根据 Gartner 的预测,预计在 2021 年,全球终端用户在公共云服务上的支出将在 2020 年的 2700 亿美元基础上增长 23%,达到 3320 亿美元。
作者 | Elad Leev 译者 | 王强 策划 | Tina 本文最初发布于 leevs.dev 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 根据 Gartner 的预测,预计在 2021 年,全球终端用户在公共云服务上的支出将在 2020 年的 2700 亿美元基础上增长 23%,达到 3320 亿美元。 Kafka 的市场增长趋势也是一样的。世界各地的组织都在使用 Kafka 作为主要的流处理平台来大规模收集、处理和分析数据。随着组织的发展和壮大,数据规模也在增长,随之而来的云成本同样
可用性指的是系统服务的可用性。一般按全年可用时间除以全年时间来衡量可用性的好坏,平常我们说的 SLA指标就是可用性指标,这里就不展开细说。
“天下武功,无坚不摧,唯快不破”,相信大家对星爷电影《功夫》中的这句话耳熟能详。实际上,“天下武功,唯快不破”最早出自古龙先生的著名武侠小说《小李飞刀》:“小李飞刀,例无虚发,只出一刀,无人能挡,只因天下武功无坚不摧,唯快不破。”
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
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。
开发后端自然离不开云服务,这里选用常用的亚马逊云(AWS)作为介绍。 如国内的阿里云,腾讯云原理相同,看一下官方文档即可明白。
Alluxio 是世界上第一个内存速度的虚拟分布式存储系统,它连接了应用程序和底层存储系统,提供比现有解决方案快几个数量级的统一数据访问。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种用于存储大量数据的分布式文件系统。 HDFS 普及了将计算带入数据的范式以及位于同一位置的计算和存储架构。
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。
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。
提高美国服务器的安全性是保障数据和业务运行的重要措施。以下是一些常见的方法和最佳实践,可以帮助增强美国服务器的安全性:
在亚马逊云服务中部署被盛赞为是一个很好的方式来实现高扩展性并且你只需要支付你所使用的云计算机性能即可。那么,如何从这项技术中获得最佳的扩展性呢?
问题1:SPARK与HADOOP之间的关系? spark是一种高效处理hadoop分布式数据的处理引擎。借助hadoop的yarn框架,spark就可以运行在hadoop集群中。同时spark也可以处理存储在hdfs、Hbase、Cassandra、hive和所有存储在hadoop中的数据。spark可以采取类似于hadoop的mapreduce的方式处理一般数据,也可以采取stream的方式处理流式数据。 问题2:SPARK支持的开发语言? spark支持scala、java和python三种语言
气候变化问题日益严峻,碳减排成为了全球重要国家形成的共识。中国也加入了减排大军,2020年9月,提出了“双碳”目标,即“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”。
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
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?
在业务稳定的情况下,服务负载的变更基本都在同一个账号同一个大区进行,但是所谓“拥抱变化,拥抱变更”,有时候是主动的,也有时候是被动的,如果原来的aws账号由于某些原因通知要被风控了,或者由于成本问题需要更换号商,也可能由于业务本身的发展原因,导致需要在新的区域部署类似的服务体系,那么无论是哪一种原因,给我们带来的结果都是需要整站迁移。
作者 | Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff Gordon 编译 | AI100 数据库管理系统(DBMSs)是所有数据密集型应用的最重要组成部分。但是由于他们包含了数百个配置“旋钮”,因此很难管理。这些“旋钮”负责控制一些因素,其中包括用于缓冲储存器的内存容量,以及将数据写入存储盘的频率次数。机构和组织会经常雇佣专家来帮助他们协调各项目,但是很多情况下,聘请这些专家花费过高。 为了让每个人,甚至包括那些没有数据库管理相关技术的人,都能轻松地配置DBMS,卡耐基梅隆大学的学生
目前国内外政策层面均已经关注到云计算这一高碳排放行业,并对云计算的低碳发展提出相关的政策要求和支持。主要集中在优化现存数据中心的能耗、限制新建数据中心的PUE以及推广可再生能源的使用三个方面。目前海外云服务商在节能减碳方面较为领先,多数头部云服务商均已达成碳中和的目标,下一步准备实现净零排放;国内云服务商均响应国家2030前实现碳中和的目标,承诺在2030年前至少实现自身运营的碳中和,并提出相关的节能减碳计划。
当一台服务器需要较大存储空间时,由于单块磁盘的空间容量相对较小,那么则需要连接多块磁盘。但是我们知道,一般计算机上的磁盘接口只有2-4块,服务器的磁盘接口可能有4-8块,不管怎样,接口数总是较少的。当需要连接更多磁盘时,则需要外界设备的辅助,磁盘阵列就是最常用的外界设备之一。
Grab 更新了其 Kubernetes 上的 Kafka 设置以提高容错性,并完全避免在 Kafka Broker 意外终止时需要进行人工干预。为解决最初设计的不足,Grab 的团队集成了 AWS 节点终止处理程序(Node Termination Handler,NTH),使用负载均衡器控制器进行目标组映射,并切换到 ELB 卷进行存储。
2、s3-hosted p_w_picpaths 和EBS-backed p_w_picpaths的比较分析;
在亚马逊的每一份年报中,Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中,Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准:坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润,以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道,“如果我们执行得很好,那么每天都是‘第一天(Day one)’。”
我们已经多次关注亚马逊S3、阿里云oss这类对象存储的安全性问题,比如Bucket的权限管理,上传文件的xss问题、AK\SK的保护。如果说对象存储Object Storage Service像云盘,而本文所说的块存储Block Storage是类似于机械硬盘、固态硬盘的“云硬盘”。亚马逊方面在Elastic Compute Cloud (EC2)的实例的持久块存储称为Elastic Block Storage。阿里云EBS是指为ECS云服务器提供的块设备,高性能、低时延,满足随机读写,可以像使用物理硬盘一样格式化、创建文件系统,可用于云硬盘、快照、模板。在底层所承载的分布式存储系统是盘古系统,技术实现类似于HDFS,分为Master、Client、Chunk Server,基本的产品矩阵如下:
