注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
将LoRa连接性与Google Cloud Platform（GCP）配对可以满足广泛的工业IoT（IIoT）用例。LoRa的长久性和灵活性，再加上GCP强大的体系结构和对可扩展创新的承诺，为工业运营商提供了构建明天世界所需的工具。
嗨，在当今动态的环境中，在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
云原生安全 1 K8s污点容忍度横向主节点 本文讲述了K8s在进行节点横向移动过程涉及到的污点与容忍问题以及横向技巧 https://zone.huoxian.cn/d/1251-k8s 2 Cloud I Hack into Google Cloud 在本月初，Google宣布了去年2021的Google Cloud Platform的六个VRP漏洞（ GCP VRP 奖旨在鼓励安全研究人员关注 GCP 的安全性，从而帮助我们为我们的用户、客户和整个互联网提高 GCP 的安全性），希望鼓励更多的安全研究
近期，Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题，攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform（GCP）中获取Google Workspace域数据的访问权。
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。
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
9月份，一位云专家（ACG）发布了“云学习现状”报告，报告显示，通过认证和实际操作能力衡量的云专业知识，无论对公司还是为其工作的个人来说，其价值都在不断增长。
网络安全公司 SentinelOne 最近的一份报告揭示了网络威胁领域的一个令人担忧的趋势：针对 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform (GCP) 的云凭证窃取活动不断扩大。
近些年国内市场，尤其是互联网行业，竞争非常激烈，也越来越饱和，于是很多产品纷纷出海。他们的发行方式多种多样，服务部署方式相应的有所不同：有自己部署在aws/gcp/azure等公有云上的，也有部署在海外IDC服务器的，这两种方式面对的安全威胁也多种多样，但有一点是共同的，那就是DDoS攻击。因此，当下研究中国企业海外业务DDoS防护解决方案，显得十分必要。
1 GCP 渗透测试笔记（译文） 本文对GCP渗透测试中应用到的基础知识与渗透测试技术点进行介绍。 https://zone.huoxian.cn/d/2661-gcp 2 2023年高级威胁攻击趋势预测 本文介绍了巴斯基公司的安全研究与分析团队GReAT对2023年高级威胁（APT）攻击的发展趋势进行的展望和预测。 https://www.aqniu.com/hometop/91104.html 3 使用 Cloud Shell 在 Google Cloud Platform (GCP) 中权限维持 IB
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
在上周的Next ‘19，我们宣布了用于服务网格的Traffic Director，为您的VM和容器服务带来全局流量管理。我们还在博客中向您展示了Traffic Director的功能。今天，我们将深入探讨其特性和优势。
AI 前线导读：本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹，行文轻松活泼，内容通俗易懂，是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processing》，在探讨流式系统方面本书是市面上难得一见的深度书籍，非常值得学习。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
自Google Anthos推出以来在混合云领域受到极大关注，作为Google进入ToB混合云市场的战略级产品，Anthos集成了如GKE （Google Kubernetes Engine）、GKE On-Prem、Istio on GKE等……引起业界的关注。可以说这又是Google又一大利器。那么混合云作为企业数字化转型的重要基础设施建设，既留了核心数据，降低了迁移风险，又能在原来资源的基础上增加公共云的弹性，一举多得，成为当前云计算发展的热门话题。而作为数字化转型的另外一个风向标DevOps如何与当前的混合云发展进行协作，带向企业进入云原生时代，将会成日今后数字化建设的一个重要主题。
Kubernetes 1.7已经发布，该版本聚焦于安全、存储和扩展性等交付特性，其中包括Network Policy API、StatefulSets自动升级策略以及可扩展的API聚合层。Kubernetes的上一个发布版1.6版侧重于解决规模化和自动化上的问题，显然最新的1.7发布版力图为Kubernetes在企业组织中的进一步采用夯实基础。需注意的是，虽然1.7版的核心集群编排功能是以稳定版提供，但是其中给出的一些头条发布特性在文档中被标为Alpha版或Beta版。
