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
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
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。
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
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。
作者:Greg Femec,Revvel资深软件开发主管(Principle Development Lead)
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。
当开发人员接手了一个软件,一般不想费心去理解它是如何工作的时候,通常情况下重写是一种看起来比较好的方式。经验丰富的管理者和高级工程师都知道,除非确实有必要,否则应该避免重写,因为重写通常涉及很多复杂性,并且会在重写过程中引入新问题。
Docker(容器技术)始于2013年,自那时起我便经常可以看到有关docker的消息。之前我已经尝试过docker的入门例子,但我觉得自己没有真正理解docker技术的价值所在以及docker容器是如何运行的。在这周,当我花了一些时间去研究docker之后,发现它并没有我之前想得那样神秘和复杂。
在我们看来,目前许多公司全力投入 Kubernetes 都是没有意义的,但选择权在他们。如果你读到了这篇文章,而且你所在的组织目前正在设法确定自己有多需要 Kubernetes,那么我希望本文的观点可以帮助你的团队做出正确的决定。
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。
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。
本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Setting-up-a-Storm-cluster。
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,
作者|吴建阳 翁建清 策划|褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台,用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群,用于大规模数据处理、分析,使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源,一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商,查询其官网发行版本记录,能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日,当是时
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
云计算平台在2008年出现在公众面前的时候,我和大多数人一样,并没有意识到这是一场影响深远的技术变革。并不是缺乏洞见,而是因为云计算的概念非常混乱。
本书主要介绍关于如何使用微服务构建应用程序,这是本书的第六章。第一章介绍了微服务架构模式,讨论了使用微服务的优点与缺点。之后的章节讨论了微服务架构的方方面面:使用 API 网关、进程间通信、服务发现和事件驱动数据管理。在本章中,我们将介绍部署微服务的策略。
一、背景二、创建IAM角色和用户三、配置CloudWatch代理日志保留策略四、下载并安装代理安装包五、创建CloudWatch代理配置文件六、运行CloudWatchAgent参考
2: 获取public ip 并登陆机器执行 ps 命令记录patch前进程状态已经端口状态
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
仅仅在2013年左右才发布的Docker,却已经遍布了我的Twitter消息和RSS阅读器。在之前我已经运行过“Hello World”的示例,但我自觉没有能真正理解其内涵,准确地说,我并不了解Doc
本文介绍了 Docker 技术的基本概念、架构、使用场景以及基于 Docker 的开发实践。通过本文,读者可以了解到 Docker 技术的基本原理,以及如何在各种环境中使用 Docker 进行开发。
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。
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。
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。
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。
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。
最近人工智能、深度学习、机器学习等词汇很是热闹,所以想进一步学习一下。不一定吃这口饭,但多了解一下没有坏处。接下来将学习到的一些知识点做一下记录。
在席卷全行业的云原生趋势中,企业虽然通过云原生转型收获了很多成果和价值,但也遇到了不少障碍和挑战。其中,由于云原生项目工具数量庞大且缺乏整体规划和标准,企业在 DevOps 场景中就因此遇到了种种效率难题。 为了帮助企业基于容器化核心平台——Kubernetes 来更好地应对云原生 DevOps 场景,亚马逊云科技特别举行了主题为《云原生 DevOps 的 Kubernetes 技巧》的 Tech Talk。本场 Tech Talk 特别邀请汇量科技 Mobvista 技术副总裁 & 首席架构师蔡超,以 D
每个软件开发周期都涉及三个主要阶段:构建,测试和部署。这三个阶段中的任何一个滞后都会导致产品发布的延迟。为了避免此类延迟,组织依靠CI / CD工具来自动化这些过程。但是最近,随着对CI / CD工具的快速需求,选择泛滥,选择正确的工具可能是艰巨的任务!
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。
在前面的章节中,我们一直在处理一次性处理整个任务的命令和管道。然而,在实践中,您可能会发现自己面临一个需要多次运行相同命令或管道的任务。例如,您可能需要:
Docker提升了软件测试的速度,毫无疑问,任何研发团队都应该选择它。下面我来告诉你为什么。 一直以来,部署测试环境是一个耗时并且繁杂的工作。即便测试环境中运行正确,开发、测试和生产环境的差别也会导致生产环境中出现问题。虚拟机通过拷贝一份操作系统数据解决了这个问题,代价是运行效率的降低和数Gb的磁盘空间。 Docker,作为一个轻量、快速的Linux虚拟化工具,应运而生。 Docker的优势 首先,任何一个技术人员都可以几秒内在本地搭建一个测试环境。容器取代了虚拟机,事实上作为一个进程运行在操作系统之上
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。
去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了,我就不再班门弄斧一一介绍了。
本文部分内容在aws官方也没有明确说法,是通过和aws同学的沟通&交流一起达成的阶段性认知。
·全球所有玩家的持久化信息(包括用户基本信息、等级、装备、进度等状态信息)都保存在中心站点。玩家统一通过HTTP(S)登录中心站点并获取状态信息。
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。
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
DALL·E-2可以通过自然语言的描述创建现实的图像。Openai发布了dall·e-2的Beta版。在本文中,我们将仔细研究DALL·E-2的原始研究论文,并了解其确切的工作方式。由于并没有开放源代码, Boris Dayma等人根据论文创建了一个迷你但是开源的模型Dall·E Mini(命名为Craiyon),并且在craiyon.com上提供了一个DEMO。
限于某些原因 F-Stack 项目之前是未对 IPv6 进行支持的,随着 IPv6 需求的增多,近期对 IPv6 进行了支持。本文将简单介绍 F-Stack 支持 IPv6 所做的修改,如何使用以及相关注意事项。 F-Stack 如何支持 IPv6 以下所列为 F-Stack 支持 IPv6 所进行的修改,具体改动细节可查看 github 相关 commits。 F-Stack 框架支持 在 Makefile 中定义 IPv6 相关的宏INET6及需要包含编译的文件NETINET6_SRC
在席卷全行业的云原生趋势中,企业虽然通过云原生转型收获了很多成果和价值,但也遇到了不少障碍和挑战。其中,由于云原生项目工具数量庞大且缺乏整体规划和标准,企业在 DevOps 场景中就因此遇到了种种效率难题。
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:
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
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。
深入了解 CSI(Container Storage Interface)是什么以及它如何在 Kubernetes(k8s)中工作。
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)’。”
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