分布式文件系统主要用于解决海量数据存储的问题,如Goolge、Facebook等大型互联网企业都使用分布式文件系统作为数据存储的基础设施,并在其上构建很多服务,分布式文件系统通常采用三副本的策略来保证数据的可靠性,但随着应用数据量的不断膨胀,三副本策略为可靠性牺牲的存储空间也越来越大,如何在不降低数据可靠性的基础上,进一步降低存储空间成本? Facebook将erasure code应用到内部HDFS集群中,该方案使用erasure code代替传统的三副本策略,在保持集群可用性不变的情况下,节省了数PB的存储空间,Facebook的实现方案(HDFS RAID)目前已贡献给开源社区。
我们使用 Jenkins 搭建持续交付流水线,和其他很多团队一样,这些年我们围绕 Jenkins 创建了很多工作流程和自动化。Jenkins 是我们团队取得成功的关键,让我们能够在上一季度顺利进入生产677次,搭建及部署时长平均为12分钟。
AI科技评论按:对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。 日前,medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。 后来,在运行结构良好的实验时,Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。日前,medium上的一篇文章(http://t.cn/RYLYxXP)为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。后来,在运行结构良好的实验时,Sp
一、背景与概述二、服务设置开机启动三、编写Lambda开关机函数四、基于Scheduler计划实现定时开关机
原文链接:https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
网络分割最简单的示例是使用防火墙分离应用程序和基础结构组件。这个概念现在是构建数据中心和应用程序架构中提出的。但如果没有合适的网络分割模型,几乎不可能找到企业案例。
两周前,Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架,它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制,没几天就给出新版的TensorFlow测试数据,在性能上开始压制Caffe2。 由此看来,要在人工智能上赶超Google,Facebook仅仅靠模仿还是不够的,而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说,留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果:除了VGG16模型测试中的8核数据,其余结果上TensorFlow均处于优势。
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中,Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序,一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群,该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说,Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
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。
AWS Spot实例,即竞价实例,是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户,以期带来收益。通常,AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%,对于AWS使用者来说,如果合理使用,可以大大节省云上费用的支出,是节省成本的一大利器。
近日AWS re:Invent2022隆重召开,作为一年一度的云科技盛会,AWS高级副总裁Pete DeSantis介绍了 AWS 的一些重大工作成果与改进,主要包含硬件、网络、科学和软件四部分。本文将重点介绍Nitro V5、Graviton3E以及SRD网络传输协议方面的创新。
迁移系统时,有时你必须建立一个小脚手架。我们最近不得不这样做:在Instagram上,于遗留原因,我们需要将大约3亿张照片映射到创建它们的用户的ID,以便了解要查询的分片(请参阅有关我们的更多信息)分片设置)。虽然所有客户端和API应用程序都已更新并向我们返回 完整信息,但仍有许多人缓存的旧数据。我们需要一个解决方案:
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)。
网络上关于AWS Nitro技术细节的内容不多,本文是AWS VP兼杰出工程师James Hamilton的Nitro介绍性文章,差不多是Nitro介绍最详细的文章了。并且末尾,有读者提问,Hamilton仔细进行了回答,帮助大家揭开了很多“谜团”。
云端Linux服务器比以往来得成本更低、性能更好。 要是你之前还没有启动过云端Linux服务器,眼下也许正是大好时机。原因何在因为你在短短几分钟内就能安装好一台Linux服务器; 因为你在决定使用哪种发行版方面有众多的选择; 因为你可能刚发现,云端Linux服务器为你提供了一种非常便捷的方式,可以处理你平常工作时可能没有时间或机会试一下的命令和应用程序; 因为你可以从基于Unix的系统获得众多价值,成本却异常合理,如果你头次接触这种场景(云服务提供商似乎喜欢新手),更是如此。 因为安装和管理云端Li
本篇是关于移动硬盘数据恢复的完整指南,包含数据恢复原理、常见数据丢原因、注意事项、恢复数据详细步骤、常见问题等方面,帮您快速掌握移动硬盘数据恢复相关技巧,及时挽救丢失的数据。
本文将介绍一种提升 S3 读取吞吐量的新方法,我们使用这种方法提高了生产作业的效率。结果非常令人鼓舞。单独的基准测试显示,S3 读取吞吐量提高了 12 倍(从 21MB/s 提高到 269MB/s)。吞吐量提高可以缩短生产作业的运行时间。这样一来,我们的 vcore-hours 减少了 22%,memory-hours 减少了 23%,典型生产作业的运行时间也有类似的下降。
作者:Greg Femec,Revvel资深软件开发主管(Principle Development Lead)
在QuestDB(https://questdb.io/),我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。
本文由 Kevin Lin 发表在 medium.com,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享
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。
在Linux系统中,系统盘和数据盘是指存储设备的两种不同用途。系统盘通常用于安装操作系统和存储系统文件,而数据盘用于存储用户数据和应用程序等信息。本文将详细介绍系统盘和数据盘的定义、区别以及在Linux系统中的应用。
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