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。
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
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。
在这段2019年北美KubeCon视频中，Red Hat的David Vossel和NVIDIA的Vishesh Tanksale探索了KubeVirt背后的架构，以及NVIDIA如何利用该架构为Kubernetes上的GPU工作负载提供动力。以NVIDIA的GPU工作负载为例进行研究，它们提供了一个重点视图，以了解主机设备透传是如何通过KubeVirt完成的，并提供了一些性能指标，将KubeVirt与独立KVM进行比较。
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。
为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
Google Cloud 架构框架中的这份文档提供了用于构建服务的设计原则，以便它们能够容忍故障并根据客户需求进行扩展。当对服务的需求很高或发生维护事件时，可靠的服务会继续响应客户的请求。以下可靠性设计原则和最佳实践应该是您的系统架构和部署计划的一部分。 创建冗余以提高可用性 具有高可靠性需求的系统必须没有单点故障，并且它们的资源必须跨多个故障域进行复制。故障域是可以独立发生故障的资源池，例如 VM 实例、专区或区域。当您跨故障域进行复制时，您可以获得比单个实例更高的聚合级别的可用性。有关更多信息，请参阅
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。
在云计算日益普及的今天，如何有效、经济且无缝地在各种云平台上运行大语言模型（LLMs）、AI 和批处理作业成为了迫切的需求。SkyPilot 项目应运而生，旨在解决这一核心问题。它不仅抽象并简化了云基础设施操作，为用户提供了在任何云平台上轻松部署和扩展作业的能力，还通过自动获取多个云平台 GPU 的实时价格并进行实时比价，帮助用户选择最优的云平台来运行自己的 Job。这样做极大地降低了成本，提供了高度的 GPU 可用性，让云基础设施管理变得轻而易举。这样做极大的满足了市场对高效、低成本云资源利用的需求。通过 SkyPilot，企业和开发者能够最大化地利用 GPU，进一步推动了人工智能和大数据处理技术的发展，为云计算市场带来了新的可能。
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。
首先还是拿个友商出来做对照。当初是在大四毕业的暑假到研究生的第一年期间考的VCP和VCAP，vSphere的版本还在6.5/6.7，放在今天多少有点过气。但我还是打算把VMware拎出来，看看VMware vSphere虚拟化架构。
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。
容器是当今IT界最热门的话题之一，很大程度上归功于许多网络公司如Facebook和Twitter的采用。 在过去的两年中，包括亚马逊网络服务（AWS）和谷歌计算平台（GCP）在内的主要云计算提供商已经通过产品化服务提供了Docker容器。 在DevOps环境中，开发人员越来越多地使用容器，开发人员可以自动执行应用程序和工作负载部署 集装箱也被吹捧为提高整体基础设施利用率的一种手段，因为与虚拟机（VM）相比，它们的设计轻巧，减少了部署，拆卸，重新实例化或迁移的时间。 在这篇文章中，我将评估使用容器的优势。
众所周知，目前的云计算市场中，亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云平台是最大的“玩家”，他们各自都有自己的术语、定价、服务目录和购买版本，因此用户在评估该选择哪个公共云提供商时很容易陷入分歧，下面我们来一起看一下这些差异是否真的会真正带来影响。
Kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中做个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单且高效，Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制，它可以自动化应用容器的部署、扩展和操作 , 提供以容器为中心的基础架构。
谷歌的技术基础设施共同构建了搜索、邮件（Gmail)、照片等普通用户系统和G Suite 、谷歌云存储平台等企业系统，是谷歌数据中心的关键，是整个谷歌网络服务赖以存在的安全基础。 FreeBuf在原文基础上，针对谷歌技术基础设施的安全设计作了简要分析与介绍，这些技术基础设施为谷歌全球信息系统提供了一系列安全防护，它们包括运行安全服务、终端用户数据安全存储、服务安全通信、用户安全通信和运维安全管理等。 在介绍中，我们将围绕谷歌数据中心的物理安全、整体软硬件基础安全、技术限制和操作的运维安全进行逐层描述。
