为什么要创建终端节点,把VPC和S3管理起来呢?如果不将VPC和S3通过终端节点管理起来,那么VPC中EC2实例访问S3存储桶是通过公共网络的;一旦关联起来,那么VPC中EC2实例访问S3存储桶走的就是内部网络。好处有两个:1. 走内部网络就不会产生流量费用;2. 走内部网络速度快,不会因为网络原因导致我们的Python脚本产生异常。
S3 全名是 Simple Storage Service,简便的存储服务。amazon (S3) 是一个公开的服务,Web 应用程序开发人员可以使用它存储数字资产,包括图片、视频、音乐和文档。S3 提供一个 RESTful API 以编程方式实现与该服务的交互。可以通过 Amazon S3 随时在 Web 上的任何位置存储和检索的任意大小的数据。
在这篇文章里我想介绍下怎样利用AWS(hjlouyoujuqi360com)部署一个无服务架构的个人网站。这个个人网站将具备以下特点:
本文提出了一个将轮询重定向到 Amazon Simple Storage Service(S3)的解决方案,S3 是一个由公有云提供商 Amazon Web Services(AWS)管理的高可用、可扩展和安全的对象存储服务。我们将会展现一个使用 AWS Lambda 函数的 serverless 实现,但是如果你想使用 S3 的话,并不强制要使用 AWS Lambda 函数。
语音识别技术,也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition,简称ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年,直到2009年,Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中,语音识别才取得了巨大突破。
大数据时代带来了数据规模的爆炸性增长,对于高效存储和处理海量数据的需求也日益迫切。本文将探索两种重要的大数据存储与处理技术:Hadoop HDFS和Amazon S3。我们将深入了解它们的特点、架构以及如何使用它们来构建可扩展的大数据解决方案。本文还将提供代码实例来说明如何使用这些技术来处理大规模数据集。
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
将MySQL数据库中的冷数据备份并上传至云平台对象存储的过程。冷数据是指数据库中的历史或不经常访问的数据。我们首先通过执行SQL查询语句从MySQL数据库中提取所需数据,然后将其保存为CSV文件格式,接着通过SDK将备份文件上传到对象存储。
我是猫头虎博主,我总是在寻找那些能让我们的代码轻盈跳跃、高效运行的工具。最近,我发现了一个名为DevChat的开源平台,它像是给程序员的节日礼物🎁。它不仅能帮我们生成代码,还能协助文档编制,使用AI的力量让开发工作变得更加轻松。在这篇博客中,我将深入探究DevChat的每一个角落,分享我的使用体验,让你看看它是否值得成为你代码工具箱中的新宠儿。搜索“DevChat 开源 AI 编程”,跟我一起走进这个 AI 的奇妙世界吧!
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
今天来玩下Ceph的对象存储,在开始之前呢,先扯会闲篇,我觉得生活中处处是非结构化数据,最简单的举例,下面两个行业,一个是直播,一个是摄影。
云计算(Cloud Computing)和微服务(Microservices)是当今软件开发和部署中的两种重要技术,它们分别在计算资源和软件架构方面提供了不同的服务模式和架构方式。本文将介绍云计算和微服务的区别和联系,以及它们的模式、架构和优势。
Ceph 对象网关是一个构建在 librados 之上的对象存储接口,它为应用程序访问Ceph 存储集群提供了一个 RESTful 风格的网关 。
nohup ./minio server /home/minio > /home/minio/minio.log 2>&1 &
Apache Ozone 是一种分布式、可扩展和高性能的对象存储,可与Cloudera 数据平台(CDP) 一起使用,可以扩展到数十亿个不同大小的对象。它被设计为原生的对象存储,可提供极高的规模、性能和可靠性,以使用 S3 API 或传统的 Hadoop API 处理多个分析工作负载。
在本教程中,你将学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外,你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。
COS 提供了 AWS S3 兼容的 API,因此当您的数据从 S3 迁移到 COS 之后,只需要进行简单的配置修改,即可让您的客户端应用轻松兼容 COS 服务。本文主要介绍不同开发平台的 S3 SDK 的适配步骤。在完成添加适配步骤后,您就可以使用 S3 SDK 的接口来访问 COS 上的文件了。
今天我们一起学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外,你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。
我们从最常用的 Python 包入手,去解答上述这个问题。最初,我列出过去一年在 PyPI 上下载次数最多的 Python 包。接下来,深入研究其用途、它们之间的关系和它们备受欢迎的原因。
对象存储以独立的对象的形式管理数据,而不是传统的文件层次结构或块存储的形式。每个对象包括数据、元数据和唯一标识符。元数据是描述数据的信息,比如创建日期、类型和其他相关信息。
为了使用 REST 接口, 首先需要为 S3 接口初始化一个 Ceph 对象网关用户. 然后为 Swift 接口新建一个子用户.
