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。
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
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。
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
不过这里值得注意的是，可以看到使用docker ps -a 并没有找到我们停止的容器，所以这里是将这个容器删除了，因为我们正常停止一个容器的时候，使用docker stop，但是在docker ps -a中，我们可以看到已经停止的容器，可以使用docker start 重新将它启动，但是这里是直接将这个容器删除
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。
首先，AWS会分配一个VPC，在这个VPC下默认会有3个子网，我们建立的EC2实例都在这3个子网里。
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
上一篇文章，我们详细介绍了开发基于 PaaSTA 的新部署模型的架构和动机。现在想分享我们将现有 Kafka 集群从 EC2 无缝迁移到基于 Kubernetes 的内部计算平台的策略。为了帮助促进迁移，我们构建了与集群架构的各种组件接口的工具，以确保该过程是自动化的，并且不会影响用户读取或写入 Kafka 记录的能力。
Salesforce 的 Einstein Vision 和语言服务部署在 AWS Elastic Kubernetes Service(EKS) 集群上。其中有一个最主要的安全和合规性需求，就是给集群节点的操作系统打补丁。部署服务的集群节点需要通过打补丁的方式进行系统的定期更新。这些补丁减少了可能让虚拟机暴露于攻击之下的漏洞。
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。
Amazon EKS（Amazon Elastic Kubernetes Service）是一项托管服务，允许您在 AWS 云上运行 Kubernetes，而无需设置、管理或维护自己的控制平面和节点。
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。
由于需要使用越来越复杂的神经网络，我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络，不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机，比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性，所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上（但是Theano也可以使用）—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序，允许共享
在实际应用场景下，我们可能需要建立一个测试环境，既能接线上流量，又不希望影响线上业务，这个时候流量镜像就派上用场。它会将一个网络接口中的流量复制到另外一个网络接口中，然后在后者上分发，而前者不受影响。
在大多数情况下，在一台机器上运行所有的应用程序通常是不实际的，这种情况下，您将需要一种方法来跨许多机器分发应用程序。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂，我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络，但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑，并按小时支付租金。 我用的是Keras，一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单，它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow，一个数值计算的开源库，但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
当Instagram在2012年加入Facebook，我们快速建立了大量的Facebook基础设施整合点，以加速产品开发，使社区更加安全。一开始我们通过使用ad-hoc端点在Facebook web服务之间有效传递来构建这些整合。不过我们发现这种方式可能稍显笨拙，还限制了我们使用内部的Facebook服务的能力。
Red-Detector是一款功能强大的安全扫描工具，该工具可以帮助广大研究人员利用vuls.io扫描EC2实例中的安全漏洞。该工具主要基于Vuls实现其漏洞扫描功能，基于Lynis来寻找EC2实例中的安全错误配置，并利用Chkrootkit扫描EC2实例中的rootkit签名。
随着时间的高速发展，社会的不断进步……亚马逊公司推出了AWS云计算平台，有越来越多公司或是大佬们的首选，为了能够跟得上大佬们的步伐，斗哥也决定入坑了。正所谓工欲善其事，必先利其器，因此，斗哥想先向大家介绍一款工具----Pacu（一款基于AWS渗透测试的框架）。
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”。
service 通常用作集群内服务之前的通信，ingress 通常用于暴露给集群外的服务使用。
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。
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。
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？
深入了解 CSI（Container Storage Interface）是什么以及它如何在 Kubernetes（k8s）中工作。
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本，典型的提供若干个（N）服务器（物理或者虚拟），运行若干个（M）个应用实例。部署单体式应用不会很直接，但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成，服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用，可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如，可以根据服务需求运行若干个服务实例，除此之外，每个实例必须有自己的CPU，内存和I/O资源。尽管很复杂，但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式，先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
AWS Transit Gateway是一项服务，可以将用户的 AmazonVirtual Private Clouds (VPC) 和本地网络连接到一个网关（AWS TransitGateway简称TGW，下文会混用这两个词，但实质就是一样的意思）。随着 AWS 上运行的工作负载数量不断增加，必须能够跨多个账户和 Amazon VPC 扩展您的网络，才能跟上发展步伐。现在，您可以使用对等连接 Amazon VPC 对。但是，如果无法集中管理连接策略，那么管理众多 AmazonVPC 之间的点对点连接会带来高昂运营成本而且十分繁琐。当 VPC 数量增加到数百时，构建此解决方案可能非常耗时，而且难以管理。
