对无服务器体系结构感兴趣,那么你可能已经阅读了许多相互矛盾的文章,并且想知道无服务器体系结构是经济高效还是昂贵的。我想通过对网络抓取解决方案的分析来消除有关有效性问题的疑虑。
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。
现代软件开发要求使用 CI/CD 作为 DevOps 的重要组成部分。使用正确的工具进行适当的自动化是高效交付管道的关键。以下是您需要了解的有关可扩展 CI/CD 管道的所有信息。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库,此类 DNN 需要分布式训练,并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务,可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展,部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务,以及对并发 ML 实验进行集中式管理,从标签数据开始简化 ML 工作流。
[root@localhost ~]# yum install -y iaas-xiandian
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报,为 Fortify 产品组合提供支持,包括 Fortify 静态代码分析器 (SCA) 和 Fortify WebInspect。如今,Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1,399 个漏洞类别,涵盖超过 100 万个单独的 API。
Aws Lambda是Amazon推出的“无服务架构”服务。我们只需要简单的上传代码,做些简单的配置,便可以使用。而且它是按运行时间收费,这对于低频访问的服务来说很划算。具体的介绍可以常见aws lambda的官网。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
事实上,当前有很多GitHub的替代解决方案,能为你做分布式版本控制(DVCS)。下面就来看看有哪些替代工具。
选自GitHub 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪、蒋思源 Parris 是一个自动化训练机器学习算法的工具。如果各位读者经常需要构建并训练机器学习模型,且花费很多时间来设置运行服务器,使用远程登录服务以监控进程等。那么这个工具将对大家十分有帮助,甚至我们都不需要使用 SSH 访问服务器以完成训练。机器之心简要介绍了该工具,更详细的内容请查看该 GitHub 项目。 项目地址:https://github.com/jgreenemi/Parris 安装 我们需要一个 AWS 账户,并将 AWS 证书加载到工
基础设施即代码(Infrastructure as Code)是软件开发中一个引人入胜的领域。虽然作为一门学科,它相对年轻,但在其短暂的存在期间,它已经经历了几次具有开创性意义的转变。我认为它是当今软件开发创新最热门的领域之一,许多参与者——从大型科技公司到初创企业——都在创造新的方法。如果完全实现,这些方法有可能彻底改变我们编写和部署软件的方式。
OpenStack Heat 是一个基于模板的编排服务,用于自动化部署和管理基础设施资源。它允许用户通过编写模板文件来描述所需的基础设施资源和配置,然后使用 Heat 引擎来解析和执行这些模板,自动创建、配置和管理云环境中的资源。
模板包含几个主要部分。Resources 部分是唯一的必需部分。模板中的某些部分可以任何顺序显示。但是,在您构建模板时,使用以下列表中显示的逻辑顺序可能会很有用,因为一个部分中的值可能会引用上一个部分中的值。
版本控制工具的核心是以简单的方式工作。它跟踪所做的协作更改,并确保每个协作者都知道并可以访问项目的最新版本。由于不同的项目各不相同,VCS工具也有各种产品。此外,该行业的最新趋势也在改变其部署方式。在这篇文章中,我们整理了20个最佳版本控制系统。
熟悉AWS的肯定不会对Cloudformation感到陌生,AWS官方对Cloudformation的定义如下:
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术,比如虚拟机、容器、微服务,无论这些技术应用在哪些场景,降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。过去十年来,我们已经把应用和环境中很多通用的部分变成了服务。Serverless的出现,带来了跨越式变革。Serverless把主机管理、操作系统管理、资源分配、扩容,甚至是应用逻辑的全部组件都外包出去,把它们看作某种形式的商品——厂商提供服务,我们掏钱购买。过去是“构建一个框架运行在一台服务器上,对多个事件进行响应”,Serverless则变为“构建或使用一个微服务或微功能来响应一个事件”,做到当访问时,调入相关资源开始运行,运行完成后,卸载所有开销,真正做到按需按次计费。这是云计算向纵深发展的一种自然而然的过程。 Serverless是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程,允许你在服务部署级别而不是服务器部署级别来管理你的应用部署。它与传统架构的不同之处在于,完全由第三方管理,由事件触发,存在于无状态(Stateless)、暂存(可能只存在于一次调用的过程中)计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上,而无须管理和操作云端或本地的服务器或运行时。Serverless真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设,自动构建、部署和启动服务。 国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云、华为云相继推出Serverless产品,Serverless也从概念、愿景逐步走向落地,在各企业、公司应用开来。
