在这篇文章中,我们将讨论 10 个良好的安全实践,这些实践将使我们能够正确管理我们的 S3 存储桶。
云计算软件如今变得越来越复杂,使其监控、备份和安全变得越来越困难。考虑到公有云数据泄露造成的平均损失为500万美元,企业正在重新考虑他们的云计算数据保护策略。
在一个成千上万的服务和应用程序部署在多个基础设施中的世界中,在高可用性环境中进行监控已成为每个开发过程的重要组成部分。
Ceph 是一个可扩展的分布式存储系统,性能卓越,安全可靠。 Ceph 12.2.0 正式版已发布。这是Luminous v12.2.x长期稳定版本的第一个版本。在Kraken(v11.2.z)和 Jewel(v10.2.z)后我们做了很多重大修改,而且升级过程并不简单哦。请仔细阅读版本说明。
随着信息化时代的不断发展,数据的增长速度比以往任何时候都快,其中大部分数据是非结构化的:视频、电子邮件、文件、数据备份、监控流、基因组学等等。
总结:使用S3接口访问Ceph对象存储的基本过程包括配置Ceph集群、安装和配置S3接口插件,然后使用S3客户端工具提供有效凭证来执行各种操作。
MinIO 是一款高性能、分布式的对象存储系统. 它是一款软件产品, 可以100%的运行在标准硬件。即X86等低成本机器也能够很好的运行MinIO。
最新的云安全工具体现了主要提供商为解决用户问题而采取的各种方法,并且保护客户不受自身的影响。 亚马逊,谷歌和微软公司都推出了强化他们对公共云安全的不同观点的功能,但他们仍然没有解决云计算工作负载面临的
最新的云安全工具体现了主要提供商为解决用户问题而采取的各种方法,并且保护客户不受自身的影响。 亚马逊,谷歌和微软公司都推出了强化他们对公共云安全的不同观点的功能,但他们仍然没有解决云计算工作负载面临的最大威胁。 这三家知名的云计算供应商今年在产品和服务中增加了许多功能,以帮助用户保护自己的工作负载免受威胁,方法略有不同,突出了其产品的成熟度和自己的技术和文化谱系。但是使用这些平台上工作负载的最大障碍之一仍然是客户自己。 安全仍然是企业评估转向公共云的首要任务。目前仍有无法接受云计算的情况,尤其是在数据驻留和
Unlimited Capacity:公有云的存储服务具有易扩展的特性,用户可以非常方便的根据其存储容量需求,对其已有的存储服务的容量进行扩展,因此从用户角度来说,公有云的存储服务具有无限容量的特点。
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。
1、部署好MinIO后,可以在浏览器输入http://127.0.0.1:9001进入到Login画面
MinIO 是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口,非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等,这篇文章分享下使用Docker搭建一个单磁盘实例的minio对象存储服务。
本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推
本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并
描述: 对象存储(Object Storage)是一种存储数据的计算机体系结构,它以对象的形式存储和管理数据。与传统的文件系统和块存储不同,对象存储将数据作为对象存储在分布式的存储集群中,每个对象都有一个唯一的标识符(通常是一个URL),并且可以通过这个标识符来访问和检索数据。
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。
在本文中,我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务, 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告,到 2021 年,有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
报告引自:Sysdig 2022 Cloud-Native Security and Usage Report
MinIO 是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口,非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等,而一个对象文件可以是任意大小,从几kb到最大5T不等。
部署好MinIO服务之后,将旧数据迁移至MioIO是个问题,MinIO兼容支持亚马逊S3协议,正是这一点Rclone这一工具也支持亚马逊S3协议,用Rclone来迁移再好不过了
文章目录 一、python对接MinIO 1.首先执行命令安装包 2.创建客户端 3.桶操作 3.1 创建桶 3.2 查询桶 3.2.1 查询桶和判断桶是否存在 3.2.2 列出桶的对象信息 3.3 删除桶 3.4 桶的策略配置 3.4.1 策略查询 3.4.2 策略设置 3.4.3 策略删除 3.5 桶的通知配置 3.5.1 桶的通知配置 3.5.2 桶的通知设置 3.5.3 桶的通知删除 3.6 桶的前缀和后缀事件 3.7 桶的加密配置 3.7.1 加密查询 3.7.2 加密设置 3.7.3
Cloudera Runtime(CR)服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x(基于SQL的数据仓库系统)。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
近年来,Google Drive、Dropbox、微软 OneDrive、苹果 iCloud 等云存储服务变得非常流行。在这一章中,你被要求设计 Google Drive。
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)。
作者简介 吴硕卫:腾讯云技术支持工程师,现负责腾讯云存储产品的技术支持专项工作。 S3cmd 是免费的命令行工具和客户端,用于在 Amazon S3 和其他兼容 S3 协议的对象存储中上传、下载和管理数据。本文主要介绍如何使用 S3cmd 访问 COS 上的文件。 准备工作 您已注册腾讯云账号,并且从访问管理控制台上获取了腾讯云密钥 SecretID 与 SecretKey。 一、使用环境 1、软件依赖 Python 2.6+/3+ 最新版本的 pip 2、安装及配置 环境安装与配置详细操作请参见 P
