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【玩转 Cloud Studio】Cloud Studio平台部署Wagtail开源内容管理系统

远程访问云服务器: Cloud Studio 支持您连接自己的云服务器,这样就可以在编辑器中查看云服务器的文件,进行在线编程和部署工作。...拥抱并扩展 Django 三、部署前准备工作 3.1 注册登录Cloud Studio平台 点击链接免费试用: Cloud Studio - 开启云端开发模式 WebIDE 每月赠送 3000 分钟免费额度...图片 图片 3.2 选择模板 Cloud Studio平台中内置 Node.js、Java、Python、Go 等常见的环境模板,这里我们选择Cloud Studio平台常用模板中的python模板。...图片 四、部署Wagtail开源内容管理系统 4.1 启动终端 我们Cloud Studio中再重新启动bash终端的命令行。...,如果是按需付费,实践测试完成后,记得释放资源; 7.Cloud Studio云端 IDE 中快速导入代码仓库的功能对于开发者来说也十分方便; 8.本次Cloud Studio平台部署Wagtail

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K8S平台部署Spring Cloud微服务项目

1.熟悉Spring Cloud微服务项目 代码分支说明: dev1交付代码 dev2 编写Dockerfile构建镜像 dev3 K8S资源编排 dev4 微服务链路监控 master 最终上线 2....K8S中部署Spring Cloud微服务项目的逻辑架构 ?...外部的192.168.73.137安装mariadb [root@localhost ~]# yum -y install mariadb mariadb-server [root@localhost...,进入k8s目录,可以看到一个构建镜像推送到镜像仓库的脚本,循环的对每一个项目进行镜像打包,然后推送到harbor镜像仓库,仓库地址需要修改成自己地址,然后去harbor镜像仓库中创建一个microservice...中部署Eureka集群(注册中心) 使用准备好yaml文件进行手动部署 ❝注意修改,yaml中的镜像地址 ❞ [root@k8s-master simple-microservice]# cd k8s/

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使用Python进行云计算:AWS、Azure、和Google Cloud的比较

boto3 azure-mgmt-compute google-cloud-compute认证使用这些云平台的API之前,您需要进行身份验证。...以下是一些示例:自动化部署:您可以使用Python编写脚本来自动化应用程序的部署,例如使用AWS的Elastic Beanstalk、Azure的App Service或Google Cloud的App...这样可以保护数据免受未经授权的访问,并确保数据传输和存储过程中的机密性和完整性。合规性监控和审计:使用Python编写脚本来监控云平台的安全性和合规性,并生成审计报告以满足法规和标准的要求。...示例:数据加密和密钥管理以下是一个简单的示例,演示如何使用Python SDKAWS对S3存储桶中的对象进行加密,并安全地管理加密密钥。...示例:漏洞扫描和安全配置检查以下是一个简单的示例,演示如何使用Python SDKAWS运行漏洞扫描并检查安全配置。

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小米深度学习平台架构与实现

已经被Google大量应用在Youtube视频推荐和APP推荐。 RNN模型是神经元里加入带记忆的神经元结构,可以处理和时间序列有关的问题。...使用Tensorflow的时候,只写一个静态纯文本的文件,通过Python解释器去运行,所以Tensorflow本质只是一个Deep Learning Library。...虽然Google开源了一个非常好的深度学习工具,但它并没有解决深度学习应用部署和调度的问题。 有人说过,任何复杂的问题都能通过抽象来解决。...深度学习平台架构与设计 Cloud-ML:The Principles 我们希望这是一个云计算,而不是提供裸机的服务。用户只需写好应用代码提交,不用通过Ssh或登录到服务器脚本运行。...深度学习平台实践与应用 Practice:Distributed Training 支持分布式训练。用户Python脚本里定义了一系列参数,把这个脚本拷贝到各台机器上去运行。