背景来源：FunData作为电竞数据平台，v1.0 beta版本主要提供由Valve公司出品的顶级MOBA类游戏DOTA2相关数据接口(详情：open.varena.com)。数据对比赛的观赏性和专业性的提高起到至关重要的作用。本文由IT大咖说（微信id：itdakashuo）整理，经投稿者与嘉宾审阅授权发布。
一方面体现在“数据”构造上仍有广阔的待开发空间，另一方面则是应用场景，除了做客观评价和“讲故事”，还需打通更多的商业模式。
在我们前几章的讨论中，我们已经详细探讨了LNMP、缓存与消息队列，以及负载均衡的各种应用场景和实现方式。这些技术都是构建高效、可扩展和可靠的网络服务的重要工具。然而，随着互联网技术的不断发展，我们面临的挑战也在不断变化和升级。在这一章中，我们将把视线转向更为前沿的技术领域，深入研究CDN、流媒体和边缘计算，并从应用场景的角度进行详细介绍。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
简介：本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
大家好，我是猫头虎！今天，我要分享一个激动人心的话题：Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中，我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中，以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
在上一篇文章中，我们讲到了DevOps和持续交付的关系。本篇将回顾最先改变运维工作的相关技术 —— 基础设施即代码和云计算，通过技术雷达上相关条目的变动来跟踪其趋势变化。
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案，以应对这些挑战。
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达，这是一份关于技术趋势的报告，比那些我们能在市面上见到的其他技术行情和预测报告更加具体、更具可操作性，因为它不仅涉及到新技术大趋势，更有细致到类库和工具的推荐和评论，因此更容易落地。
云原生安全 1 虚拟机逃逸初探——2018rwctf_station-escape 本文带来了一次CTF中的虚拟机逃逸分析与复现 https://tttang.com/archive/1629/ 2 AWS：CNAME 子域接管 本文介绍了AWS中CNAME子域接管技术，这篇文章涵盖了所有技术方面，以便可以使用其他签名扩展接管扫描。但是请注意，NS 接管比正常的 CNAME 接管有点难以理解 https://zone.huoxian.cn/d/1316-awscname 3 泄漏的访问令牌暴露了用户的Am
该博客的目的是帮助开发人员，架构师和商业从业人员了解采用Kubernetes环境时使用Spinnaker的重要性。您将了解：
如果你使用过 Google 或 YouTube，那么你很可能已经访问过分片数据。分片通过将数据分区存储在多个服务器上，而不是将所有内容放在一个巨大的服务器上，以实现扩展数据库的目的。这篇文章将介绍数据库分片的工作原理、思考如何给你自己的数据库分片，以及其他一些有用的、可以提供帮助的工具，尤其是针对 MySQL 和 Postgres。
Spinnaker是最初由Netflix设计和开发的开源多云连续交付工具。它有助于将应用程序部署到各种云提供商，例如Google Cloud Platform（GCP），Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure。
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
Google Cloud Platform (以下简称GCP)是Google提供的云平台,。Google云平台提供很多功能，包括计算服务，存储服务，网络服务，大数据服务，人工智能服务，以及谷歌的产品等，可以用来搭建加速服务, 网站和存储数据等等。本文将介绍如何申请GCP一年的免费试用、Linux服务器环境搭建。Docker环境搭建，运行有意思的镜像。
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。余军讲师为你讲解分布式数据库在金融行业的创新实践。 余军 PingCAP 高级技术总监，金融行业首席架构师；开源软件的忠实爱好者，负责金融行业基于 TiDB 产品的解决方案、产品架构咨询和建设规划。主要工作经历：富麦信息科技有限公司 CTO ，中
Serverless 平台的主要优点是，它们使您可以专注于编写代码，而不必关心管理基础结构，自动扩容或为所用资源支付更多费用。
