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。
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。
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。
最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
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。
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。
Scout Suite是一款针对云集群环境的开源安全审计工具，主要针对的是云端环境的安全状况。通过使用云服务提供商暴露的API，Scout Suite可以从高安全风险区域收集配置数据以备研究人员进行人工审计。值得一提的是，Scout Suite在进行完安全审计之后，可以自动给研究人员呈现清晰详尽的攻击面概览，而无需研究人员浏览繁杂的Web控制台信息。
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
Kubernetes 是容器编排市场的主导者，经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件，并且这些事件很快就会变得难以管理。但是，更糟糕的是，当问题发生时，由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式，很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
在人工智能兴起的当下，AI正在重塑着很多行业。今天介绍的是一款近期登上github热门的一款可轻松实验和原型化 LangChain[1] 流水线的AI项目—LangFlow。
CDP Public Cloud现在可以在Google Cloud上使用。对Google Cloud的额外支持使Cloudera能够兑现其在全球范围内提供其企业数据平台的承诺。CDP公共云已在Amazon Web Services和Microsoft Azure上提供。通过添加Google Cloud，我们实现了提供混合和多云架构的愿景，无论如何部署平台，都能满足客户的分析需求。
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
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。
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。
在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后，我们会将模型部署到云中，并创建该算法的Web浏览器版本。
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。
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
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。
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。
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。
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：
K8s集群往往会因为组件的不安全配置存在未授权访问的情况，如果攻击者能够进行未授权访问，可能导致集群节点遭受入侵。
Velero是一个开源工具，可以安全地备份和还原，执行灾难恢复以及迁移Kubernetes集群资源和持久卷。
大家好，我是猫头虎博主！今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持，而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展！
在这篇文章中，我们将使用git-wild-hunt来搜索暴露在GitHub上的用户凭证信息。接下来，我们需要按照下列步骤安装和使用git-wild-hunt。
「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s生态」。
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。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，通常用于托管微服务。但是，微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是，当出现问题时，由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式，很难找到根本原因。
Cloud TPU意图优化计算受限问题，并让机器学习模型训练更加容易。 当地时间凌晨6点多，Google Brain负责人、谷歌首席架构师Jeff Dean连发10条Twitter，只想告诉人们一件事情——我们推出了Cloud TPU的beta版，第三方厂商和开发者可以每小时花费6.5美元来使用它，不过数量有限，你需要先行填表申请。 一直以来，TPU都被用于谷歌内部产品，随着Cloud TPU的开放，不管是云服务还是AI芯片市场，都将迎来一场变动。 谷歌开放Cloud TPU测试版每小时6.5美元 数量有限
3月23号，Elastic又发布了最新的7.12版本。在这个版本中，最重要的一个更新是frozen tier的发布。相比于之前版本的cold tier（关于cold tier的细节，可以查看之前的博文：Elastic Searchable snapshot功能初探、Elastic Searchable snapshot功能初探 二 （hot phase）），其最大的不同是我们可以直接在对象存储里面进行数据的搜索，即我们能够保持对象存储里面的快照数据一直在线可查，通过构建一个小规模的，只带基础存储的计算集群，就可以查阅保存在快照中的海量数据！做到真正的计算和存储分离，并且极大的降低查阅庞大的历史冷冻数据的所需的成本和提高查询效能。（可参考官方博客：使用新的冻结层直接搜索S3）
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。🚀
目前，一个上市的药物平均需要花费20-30亿美元，并且需要10年左右的研发时间。大部分经费都花费在了昂贵且耗时的湿实验部分，初始Hits阳性率太低以及（临床前）阶段的高损耗率。使用基于结构的虚拟筛选，Hits质量随着筛选化合物的数量而提高。尽管存在大量的化合物数据库，但是缺乏有效的灵活的方式使用计算机集群进行大规模的SBDD的手段。本文介绍VirtualFlow，这是一个高度自动化的开源平台，可以有效的准备化合物库并进行超大规模的虚拟筛选。VirtualFlow能够使用各种强大对接程序。本文准备了目前已知的最大的免费使用的配体库，配体库包含了超过14亿个可商业购买的分子。VirtualFlow可以探索广阔的化学空间，并可以准确的识别与目标蛋白具有高亲和力的分子。
在当今云计算和DevOps的时代，管理和维护多个集群环境已成为一项挑战。每个集群都有其独特的特性和需求，如开发、测试、生产等。有效管理这些集群需要精心规划和合适的工具。
随着软件供应链攻击的增加，保护我们的软件供应链变得更加重要。此外，在过去几年中，容器的采用也有所增加。有鉴于此，对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外，我们今天使用的大多数容器，即使我们在生产环境中使用它们，也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中，我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一（多亏了 Sigstore）是在构建之后立即签名，并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
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。
这个项目是 Firebase 苹果开源开发平台，包含了除 FirebaseAnalytics 之外的所有 Apple 平台 Firebase SDKs 的源代码。它提供了一系列工具来帮助你构建、增长和盈利你的应用程序。主要功能和核心优势如下：
注册腾讯云：https://cloud.tencent.com/document/product/378/17985
GitLab发布了其同名平台的最新版本，该版本利用Kubernetes来自动化代码处理。在微软以75亿美元收购GitHub之后，在线Git存储库管理器受到了人们的关注。
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
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。
毛艳清，富士康工业互联网科技服务事业群运维中心主管，现负责公有云和私有云的运维工作，聚焦在云计算和云原生领域，主要关注企业迁云的策略与业务价值、云计算解决方案、云计算实施与运维管理，以及云原生技术的布道和落地实践。
大数据文摘作品 作者：钱天培、小鱼 就在刚才，Google宣布TPU测试版对外开放！ 9个月前，Google在I/O大会上揭开TPU的神秘面纱。（点击查看大数据文摘相关报道） 当时，仅有极少部分开发者有幸能够一探其究竟。而从今天起，所有开发者都可以在Google Cloud Platform试用云端TPU！ 据Google称，每个云端TPU都由四个定制的ASIC构成，每个板卡可以提供高达180 teraflops的浮点性能和64 GB的高带宽内存。作为对比，目前市面上广泛试用的英伟达Tesla P100 G
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
Nextflow 支持自动获取在网络上的所有流程，包括流程代码，软件，参考基因组，甚至远程数据源
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。
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