编辑手记：Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移，其战果可喜可贺，然而每一次成功，都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中，面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题，Evernote是如何处理，并设计新的架构的，我们一起来学习。 注：本文来自Evernote官方文档翻译，若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾： 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台（GCP）的方法论 系统架构
今天的帖子来自CNCF大使兼Streamroot工程副总裁Reda Benzair。文章最初在Streamroot技术开发者的博客上发布。
首先要说说Docker是什么工具，Docker是一个开源的应用容器引擎。好了，这里做下笔记，开源 - 应用容器 - 引擎。
你有没有碰到过OpenStack中，VM失去IP地址的问题？如果有的话，你知道那可能是什么问题 ——特别是如果你拥有大量的节点和VM。你的客户会因为没有明显原因却断了与VM的连接而感到 挫败。甚至云的支持团队会为log文件里没有提示却出现问题感到挫败。
TakinTalks稳定性社区专家团成员，滴滴出行可观测架构负责人。深耕可观测领域多年，专注于架构设计与优化。带领团队完成了滴滴第二代到第四代的架构迭代。多个可观测开源项目的Contributor。目前聚焦在滴滴可观测的稳定性建设和滴滴场景下的可观测性的实现与落地工作。
目前，云计算的经济利益偏向于短暂的工作负载而非永远在线的工作负载。一个短暂的例子是云功能，例如Amazon Lambda或GCP云功能或Azure功能。短期云功能比始终在线的云VM或永远在线的本地VM更具成本效益。另一个短暂的例子是临时使用云计算进行灾难恢复或机器学习(ML)模型培训。通常不需要D/R资源，也不需要ML GPU资源池。如果您的企业需要持续不断地拥有大量GPU资源，那么肯定是在内部而不是在云中构建。
Litmus 最初是 OpenEBS（K8S下存储系统） 的测试工具，后来发展成为知名的 Kubernetes 原生混沌工程开源平台。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
k3s作为轻量级的Kubernetes发行版，运行容器是基本功能。VM的管理原本是IaaS平台的基本能力，随着Kubernetes的不断发展，VM也可以纳入其管理体系。结合Container和VM的各自优势，又发展出轻量级VM的理念，兼具容器的轻量特性，又有VM的隔离安全性，这其中kata-container是时下比较受关注的开源项目。那么轻量级的k3s和轻量级VM碰撞，又有怎样的效果，结合两者进行实践，谨以此文进行说明。
在Google Cloud Platform创建的VM实例只能通过【在浏览器窗口打开】。这里使用其他终端工具连接的设置。 1. 在GCP网页端登录ssh 2. 通过sudo su命令切换到root用户 sudo su //切换到root用户 3. 修改SSH配置文件/etc/ssh/sshd_config vi /etc/ssh/sshd_config //编辑文件 找到PermitRootLogin和PasswordAuthentication # Authentication: LoginGrace
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。
Docker是一种轻量级的虚拟化技术，同时是一个开源的应用容器运行环境搭建平台，可以让开发者以便捷方式打包应用到一个可移植的容器中，然后安装至任何运行Linux或Windows等系统的服务器上。相较于传统虚拟机，Docker容器提供轻量化的虚拟化方式、安装便捷、启停速度快。
作者：David Porter（谷歌）、Mrunal Patel（Red Hat）和 Tim Bannister（The Scale Factory）
编辑手记：安全永远是第一重要的问题，无论是在本地还是在云端。 我们的安全团队的宗旨在于保护用户的数据。当我们开始实施将数据迁移到云Google的云服务的基础设施上时，我们一直在思考，如何在迁移的整个过程中保障数据的安全。考虑的方面主要包含以下几点： 当我们向Google表示了信任，选择他们作为我们数据保管人，他们是否有足够的成熟的安全控制措施，不会对我们的服务增加风险？ GCP是否给予我们跟现有环境相当或更好的安全控制，以便我们用来保护客户数据？ 与供应商建立信任 我们有一个内部供应商审核流程，包括我们的
最近加班挺多，所以也好久没远程访问自己云服务器上的MySQL数据库了。今天本地启动Node服务时连不上MySQL，照常用Navicat For MySQL连接远程数据库进行检查，结果发现突然报错了。
Pinterest 由于在某个节日期间对云计算使用量的增加，该公司的云计算账单大大超过了原先的预估。Pinterest 必须计划 1.7 亿美元的预留资源上向亚马逊云科技再额外支付 2000 万美元。
/pkg/controlplane、/pkg/credentialprovider、/pkg/kubeapiserver是Kubernetes中的三个核心包，它们分别实现了不同的功能。
