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资源 | Parris:机器学习算法自动化训练工具

概览 Parris 的功能有: 创建一个 Lambda 函数 调用 Lambda 函数的时候运行一个 CloudFormation 堆栈 第一次运行时,堆栈的 EC2 实例上运行一个 UserData 当 Lambda 函数出错的时候,可以通过读取日志查找错误。 注意,该版本的工具中,CloudFormation 栈完成训练后并不会终止。相反,EC2 实例将自行关闭。由于实例不再运行,因此我们能节省额外的成本。 大多数情况下这些结果将保存至本地文件夹(即服务器的某处,可能在训练过程的包中)。但是,由于我们该指南结束需要终止该堆栈,因此我们想将它们挪到一个更永久的位置。 4. 更新 Lambda 函数 更新 Lambda 函数和在 lambda-function.py 文件中做出改变一样简单,重新运行$ python setup.py。

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微服务实战(六):选择微服务部署策略

单容器单服务实例模式 当使用这种模式,每个服务实例都运行在各自容器中。容器是运行在操作系统层面的虚拟化机制。一个容器包含若干运行在沙箱中的进程。 一个容器映像是一个运行包含服务所需库和应用的文件系统 。某些容器映像由完整的linux根文件系统组成,其它则是轻量级的。 一般一个物理机或者虚拟机上运行多个容器,可能需要集群管理系统,例如k8s或者Marathon,来管理容器。集群管理系统将主机作为资源池,根据每个容器对资源的需求,决定将容器调度到那个主机上。 容器映像创建起来很快,例如,笔记本电脑上,将Spring Boot 应用打包成容器映像只需要5秒钟。因为不需要操作系统启动机制,容器启动也很快。当容器启动,后台服务就启动了。 Serverless 部署 AWS Lambda是serverless部署技术的例子,支持Java,Node.js和Python服务;需要将服务打包成ZIP文件上载到AWS Lambda就可以部署。

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    Chris Richardson微服务翻译:微服务部署

    单主机部署多服务实例 该模式下,需要多台物理机或虚拟机,每个主机上部署多个服务实例。这是比较传统的部署方法。每个服务实例运行在一至多台主机的端口上,主机通常像照看宠物一样来管理这些服务。 另一个变型是一个进程或进程组中运行多个服务实例。例如:同一台 Apache Tomcat 服务器中部署多个 Java web 应用,或者一个 OSGI 容器中运行多个 OSGI 组件。 每台容器一个服务实例 使用每台容器部署一个服务实例,每个服务实例运行在自有容器中。容器是操作系统层面的虚拟化机制,一个容器由运行在沙盒中的一个或多个进程组成。 使用这种模式,用户将服务打包为容器镜像。一个容器镜像就是运行服务所需的应用和库组成的文件系统镜像。一些容器镜像还包括完整的 Linux 根文件系统。 它支持 Java、Node.js 和 Python 服务。为了部署一个微服务,你需要把服务打包为 ZIP 文件并上传到 AWS Lambda,还要提供元数据,指定处理请求的函数名称。

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    使用容器构建微服务体系结构

    对于开发和测试工作负载,这可以消除开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败倾向于发生的大量猜测和指责。 该应用程序被部署为单个文件(即 Java)或以同一目录(即 Rails)为根的文件集合。所有的应用程序代码都在同一个进程中运行。扩展需要将完全相同的应用程序代码的多个副本部署到多个服务器。 要推出运行在给定主机上的服务的新版本,可以简单地停止正在运行的容器,并使用最新版本的服务代码启动基于 Docker 镜像的新容器。机上运行的所有其他容器都不会受到此更改的影响。 容器还有助于高效利用主机上的资源。如果给定服务未使用 Amazon EC2 实例上的所有资源,则可以该实例的容器中启动其他服务,这些服务将使用空闲资源。 当然,如果手动完成,那么容器中部署服务、管理在哪些主机上运行哪些服务以及跟踪所有运行容器的主机的容量利用率将很快变得无法管理。

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    Python分布式计算》 第5章 云平台部署Python (Distributed Computing with Python)云计算和AWS创建AWS账户创建一个EC2实例使用Amazon S3存