QuTrunk 是启科量子自主研发的一款免费、开源、跨平台的量子计算编程框架，包括量子编程API、量子命令转译、量子计算后端接口等。它提供多种量子计算体验，提供本地量子计算Python计算后端，提供OMP多线程、MPI多节点并行、GPU加速等计算模式。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署（本文） 重构单体应用为微服务 原文链接：Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本，通常需要 N 台服务器（物理机或虚拟机），在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接，但还是比部
今年2月，由光环新网运营的AWS 中国（北京）区域和由西云数据运营的 AWS 中国（宁夏）区域发布新的实例类型，新的实例类型包括C5、C5d、R5、R5d。除了这四种之外，在AWS国外部分区域还上线了最新的C5n。
动机 部署单体应用程序意味着运行多个通常是单个大型应用程序的相同副本。您通常会提供N个服务器（物理或虚拟）并在每个服务器上运行M个应用程序的实例。部署单体应用程序并不简单，但它比部署微服务应用程序要简单得多。 微服务应用程序由数十甚至上百个服务组成。服务由各种语言和框架编写。每个应用程序都是具有自己特定部署、资源、扩展和监视要求的小型应用程序。例如，您需要根据该服务的需求运行一定数量的每个服务的实例。此外，每个服务实例必须提供相应的CPU、内存和I / O资源。除了复杂性外，更具挑战性的是部署服务必须快速，
如今如果没有提及容器，就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家，都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及，更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间，但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展，越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处，但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且，随着云计算中容器的日益普及，包括亚马逊网络服务(AWS)
当连续创业者Avigdor Willenz向他前同事Bilik (Billy) Hrvoye和Nafea Bshara的初创公司投资2000万美元时，他不会想到，这家公司后来会以3.5亿美元的高价出售给了亚马逊。再之后，又仅仅过了几年，这次收购就使亚马逊网络服务（AWS）成为了硬件和芯片市场上一个强大的竞争者，并对芯片两强英特尔和AMD构成了威胁。
2、s3-hosted p_w_picpaths 和EBS-backed p_w_picpaths的比较分析；
服务端请求伪造，或者 SSRF，是一种类型，它允许攻击者使用目标服务器来代表攻击者自己执行 HTTP 请求。这和 CSRF 类似，因为两个漏洞都执行了 HTTP 请求，而不被受害者察觉。在 SSRF 中，受害者是漏洞服务器，在 CSRF 中，它是用户的浏览器。
一个老外的有关Redis的博客文章中提到一个有趣的事情：它们在测试期间获得的延迟图。为了持久化Redis的数据到磁盘（例如：RDB持久化），Redis需要调用fork()系统命令。
cloud-security-audit是一款适用于AWS的命令行安全审计工具。它可以帮助你扫描AWS账户中的漏洞，你将能够快速识别基础架构中不安全的部分，并执行对AWS账户的审计工作。
本文介绍有关如何使用AWS EC2+Docker+JMeter创建分布式负载测试基础架构。 完成所有步骤后，得到的基础结构如下:
CloudSpec是一款功能强大的开源工具，可以帮助广大研究人员通过普通人都能理解的逻辑语言来验证你托管在云服务提供商那里的云端资源安全。
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。
业界比较认可的几个分类：SAAS、PAAS、IAAS 1、SAAS（软件即服务） 就是提供一种软件池，池中包括这样那样的内容，就像水电一样可以自由取送，然后按量收费，这是saas的一个宗旨。 saas具有的几个特点： 1）按需使用，客户根据自身的需求来决定使用多少服务以及服务的时间长短。 现在很多公司都提出了这种模式，以租用的方式来销售软件，云邮件，云呼叫等，客户不必关心最终的服务是由什么开发，无论是java，.net，php，只需知道交纳费用就可以享受相应的服务，这就是saas的一个最大的特点。 2）能够
很多公司选择AWS作为其IT解决方案，AWS有很多云服务，以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源，并降低公共云成本，以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是，由于在需要时扩展资源很重要，因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本，加快了系统完美补丁和更新升级，并提高了安全性。 然而，手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反，IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中，云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行
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：
在如今，在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士，一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及，越来越多的企业都不选择考虑其他选项了。 虽然容器技术已经面世一段较长时间了，但最近是Docker帮助它们进入了企业应用的焦点。随着云的发展，更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处，但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外，随着云计
主要的AWS EC2区域出现性能下降后，Signal随之瘫痪，Xero和Nest则变得有点不稳定。 AWS周日晚上过得并不轻松，其主要的US-EAST-1区域的EC2实例出现了异常。 在太平洋夏令时20点11分，AWS状态页面宣布该平台的主要可用区出现了性能下降的问题。 30分钟后发布的通知声称：“由于进出附加EBS卷的IO被卡住，受影响的可用区内使用EBS卷的现有EC2实例也出现了性能下降。” “由于卷性能下降，受影响的可用区内刚启动的EC2实例可能无法启动。” 在太平洋夏令时21点47分，AWS表
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