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构建端到端的开源现代数据平台

这篇文章还附有一个 GitHub 存储库[2],其中包含构建平台所需的必要代码和基础设施即代码 (IaC) 脚本。...部署 Airbyte 对所有云提供商来说都是轻而易举的事[16]。 GCP ,我们将使用具有足够资源的 Compute Engine 实例。...• dbt CLI:此选项允许直接与 dbt Core 交互,无论是通过使用 pip 本地安装它还是像之前部署的 Airbyte 一样 Google Compute Engine 运行 docker...部署完成后会注意到虚拟机上实际运行了四个容器,用于以下目的: • MySQL 存储元数据目录 • 通过 Elasticsearch 维护元数据索引 • 通过 Airflow 编排元数据摄取 •...[11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs

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Google 的 Serverless 产品对比:Cloud Run、Cloud Functions、App Engine

都是 Google Cloud 提供的 Serverless 平台,但是它们之间有细微差别,某些情况下某个平台可能会比其他平台更受欢迎。...Cloud Run 还可以 Google Kubernetes Engine(GKE)上部署容器,并能够为后一种场景的 Serverless 容器专门配置硬件需求。...有了这种灵活性,Cloud Run 的用户可以使用他们已经用来 Google Cloud 打包和运行容器的工具轻松地运行 Serverless 工作负载,或者将有状态和无状态工作负载一起部署。...Cloud Functions 对代码的部署方式施加了更多限制(显然易见,您需要将其打包为一个函数),并且仅支持一组特定的语言(您可以使用 JavaScript、Node.js、Python 3,或 Go... Google App Engine 中,您只需获取代码并将其部署Google ,然后为您消耗的资源付费-这在 App Engine 作为包含一个或多个服务的单个资源运行。

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部署Ceph对象网关的方法以及对象存储的数据备份和恢复

以下是一些不同的方法来部署Ceph对象网关:1. 单机部署单个物理机或虚拟机上安装和配置Ceph对象网关软件。2. 多节点部署:使用多个物理机或虚拟机创建一个Ceph对象网关集群。...配置每个节点的Ceph对象网关软件,以使它们一起工作。3. 容器化部署:使用容器化技术(如Docker或Kubernetes)将Ceph对象网关软件打包为容器。...云平台部署平台(如AWS、Azure或Google Cloud使用Ceph对象网关的托管版本部署。通过平台提供的界面或命令行工具来配置和管理Ceph对象网关。5....自动化部署工具:使用自动化部署工具(如Ansible、Chef或Puppet)来快速部署和配置Ceph对象网关。使用该工具提供的配置模板和脚本自动化完成安装和配置过程。...创建备份脚本:编写程序脚本来执行数据备份操作。可以使用不同的编程语言,如Python、Shell等。备份数据:指定的备份时间点,运行备份脚本将数据从源存储位置复制到备份存储位置。

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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

本章我们会介绍如何部署模型,先是TF Serving,然后是Google Cloud AI平台。还会快速浏览如何将模型部署到移动app、嵌入式设备和网页应用上。...GCP AI创建预测服务 部署模型之前,有一些设置要做: 登录Google账户,到Google Cloud Platform (GCP) 控制台(见图19-3)。...图19-6 Google Cloud AI Platform创建一个新模型版本 恭喜,这样就将第一个模型部署云上了。...云服务更便宜, Google Cloud AI Platform训练大任务 如果你想用Google AI Platform,可以用相同的代码部署训练任务,平台会管理GPU VM。...要启动任务,你需要命令行工具gcloud,它属于Google Cloud SDK。可以自己的机器安装SDK,或在GCP使用Google Cloud Shell。

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云实例初始化的行业标准:Cloud-Init

02、现状:Cloud-Init 平台中的普及 Cloud-Init 几乎已经成为云计算领域中初始化虚拟机的事实标准,其广泛的应用几乎遍及所有主流的云平台。...Cloud-Init 的普及标志着其云基础设施自动化部署领域的关键作用,涵盖了包括但不限于以下平台和服务: Amazon EC2 Alibaba cloud (AliYun) Azure Google...通过使用 Cloud-Init,用户可以为云实例定制启动脚本和配置文件,从而实现真正的“一次配置,到处运行”,大幅提升了云资源的部署效率和灵活性。...(以 AWS 为例)如果不使用 k8s 部署,AutoMQ 将会使用 ASG 和 EC2 来运行。AutoMQ 启动前涉及一系列初始化任务和配置才可以完整正常的启动。...但好消息是,你实际不必两者之间做出选择。

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TensorFlow产品经理:机器学习如何改变未来十年的软硬件?

