特别是互联网公司。代码的发布上线关系到保证生产环境能够正常启动及功能是否能正常运行,所以代码部署在整个项目开发周期还是占据很重要的地位。
关注容器圈的朋友一定会注意到最近一年的高频词:Service Mesh。这么绕口的词,到底是什么意思?引用一篇文章里对其的解释:
将应用程序部署到 Kubernetes 时,有很多选择。像 Helm 和 Ksonnet 这样的工具使得打包应用程序并将其部署到多个 Kubernetes 环境变得非常简单。但是,这些工具只能解决部分问题。部署到生产很少像 helm install my-chart 一样如此简单。他们可以涉及多个步骤,并保证所涉及的应用程序正常运行。我从 Kubernetes 用户那里听到的一个最常见的问题是“如何部署我的数据库变更?”。这是我一遍又一遍地问自己的问题。在 Skuid ,我们花了很多时间试图找出最安全和高可
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能,几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能,都会符合一些最佳建模和最佳实践: 客户端拉取服务器数据:有命令模式和RPC这两中常见的建模。
本文介绍如何使用 Jenkins + Ansible 实现对 Nginx 的自动化部署。最终达到的效果有如下几点:
Plink是一个基于Flink的流处理平台,旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。如作业的创建,删除,编辑,更新,保存,启动,停止,重启,管理,多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。如 SQL 的在线开发,智能提示,格式化,语法校验,保存,采样,运行,测试,集成 Kafka 等。
Consul是一个分布式的服务发现和配置管理工具,由HashiCorp公司开发。它提供了一个集中式的控制面板,可以帮助应用程序进行服务注册、服务发现、健康检查、配置管理等功能。Consul旨在为微服务架构提供支持,可以跨多个数据中心进行部署和管理。
🏆本文收录于 《Spring Boot从入门到精通》 ,专门攻坚指数提升,2023 年国内最系统+最强(更新中)。
小伙伴们应该已经体验到了Serverless给我们开发带来的不曾有过的便利。那么接下来一个必然会问到的问题:我的业务开发完了,如何管理不同环境的配置呢?比如测试环境的数据库配置和正式环境的如何切换?这个领域,有一篇经典的文章《Serverless 多环境配置方案探索》见参考文档。但我探索下来,其实有更简单的方式。这里抛转引玉,给出我的解决方案,来跟大家一起学习和探讨。
最近朋友接了一个外包,这家外包公司用gitlab来做cicd,朋友之前自动化部署基本上都是利用jenkins,没接触过过gitlab的cicd,朋友他对技术也是比较有追求,他发现这家公司k8s的yaml文件,很多字段其实可以抽出来,配合cicd动态传入,而不是把那些字段直接写死在yaml文件,比如docker镜像。刚好我之前也玩过一阵子基于gitlab的cicd,他就问我有没有什么思路,于是就有了本篇的写文素材
删除Heroku上的项目对本地项目没有任何影响。如果没有人使用你部署的项目,就尽管 去练习部署过程好了,在Heroku删除项目再重新部署完全合情合理。
随着软件供应链攻击的增加,保护我们的软件供应链变得更加重要。此外,在过去几年中,容器的采用也有所增加。有鉴于此,对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外,我们今天使用的大多数容器,即使我们在生产环境中使用它们,也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中,我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性,这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改,这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一(多亏了 Sigstore)是在构建之后立即签名,并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
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