AI科技大本营消息，北京时间周一（2月12日）晚间，Google 宣布，在 Google Cloud Platform（GCP）上正式推出Cloud TPUs 测试版服务，帮助研究人员更快地训练和运行机器学习模型 。目前的收费标准为 6.5美元/Cloud TPU/小时，而且供应有限，需要提前申请。 TPU（Tensor Processing Unit）的全名为张量处理单元 ，是 Google 专为机器学习而定制的一款芯片。在去年 5 月 18 日的Google I/O 大会上，Google 正式推出第
Google Compute Engine 的虚拟机提供了一种快速、可靠的方式来运行 Apache Hadoop。如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop
通过 TiDB 连接全球极限场景和创新场景，是 PingCAP 长期坚持的国际化战略。目前，在全球已有超过 3000 家企业选择 TiDB。无论在游戏、金融、物流、互联网还是智能制造等行业，基于规模化 OLTP 扩容、实时 HTAP 分析等应用场景，PingCAP 服务用户的脚步已经从中国延伸到全球，覆盖日本、亚太、北美和欧洲等各个区域。
作者 | Michael Redlich 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 Java 近期新闻综述：JDK 19、JDK 20、Spring Boot 2.7.3 和 2.6.11、Spring Authorization Server 1.0.0-M1 和 0.4.0-M1、Spring Security 5.7.3,5.6.7 和 5.8.0-M2、Spring Cloud Dataflow 2.9.5、Spring Shell 2.1.1、Payara Platform 5 Communi
作者｜PAUL GILLIN 翻译｜核子可乐 编辑｜燕珊 “这不是全有或全无的零和博弈，而是谷歌云与其他云服务商之间的和谐共存。” 商界有句名言：“市场上的亚军反而更有动力，催动人们加倍进取。”但市场上的老四该怎么鼓励自己？ 这就是谷歌面临的现实问题。他们在公有云市场上起步较晚、早期做出的承诺太过理想化，同时还承受着两大怪物级竞争对手的重重压力。十年以来，谷歌的市场份额一直维持在 10% 以内，难以突破。 IDC 公司估计，谷歌 2020 年在全球公有云市场上的份额为 4.6%，仅次于亚马逊云
主要的云提供商提供了广泛的服务，但还远非完美。以下是AWS，Microsoft和Google在2020年应该进行的收购，以巩固其平台。
在今日的信息科技社会，现代数据中心这个术语越来越受到领导者的重视。云计算、闪存、软件定义网络（SDN）、容器，以及大量的编排及自动化工具。这些新型技术构成了现代数据中心的基础，这也是数字时代一个企业的基本要求。
SDSC和威斯康星州IceCube粒子天体物理学中心的研究人员已成功使用亚马逊Web Services，Microsoft Azure和Google Cloud Platform上的数千个GPU成功完成了第二项计算实验。
云原生安全 1 如何在云原生中监控JVM指标 本文介绍了Java集成 Prometheus监控指标的两种实现方式 https://mp.weixin.qq.com/s/ik5cZ9I_E5QVExRaSvgmLA 2 Kubernetes中数据包的生命周期 本文将讨论Calico的安装、模块（Felix, BIRD, Confd）以及路由模式 https://mp.weixin.qq.com/s/NzpWsQXFAvwO7S1-cYRWrg 3 腾讯云百万容器镜像安全治理运营实践 本文将结合容器基础镜像方
来源：research.googleblog.com 编译：马文 【新智元导读】今天，谷歌开源了DeepVariant深度学习模型，这是将基因组中的识别变异（variant calling）任务转换为图像分类问题的基因组学工具，在重构基因组序列方面比以前的经典方法具有更高的准确性。同时谷歌提供可扩展的基于云的解决方案，以满足大型基因组数据集的需求。 在许多科学领域，特别是在基因组学领域，重大突破通常是由新技术带来的。从使人类基因组测序成为可能的Sanger测序法，到首次实现大规模全基因组实验的微阵列技术，新
由于业务需求，在Google Cloud Platform （GCP）上面开了一台Windows的Computer Engine。跑了一段时间之后，远程桌面无法链接了，但是http等其他服务还是可以正常访问。
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务，随着这一日期的临近，许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案，而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
Source What is the Serverless architecture? - Java Stack Flow Technology is rapidly growing day by d
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