最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone硅谷创业者社群South Park Commons做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU...XLA的目标是递阶优化实现重大突破,不仅是GPU架构,更是要在任意能够平行放置线性代数元的架构实现突破。 ?...解决这些问题的一个可能方案是TFX,它是一个Google内部研发的平台,用来在生产中分布和供应机器学习模型: 创造和管理一个可用于可靠地生产和部署机器学习模型的平台,需要在很多部件之间进行细致编排——这些部件包括基于训练数据生成模型的学习器...当数据随着时间变化且模型连续更新时,平台的管理就变得非常难。...TFX标准化了这些过程和部件,并把它们整合到单个平台上,从而简化了平台编译的过程,确保平台可靠性、减少服务崩溃的基础,将制作的时间从数月减少到了数周。 ? 未来十年,硬件会变成什么样?

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TensorFlow移动设备与嵌入式设备的轻量级跨平台解决方案 | Google 开发者大会 2018

Google 开发者大会 (Google Developer Days,简称 GDD) 是展示 Google 最新开发者产品和平台的全球盛会,旨在帮助你快速开发优质应用,发展和留住活跃用户群,充分利用各种工具获得更多收益...2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow移动设备与嵌入式设备的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾...终端 / 设备运行机器学习日益重要 今天,机器学习的发展日新月异,机器学习不仅部署服务器端,运行在个人电脑,也存在于我们生活中许许多多的小设备,比如移动设备和智能手机。...再比如Google的照片app,可以通过机器学习来制作背景虚化、人像清晰的照片,这些移动设备、智能手机上的机器学习应用很有用、很有趣。 移动设备实现机器学习,可以有两种实现方法。...什么是TensorFlow Lite TensorFlow Lite是TensorFlow移动设备运行机器学习的跨平台解决方案,具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性,

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TensorFlow产品经理:机器学习如何改变未来十年的软硬件?

XLA的目标是递阶优化实现重大突破,不仅是GPU架构,而是要在任意能够平行放置线性代数元的架构实现突破。 ?...解决这些问题的一个可能方案是TFX,它是一个Google内部研发的平台,用来在生产中分布和供应机器学习模型: 创造和管理一个可用于可靠地生产和部署机器学习模型的平台,需要在很多部件之间进行细致编排——这些部件包括基于训练数据生成模型的学习器...当数据随着时间变化且模型连续更新时,平台的管理就变得非常难。...不幸的是,这些编排通常是通过glue code和特定的脚本文件来有针对性的一一处理,导致了复制成本大、系统脆弱同时伴随着大量的技术隐患。...TFX标准化了这些过程和部件,并把它们整合到单个平台上,从而简化了平台编译的过程,确保平台可靠性、减少服务崩溃的基础,将制作的时间从数月减少到了数周。 ? 未来十年, 硬件会变成什么样?

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EMQX 多版本发布、新增自定义函数功能

Google Cloud Pub/Sub 集成企业版 v4.4.11 中新增了 Google Cloud Pub/Sub 集成,您可以使用 Pub/Sub 将 MQTT 消息发送到位于 Google Cloud...图片对于 Google IoT Core 用户,您无需做更多改变就能将 MQTT 传输层迁移至 EMQX,继续使用 Google Cloud 的应用和服务。...自定义函数EMQX Cloud 全新推出了自定义函数功能,借助云平台的函数计算能力,用户可定义编写脚本,并在数据集成功能中调用该函数。...设备通过 topic 上报数据,平台接收数据后,数据解析脚本对设备上报的数据进行处理,进而再转入其他的工作流当中。...图片目前自定义函数支持部署阿里云平台上的专业版用户,每个开通服务的部署都可以获得每个月 50000 次的免费调用次数,现在开通服务即可以立刻使用。有关自定义函数功能详情请关注后续推送。

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