S3cmd 是免费的命令行工具和客户端,用于在 Amazon S3 和其他兼容 S3 协议的对象存储中上传、下载和管理数据。本文主要介绍如何使用 S3cmd 访问 COS 上的文件。
AsyncRAT 是 2019 年 1 月在 GitHub上开源的远控木马,旨在通过远程加密链接控制失陷主机,提供如下典型功能:
我们正处于云计算时代,虚拟服务器和存储空间等资源通常根据需要通过部署脚本以编程方式进行配置。尽管剥离这类资产几乎是一个立竿见影的过程,但在不再需要它们时将其移除并不是那么简单。简单地删除云资产,而不确保你的公司删除了可能指向它们的所有记录,无论是在你的域的DNS区域中还是在你的代码库中,都可能会为攻击者打开严重的安全漏洞进行攻击。
3月23号,Elastic又发布了最新的7.12版本。在这个版本中,最重要的一个更新是frozen tier的发布。相比于之前版本的cold tier(关于cold tier的细节,可以查看之前的博文:Elastic Searchable snapshot功能初探、Elastic Searchable snapshot功能初探 二 (hot phase)),其最大的不同是我们可以直接在对象存储里面进行数据的搜索,即我们能够保持对象存储里面的快照数据一直在线可查,通过构建一个小规模的,只带基础存储的计算集群,就可以查阅保存在快照中的海量数据!做到真正的计算和存储分离,并且极大的降低查阅庞大的历史冷冻数据的所需的成本和提高查询效能。(可参考官方博客:使用新的冻结层直接搜索S3)
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。
最后,我也因此测试漏洞收获了苹果官方不菲的赏金,以及漏洞名人堂的入榜致谢。好吧,我们一起来看看这个苹果官网的无限制文件上传漏洞。
云计算当前已经成为新型基础设施的关键支撑技术,在疫情期间,推动了大量远程办公、政务防疫、百姓生活等SaaS应用和移动应用。要回答云计算未来数年的发展,则需要回首云计算在过去的发展。需要注意到,云计算在国内发展具有鲜明的中国特色,跟国外同期是不同的,总体看分为三个阶段。
1 钓鱼网站“潜伏”谷歌广告,窃取亚马逊用户账密 Bleeping Computer 网站披露,一个新的网络犯罪活动将钓鱼网站隐藏在谷歌搜索结果中,以窃取亚马逊网络服务(AWS)用户的登录凭据。 https://mp.weixin.qq.com/s/HgWZ9WOZbtZ3IjX-8G42ng 2 利用Azure AD Kerberos票据,实现到云端的横向移动 在渗透测试过程中,如果获取域管理员权限并且当前存在一个云环境,那么整个 Azure 云仍然可能受到损害。在这篇博客中,将带您了解这个场景,并向您展
因为公司有用到S3,所以整理了一个S3的简单入门教程。当然,入门之后有其他更高级的用法需求,就靠自己去查文档了。入门的教程能让你快速上手,不至于翻阅一堆文档,容易被劝退。这里主要是介绍如何用cli去操作S3。
虚拟私有集群(Virtual Private Cluster)使用Cloudera共享数据体验(Shared Data Experience,SDX)来简化on-premise和on-cloud的应用程序的部署,并使运行在不同集群中的工作负载能够安全,灵活地共享数据。
官方解释:MinIO 是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口,非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等,而一个对象文件可以是任意大小,从几kb到最大5T不等。
由于公司用了minio做文档存储,所以最新学习了下rclone的使用,用来同步云存储的数据,以及为后续数据迁移做准备。
作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近,亚马逊前副总裁 Adrian Cockcroft 在推文中特别指出了从 gzip 切换到 Zstandard 压缩所带来的好处,这在社区中引发了关于压缩算法的讨论。其他大公司,包括 Twitter 和 Honeycomb,也分享了使用 zstd 获得的收益。 最近,Dan Luu 分析了推特存储节省的情况,并在推特上发起了一场对话: 我想知道 Yann Collect 创建 zstd 到底消除了多少浪费。我估算了下 Twi
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
在本文中,我们将设置一个示例情况,展示如何使用开源Squid代理从Amazon虚拟私有云(VPC)中控制对Amazon简单存储服务(S3)的访问。首先,您将配置Squid以允许访问Linux Yum存储库。接下来,您将配置Squid,以限制对已批准的Amazon S3 bucket列表的访问。然后,您将配置Squid以根据URL直接流量,将一些请求发送到Internet网关(IGW),并将其他流量发送到虚拟专用网关(VGW)。最后,您将探索使Squid高度可用的选项。
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思源笔记除了官方的付费同步服务外,还开放了 S3 和 WebDAV 同步方式。刚好看到群晖推出的 Synology C2 Storage 兼容 S3 规则,免费账户提供 15G 存储和 15G 下载流量,无需绑定支付信息。搞起来~
今天分享一个非常不错且开源的分布式存储组件MinIO,有多人朋友在用,文末留言评价一下~
存储结构:目前虾皮的存储结构从上到下主要分为存储层、调度层、计算引擎层和平台管理层。
MinIO 是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口,非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。
在多云策略与数据迁移趋势下,企业往往需要将数据在不同云服务提供商之间进行迁移。本文介绍如何使用rclone工具同步腾讯云COS(Cloud Object Storage)桶中的数据到华为云OBS(Object Storage Service)。先决条件是您已经使用华为云在线迁移工具完成了初始数据迁移,现在我们需要保持后续的数据一致性。
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