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术,比如虚拟机、容器、微服务,无论这些技术应用在哪些场景,降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。
近年来基础设施即代码(IaC)的方式被越来越多的开发者和管理者所采用,各大公有云都提供了使用 IaC 管理自己云资源的方式,如 AWS 的 CloudFormation、阿里云的 ROS 等,而第三方的 Terraform 也有各大公有云的 Provider。越来越多像我一样的云资源运维和管理者开始采用 IaC 的方式对云资源进行创建、运维和管理。
↓↓↓↓↓↓↓↓视频已上线B站↓↓↓↓↓↓↓↓ 》》》》》》传送门 本章节仅在Controller节点执行 1.Controller节点执行安装和配置 2.验证操作 1.Controller节点执行安装和配置 1.创建数据库 # mysql -uroot -p000000 > create database heat; > grant all privileges on heat.* to 'heat'@'localhost' identified by '000000'; > grant all priv
云上运维,那就是和云上资源和产品打交道,无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器,就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例,如果想创建一个集群,那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks:马博文。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 开发环境出问题的时候,影响到只是自己,如果持续集成环境或者其相关的基础设施出了问题,那影响到的就 是所有人以及整个开发的进展,我们曾经遇到一次这样的
DevOps的概念由开发和运维所组成,是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来,并自此成为IT领域的流行语。
在翻译了几篇 serverless 与物联网相关的文章之后,我开始想着好好掌握一下 serverless 的相关知识。 我对于 serverless 的第一认知是:Serverless 是由一堆云服务构建后端服务的,如存储、计算、授权都是由不同的服务来构建的。而作为一个开发人员,我们所要做的就是了解如何搭配不同的云服务。 因此,在进行更多的定义之前,我打算先熟悉一下 serverless,以便于我更好地了解什么是 serverless 应用开发。 Serverless 框架 hello, world 考虑到
上篇文章《AWS CDK | IaC 何必只用 Yaml》笔者介绍了 AWS CDK 的概念和基本使用方法,本篇文章就来使用 CDK 在 AWS 从零开始构建一个全新的 KES 集群,实际感受一下使用 AWS CDK 创建和管理云资源的简单和便捷。
将基础设施代码化,使用代码对硬件进行管理,在运维领域借用软件领域的最佳实践,将基础设施的运维纳入软件工程的范畴,最终整体改善软件开发和软件交付的过程。
亚马逊一直在为其云计算子公司AWS添加AI功能。今天,亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进,SageMaker是用于构建,训练和部署机器学习模型的端到端平台。
如今,云计算已经使DevOps的成长和扩展远远超出了由内部部署生产环境规定的传统界限。借助亚马逊网络服务(AWS)和其他云服务提供商,DevOps设备旨在通过授权工程师在计算机化设计中更改、测试和推送代码来加快技术进步。
当我们讨论Microservices架构时,我们通常会和Monolithic架构(单体架构 )进行比较。 在Monolithic架构中,一个简单的应用会随着功能的增加、时间的推移变得越来越庞大。当Mo
OpenStack是一个开源的云计算平台,可用于构建 公共云和私有云。如编织各种技术组件来提供构建支持任何用例与规模的云服务的能力。
知名的云服务提供商很容易被人利用,原因是使用受信任的核心服务,可以将单单一个漏洞变成全球性攻击。 AWS Glue漏洞的攻击链 云安全公司Orca Security在1月13日发布的分析报告中表示,AWS已堵住了其核心服务中的两个漏洞,其中一个漏洞可能让任何用户都可以访问和控制任何一家公司的基础架构。 虽然这两个漏洞现已修复,但整条攻击链(感染核心服务、提升权限以及使用该权限攻击其他用户)并不仅限于亚马逊这一家。Orca Security的首席技术官Yoav Alon表示,这种方法影响其他许多云供应商。他
OpenStack? OpenStack 是一个开源云计算平台,可用于构建公共云和私有云。可以编排各种技术组件以提供构建支持任何用例和规模的云服务的能力。 曾几何时,RackSpace进入了云服务行业
In this blog, you will learn the concept and differences between Infrastructure as Code, Configuration Management, and Infrastructure Provisioning. We will also look at popular tools for each and how they work together. 在此博客中,您将了解基础结构即代码、配置管理和基础结构预配之间的概念和差异。我们还将研究每种工具的流行工具以及它们如何协同工作。