    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。这就多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 试验结束之后,可以Actions弹出窗中点击Stop结束实例,选中实例的名字,如下图所示: ? 关于EC2实例,特别要注意虚拟的存储和虚拟机重启、停止、关闭,存储设备的行为。 这是通过点击EC2 Dashboard页面的Volumes链接,然而根据提示操作。要记住,初次使用一个卷,需要进行格式化,这可以通过在运行EC2实例内使用专门的工具,如下图所示: ? 总结 通过AWS,我们学习了利用云平台进行计算和存储,用户按需支付,只需要给使用的资源付款。 这些平台开发阶段和运行阶段,都可以用于我们的分布式应用。 下一章,我们会学习研究者和实验室/大学人员的场景,大型的高性能计算机(HPC)群上运行Python

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    谈谈云计算

    虽然由于您在本地计算机上测试应用程序而导致 SDK 可为自动生成索引配置文件提供工具,但是如果您没有手动地详尽测试所有执行路径,那么您可能会一直错过索引。 纯 Java Tomcat Beanstalk 环境支持运行EC2 虚拟服务器上的完全 Tomcat 服务器。它是一个可访问基础文件系统的纯 Java 环境。 伸缩,价格 通 过自动启动新的 EC2 实例并将您的 WAR 文件部署到新的实例,Beanstalk 可以扩展您的应用程序。所有 Beanstalk EC2 实例都正运行在负载平衡器后面。 其允许您在云中而不是您自己的计算机上运行应用程序的自动化生成和测试。这种类型的集中生成系统被灵敏软件团队广泛采用,以便确保总是 测试库中的源代码且该代码处于可释放状态。 您只需您自己的计算机上编辑源代码,所有一切云中都可以用最小的 IT 开销委派给自动化系统。

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    如何使用AWS EC2+Docker+JMeter构建分布式负载测试基础架构

    Step 6: 测试机器上安装Docker 现在,你需要在EC2机上安装docker,以便可以启动容器并将它们连接在一起以进行分布式负载测试。 下一步是配置主节点和从属节点: Step 7: 配置主节点——Master Node 某些情况下,你甚至不需要多个从属节点来分布式运行测试,比如,当你有一台功能强大的主机并且该计算机能够生成目标的负载量 要进一步了解这些变量代表什么以及如何设置它们,请阅读以下内容: Xmx计算如下:系统总内存-(OS使用的内存+ JVM使用的内存+计算机上运行所需的任何其他脚本) 如果您有一台专用的测试机器,为避免测试运行时重新分配 我一个项目中偶然发现的一个问题是,尝试从一台计算机执行大约20000个线程,进行了一些数据驱动的测试。 问题在于该属性测试计算机上设置为1024。使用JMeter运行数据驱动的测试,此工具将为每个启动的线程打开.csv文件或描述符,一旦并行线程数超过1024,我将收到错误消息。

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    开发 | 机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像分类器

    我一直觉得,把EC2设计成连诗人也会用的形式,很不错。它让用户一步步利用基本的计算机知识,通过平台上搭建一个简单的应用,以省去那些又难懂、又没必要的过程。 让TensorFlowOS X 上进行本地化运行应该是没什么问题。但是像Python这样的开发工具,安装的标准化程度就没那么高,给出的指令不能统一适用。 在运行这个功能计算性能无关紧要,所以虚拟机中处理器的运行速度不算快。但是构建图片分类器这个案例中,计算机需要处理大量运算,因此,在这里我们必须优化一下Docker的计算速度。 第五步:虚拟机上运行文件夹 1.有了可供训练的照片之后,你就可以Linux上使用文件夹里使用它们了,以便把照片放到TensorFlow上: ? 2.出现一个Linux提示。 很简单,只需 Downloads/tf_images 目录下创建一个新的文件夹,把你想训练的图片放在子文件夹里,然后重新运行分类器。 现在,应用里运行它吧!