使用 GitHub Actions 构建有效的 CI/CD 管道以测试您的 Apache Airflow DAG 并将其部署到 Amazon MWAA
作为一名防守者,这总是让我感兴趣,因为我想知道一个局外人可以在不接触基础设施或与内部人员接触的情况下学到什么。现在,我最常希望利用此类数据来准备内部知识的集合,我可以将其用作社会工程的基础,或者一旦进入网络,就可以更好地了解我所在的网络。
在本教程中,您将学习如何使用不同的Python模块从Web上下载文件。 还可以下载常规文件、网页、Amazon S3和其他来源。
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
Nebula 是一个云和(希望如此)DevOps 渗透测试框架。它为每个提供者和每个功能构建了模块。截至 2021 年 4 月,它仅涵盖 AWS,但目前是一个正在进行的项目,并有望继续发展以测试 GCP、Azure、Kubernetes、Docker 或 Ansible、Terraform、Chef 等自动化引擎。
最近 AWS Re:Invent 大会的一场演讲表明,Rust 和 Severless 简直是绝配——在成本方面,Rust 的优势可能比 Python 高出好几倍。
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)。
要使用基于 Rook 的 Ceph 存储中的块设备、文件系统以及对象存储,必须保证已通过 Rook 完成 Ceph 存储集群的搭建,并且保证 Ceph 存储集群处于 active + clean 状态。这里搭建过程可以参考上一篇 Kubernetes 集群基于 Rook 搭建 Ceph 分布式存储系统 文章,讲解的很详细。Kubernetes 集群搭建亦可参照上一篇文章,版本为 1.12.1,这里均忽略搭建过程,下边通过示例分别演示下如何使用这块设备、文件系统、对象存储方案。
代码编写 Code writing 编写lambda函数 Write lambda functions 主要功能是查询数据库,在本地生成test.csv,而后上传至s3://test-bucket-dev桶,bthlt目录下. test.csv is generated locally and uploaded to s3://test-bucket-dev bucket,bthlt path. import pymysql import logging import boto3 from botocore
参考了官方文档,决定采用 Customer-Provided Keys(Amazon SSE-C)方式进行加密
使用boto进行https的连接失败, validate_certs设置成True或False没有任何作用
Nebula是一个云和DevOps渗透测试框架,它为每个提供者和每个功能构建了模块,截至 2021年4月,它仅涵盖AWS,但目前是一个正在进行的项目,有望继续发展以测试GCP、Azure、Kubernetes、Docker或Ansible、Terraform、Chef等自动化引擎
随着云原生应用在现代软件开发中的广泛应用,数据的安全性和保护变得至关重要。云原生应用的设计和架构带来了许多独特的挑战,但也提供了新的机会来改进数据的安全性。本文将探讨云原生应用安全性的问题,提供解决方案和最佳实践,并分析如何解锁云上数据的保护之道。
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
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法,并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景,基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战,如:
前提是需要一个 k8s 环境,k8s 环境的部署可以参考这篇文章:32 张配图详解 K8S 1.24 高可用部署,保姆级详细版!
关于 Ceph 更详细的介绍和环境部署可以参考这篇文章:分布式存储系统 Ceph 介绍与环境部署
Amazon Comprehend 服务利用自然语言处理(NLP)来分析文本。其使用非常简单。
一、测试S3访问 root@node4:~# apt-get install python-boto root@node4:~# vim s2test.py import boto import boto.s3.connection access_key = 'SSCRZQ0L7O6UM71OYV7H' secret_key = '8VQ8Gr5CaxL5ZokorupYbf5xQ+AXYqA+KFa4OlZ+' conn = boto.connect_s3( aws_access_key_id = access_key, aws_secret_access_key = secret_key, #host = '{hostname}' host = 'node4', is_secure=False, calling_format = boto.s3.connection.OrdinaryCallingFormat(), ) bucket = conn.create_bucket('my-new-bucket-node4') for bucket in conn.get_all_buckets(): print "{name}\t{created}".format( name = bucket.name, created = bucket.creation_date, ) root@node4:~# python s2test.py 说明:access_key和secret_key需修改成被测试的用户的access_key和secret_key。 二、下载s3cmd安装包并安装 下载地址:https://sourceforge.net/projects/s3tools/files/s3cmd/ 我们这里选择s3cmd-1.5.2.tar.gz版本。 root@node4:~# tar -zxvf s3cmd-1.5.2.tar.gz root@node4:~# cd s3cmd-1.5.2 root@node4:~# apt-get install python-setuptools root@node4:~# python setup.py install root@node4:~# s3cmd --configure 注意:access_key和secret_key需分别配置成S3用户的access_key和secret_key 配置完成后会生成/root/.s3cfg文件,我们修改该文件中的host_base和host_bucket两项,用主机名替代原有网址。 root@node4:~# vim /root/.s3cfg host_base = node4 host_bucket = %(bucket)s.node4 root@node4:~# ln -s /s3cmd-1.5.2/build/scripts-2.7/s3cmd /usr/bin/s3cmd 三、安装dnsmasq root@node4:~# apt-get install dnsmasq root@node4:~# vim /etc/dnsmasq.conf address = /node4/192.168.107.24(node4为主机名,192.168.107.24为该主机的IP地址) listen-address = 127.0.0.1 root@node4:~# service dnsmasq restart
Copilot 是 Github 推出的一款人工智能编程助手,推出仅一年就受到大量开发者的追捧(据官方统计有 120 万用户)。然而,自 2022 年 6 月起,它改为了付费订阅模式(每月 10 美元或每年 100 美元)。
Amazon s3 是一种分布式的对象存储。用键值对的方式,来存储数据。其中,存入的所有数据都是一个对象(object),每一个对象都有一个键(key)存在。
存储桶(Bucket)是对象的载体,可理解为存放对象的“容器”,且该“容器”无容量上限、对象以扁平化结构存放在存储桶中,无文件夹和目录的概念,用户可选择将对象存放到单个或多个存储桶中[1]。由于存储桶具有扩展性高、存储速度快、访问权限可自由配置等优势,如今已纳入各大公有云厂商的关键基础设施中。
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