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3（Python 版 AWS SDK）来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作，但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据，事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台（Azure、GCP、Oracle Cloud），更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
Container是史上第一个能将所有应用封装在标准化环境的技术，这是迈向无服务器架构的关键，Kubernetes就是为实现Container大规模部署而生，能让Container丛集建置标准化，分布式App的开发更容易 在NEXT云端大会前一周，Google先释出了Kubernetes 的1.2新版本，这个看似Google为了追赶Container及Docker热潮而生的开源平台，直到Next大会才揭开了它的真正面纱，其实这个项目源自Google已经用了10年的Container技术。 Alphabet执
DevOps工具越来越多，了解它们以及知道在什么时候使用他们越来越重要。因此，我尝试做一些研究，以便我们可以将DevOps产品分类为大家都熟悉的类别或用途。
写下这篇文章的起因是前段时间我尝试在 K8s 上部署一个测试用简单 Web 服务器+ Service Mesh 做流量控制。查阅各种资料让我觉得线索繁杂，无意中刷到下面这张图，觉得它完美描述当时我的内心独白：
Google在太平洋标准时间（PST）14日凌晨3:45发生全球服务中断事件，其是因其自动化配额管理系统降低了Google内部的全球单一身分管理系统的容量，使得需要用户登入的服务全都出现故障，影响包括Google云平台（GCP）与Google Workspace ，一直到PST时间4:35才恢复正常，整整停摆了50分钟，不过，此事件并未波及Google搜寻。
1 多租户AWS漏洞暴露账户资源 Amazon Web Services (AWS) 中存在一个多租户漏洞，可导致攻击者滥用 AWS AppSync 获得对组织机构账户中的资源。 https://mp.weixin.qq.com/s/oYDaHrSqem_jcEH4cTPPzA 2 大规模Earth Preta 钓鱼攻击分析 趋势科技的研究人员最近发现Earth Preta滥用虚假谷歌账户，通过鱼叉式网络钓鱼电子邮件传播恶意软件。 https://mp.weixin.qq.com/s/MfDnEFPIN7R
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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。
导读：用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难，如果你想要通过成本优化削减成本，你的整体成本包括资源和人力，可能会不降反增。不想在机器闲置时停止？因为这样你可能需要反复的启停，并且重新配置环境或者准备数据。想要通过使用抢占实例降低成本？解决抢占实例的调度问题也可能会花上几周时间。如何很好的利用地区之间的巨大价格差异，或者不同云厂商之间更大的价格差异来降低成本？
既然主流 IT 工业都在采用基于容器的基础设施（云原生方案），那么了解这一技术的短板就很重要了。Docker、LXC 以及 RKT 等传统容器都是共享主机操作系统核心的，因此不能称之为真正的沙箱。这些技术的资源利用率很高，但是受攻击面积和潜在的攻击影响都很大，在多租户的云环境中，不同客户的容器会被同样的进行编排，这种威胁就尤其明显。主机操作系统在为每个容器创建虚拟的用户空间时，不同容器之间的隔离是很薄弱的，这是造成上述问题的根本原因。基于这样的现状，真正的沙箱式容器，成为很多研发工作的焦点。多数方案都对容器之间的边界进行了重新架构，以增强隔离。本文覆盖了四个项目，分别来自于 IBM、Google、Amazon 以及 OpenStack，几个方案的目标是一致的：为容器提供更强的隔离。IBM Nabla 在 Unikernel 的基础上构建容器；Google 的 gVisor 为运行的容器创建一个特定的内核；Amazon 的 Firecracker 是一个超轻量级的沙箱应用管理程序；OpenStack 将容器置入特定的为容器编排平台优化的虚拟机之中。下面对几个方案的概述，有助于读者应对即将到来的转型机会。
Visual VM （All-in-One Java Troubleshooting Tool）是目前为止随JDK发布的功能最强大的运行监视和故障处理程序。 Visual VM除了提供运行监视、故障处理外，还提供了比如性能分析（Profiling）,对应用程序的实际性能影响很小，使得它可以直接应用在生产环境，这个优点是JProfiler、YourKit等第三方的性能分析工具无法比拟的.
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
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