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    用于Web爬虫解决方案的无服务器体系结构

    用例非常简单:一天中的某些时候,我想运行一个Python脚本并抓取一个网站。该脚本的执行时间不到15分钟。这是一个重要的考虑因素,我们将在后面讨论。 我们至少要考虑两个选项:本地(例如在本地计算机上,家庭中的Raspberry Pi服务器,数据中心中的虚拟机等等),或者可以将其部署到云中。 您还可以从Amazon EC2 Spot实例等打折的计算资源中受益。 调度程序启动新任务,它将使用更新的脚本文件获取新映像。如果您想进一步探索或者想要实际实现这种方法,请查看GitHub上的项目示例。 如果您的任务运行时间超过15分钟,则需要将其拆分为多个子任务并并行运行,否则您可以使用选项2。 默认情况下,Lambda允许您访问标准库(例如 Python Standard Library)。

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    微服务部署策略的选择

    使用此模式,您可以提供一个或多个物理主机或虚拟主机,并在其上运行多个服务实例。 许多方面,这是传统的应用程序部署方法。 每个服务实例一个或多个主机上的公共端口上运行。 下图显示了此模式的结构。 当您使用此模式,您可以在其主机上单独运行每个服务实例。 这种模式有两种不同的特点:每个虚拟机的服务实例和每个容器的服务实例。 每个容器服务实例的模式 当您使用每个容器服务实例的模式,每个服务实例都在其自己的容器中运行。 容器是操作系统级的虚拟化机制。 容器由沙箱中运行的一个或多个进程组成。 容器镜像是由运行服务所需的应用程序和库组成的文件系统镜像。一些容器镜像由完整的Linux根文件系统组成。其他更轻便。 它支持Java,Node.js和Python服务。要部署一个微服务,您可以将其打包成ZIP文件并将其上传到AWS Lambda。

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    微服务与Serverless

    开发者实现的服务器端的应用逻辑(微服务甚至粒度更小的服务)以事件驱动的方式运行在无状态的临时的容器中,并且这些容器、计算资源都是由第三方管理。 这意味着可以部署Ruby(JRuby)/Scala/Clojure/Java等运行在JVM上的代码,只是部署需要编译成class文件打包上传。 Lambda的运行单位是容器,它能使用的资源比较有限,最大分配的内存不超过1.5GB,临时磁盘大小不超过512MB,进程和线程总数不超过1024个等,代码需要的资源超过限制会出错。 据估算,使用Lambda 部署代码的成本比EC2上部署服务的成本低30%。 比如传统的ETL流程,往往都是通过运行在虚拟机上的Cron任务去轮询或者定时运行处理。但是通过S3上进行事件绑定,文件上传触发处理文件的Lambda函数,然后顺序将事件和对应的处理传递下去。

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    具有EC2自动训练的无服务器TensorFlow工作流程

    尽管可以Lambda上运行标准的Python TensorFlow库,但很可能许多应用程序很快会遇到部署包大小和/或执行时间的限制,或者需要其他计算选项。 请注意,创建自定义策略,不会自动创建DynamoDB流策略,因此需要显式定义它。 此外,将添加创建EC2实例所需的策略: EC2 —创建并运行实例。 IAM —获取,创建角色并将其添加到实例配置文件。从控制台启动EC2实例并选择IAM角色,会自动创建此配置文件,但是需要在功能内手动执行此操作。 从需求文件安装Python库 将Jupyter Notebook转换为标准Python文件并在图像启动时运行 FROM python:3.7 RUN echo $(python3 --version) AWS中,打开Lambda,DynamoDB,S3和EC2的服务页面并执行以下操作: Lambda:输入为空触发火车功能 EC2:验证实例是否创建了适当的警报 DynamoDB:验证模型信息已更新

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    spark的若干问题

    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hdfs、Hbase、Cassandra、hive和所有存储hadoop中的数据。 问题4:SPARK中已经缓存的数据不适合存储在内存,spark如何处理?   spark将数据序列化到磁盘中或者spark重新计算内存中的数据。 默认情况下,spark采取重新计算的方式,即每次请求内存中的数据,spark都是重新从磁盘中读取数据到内存,然后重新计算。 如果你需要在Amazon EC2环境中执行spark程序,那么就需要在每个节点执行EC2 脚本。如果目前没有集群环境,那么可以通过local参数执行单机模式。 如果你需要执行集群环境,那么你需要搭建一下共享文件系统(NFS文件系统也可以的)。 问题7:学习spark有好资源么?

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