随着 IaC 在全球组织中的广泛使用,对这项技术的好奇心与日俱增。本文是一本终极手册,您需要了解 DevOps 基础架构即代码的含义、其业务优势、用例、挑战、最佳实践和顶级工具,以使您的团队的实施更加简化。
IntelliJ IDEA 2022.2 包括对远程开发功能的多项质量改进,使其更时尚、更稳定。从 v2022.2 开始,IntelliJ IDEA 使用 JetBrains Runtime 17,它在许多方面增强了 IDE 体验和性能。IntelliJ IDEA Ultimate 增加了对 Spring 6 和 Spring Boot 3 功能的支持,并为其他几个框架引入了更新。新版本提供了许多其他值得注意的升级和改进,下面将详细介绍。
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。
Argo是一个开源原生容器工作流引擎用于在Kubernetes上开发和运行应用程序。Argo Workflow流程引擎,可以编排容器流程来执行业务逻辑,在20年4月8日进入CNCF孵化器组。
对于运维人员来说,他们往往需要各种各样的工具来应对工作需求,近日Dustin Collins通过“The Best DevOps Tools on OSX”一文对OSX平台上的工具进行盘点,由OneAPM工程师翻译。 以下为译文 如果你供职于一个DevOps团队,那么肯定会用到很多工具,比如通讯、架构、编排、编程、测试等等。笔者总是关注一些热门工具,这样就能一直跟随潮流。笔者工作中使用的就是Macbook Pro,因此本文列出了一些经常使用的工具,以及一些使用工具。 协作方面 Slack——沟通(内部或对外
第42单元《云威胁报告:2020年春季》侧重于DevOps的实践,以确定云中发生错误配置的位置。该博客提供了对GitHub存储库的详细分析,以及对“左移”安全性检查的迫切需求,以使所有团队(DevOps,工程和安全性)能够更早地发现并解决问题。
在AWS 上的生产环境性能分析案例一文中,记录了我对客户应用生产环境的一次性能分析。接下来,我们要根据所发现的性能问题进行架构优化,以提升可用性和性能。同时,这篇文章也总结了应用迁移到云上的套路。
Terraform是由HashiCorp公司在2014年左右推出的开源工具, 目前几乎所有的主流云服务商都支持Terraform,包括腾讯云、AWS、Azure和GCP等。腾讯云在2017年即开始支持terraform进行资源编排,截止目前共有10余款基础产品完美支持terraform,涉及计算、存储、网络、数据库等类别。经过两年的多实践,包括Roit、EF和Unity等在内的众多大客户都在腾讯云上基于terraform构建自己的基础架构。
| 好看请赞,养成习惯 你有一个思想,我有一个思想,我们交换后,一个人就有两个思想 If you can NOT explain it simply, you do NOT understand i
一言以蔽之,AWS IAM就是为了管理:谁 (不)可以 对什么 做什么。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
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。
之前我们是在外部机器上 用的kubectl get xx遍历后,存下来,然后再git commit 提交到gitlab去备份。
最近在使用 Terraform 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用。总结学习下:Terraform 的基础知识。
在第一篇文章中,我对 DevOps 工程师的工作定义是搭建一个数字化的全自动流水线来高效地将代码从编写环节部署到生产环境中:《DevOps 工程师成长日记系列一:必备知识与技能组合》。
基础服务架构 本篇内容主要讨论的是 Serverless架构与其事件规范的基础原则。 首先,我们先来了解下在 HTTP/Web 场景下我们的典型的WEB场景是怎样的: 基础架构 这里,我们不难看出典型的Web场景其实是由三大块内容,客户端,服务器,数据库组成。客户端在服务器侧通过类型apache,nginx等代理服务器来请求数据,代理服务器又通过数据库来写入或拉取数据资料。这个很简单,也是我们最常用的Web场景。 这里面服务器中可能涉及路由规则,鉴权逻辑以及其他各类复杂的业务代码,同时,开发团队要付出
虽然最近亚马逊在迁离Oracle的数据库,使用Aurora PostgreSQL导致Prime Day促销日出现故障,但这似乎并不影响Amazon Aurora 数据库的推进,并且亚马逊一直在说Amazon Aurora兼容MySQL和PostgreSQL,是一种将数据库迁移到云的优秀工具。可见其要脱离Oracle的决心。而SAP也做出了同样的事情,在以前的SAP ERP系统里,SAP一直使用着别人的数据库,比如Oracle,后来SAP推出了HANA内存数据库,在S/4 HANA系列版本中,成功的使用了自己研发的数据库。可以看出这两家企业都想离开Oracle,所以合作是必然的事。
微服务架构有别于传统的单体式应用方案,我们可将单体应用拆分成多个核心功能。每个功能都被称为一项服务,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作时不会互相影响
DevOps工具越来越多,了解它们以及知道在什么时候使用他们越来越重要。因此,我尝试做一些研究,以便我们可以将DevOps产品分类为大家都熟悉的类别或用途。
GitOps提供了一种自动化的管理基础架构的方法。它通过使用许多团队已经使用的DevOps最佳实践来做到这一点,例如版本控制,代码审查和CI/CD管道。
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