说明：Google Compute Engine创建的VM实例（以下简称GCE）默认ssh key登陆并禁用了root。开启会降低登陆安全性
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。
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。
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。
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪 近日，Amulya Aankul 在 Medium 上发表文章，描述他在谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 的过程，仅需 15 分钟。机器之
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。
masakari来源于日语板斧，Openstack的一个实现VM HA的开源项目。目前masakari支持下面3种故障恢复：
双路E5-2860v3 CPU，24核48线程，128G DDR4 ECC内存，NVME盘 512G。
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．
来源：Google 作者：文强 【新智元导读】还愁用不起GPU？今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价，P100的价格每小时0.43美元，换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
嗨，各位技术同好，我是猫头虎，一位对Go语言和容器技术充满热情的博主。今天，我们将探讨如何使用Docker来部署Go服务器，一种既高效又现代的部署方式。如果你对Docker和Go都感兴趣，那就跟我一起深入了解吧！
机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲 本周一（6 月 19 日）机器之心发表文章《我的深度学习开发环境详解：TensorFlow + Docker + PyCharm 等，你的呢（附问卷）》介绍了研究员 Killian 的深度学习开发环境：TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard，并附了一份调查问卷想要了解机器之心读者配置的开发环境、对编程语言、框架的使用情况。虽然获得的反馈量比较有限，但我们也观察到了一些比较有趣的现象。在这篇文章中，我们将
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。
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）。
对一个vm做resize，即从一个小的flavor换一个大的flavor，没有成功
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。
ovirt 4.2.6.4-1.el7 tungsten-fabric r5.0.1 centos7.5
docker machine是一个便于在多平台上部署Docker的一个工具；多平台比如：
首先，使用contil-kolla-ansible-deployer容器在OpenStack Kolla上部署Tungsten Fabric（注：原文为Contrail，本文以功能一致的Tungsten Fabric替换）：
Google 发布了基础设施管理工具 VM Manager，可自动维护大型Compute Engine虚拟机集群，VM Manager设计考虑到超大规模基础设施，提供自动化部署工具集。
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
3个Tungsten Fabric控制器节点：m3.xlarge（4 vcpu）-> c3.4xlarge（16 vcpu）（由于schema-transformer需要cpu资源进行acl计算，因此我需要添加资源） 100 kube-master, 800 workers: m3.medium
大家好，猫头虎博主来啦！今天，我们要聊聊Go语言和Google云平台的完美配合。自2011年Go运行时被引入到App Engine以来，Go在Google云平台上的支持不断增强。特别是google-api-go-client的推出，为Go语言与Google云服务之间的连接搭建了桥梁。现在，让我们一起深入探索Go在云计算领域的应用！
近日，SUSE宣布Google Compute Engine现已全面支持SUSE Linux Enterprise Server且适用于所有设备实例类型。SUSE Linux Enterprise Server向开发者和IT工作小组提供了向云迁移所需的性能、可靠性、安全性和可扩展性。 Google全球合作伙伴负责人Chris Rimer表示："今天的企业用户在运行应用程序时需要性能、可扩展性、灵活性和安全性。现在，随着Google Compute Engine对SUSE Linux Enterpri
信用卡收到 2 次被谷歌云扣费的短信，每月 7 美刀左右，是因为之前开了 vm 实例（送的 300 美刀到期后，把几个实例删除了，可能是操作的时候默认保留一个静态 IP 导致一直在扣费，刚开始还以为是送的美刀的过了有效期，扣费了就没去仔细看），没有把 静态 IP 释放掉。
这些节点是安装了VDSM和libvirt的Linux发行版，以及一些额外的软件包，可以轻松实现网络和其他系统服务的虚拟化。迄今为止支持的Linux发行版是Fedora 17或oVirt-node，它基本上是一个简化的发行版，其中只包含足够的组件以允许虚拟化。
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊，但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门，而是其门下最主要的分部之一——AWS。
之前有推送过关于GEE的文章，后台反馈的情况来看，很多人是想用，但是由于某些众所周知的原因无法使用GEE，还是那句话懂的人自然懂，想使用的人肯定想办法能用得上。就像中国第一封电子邮件富有深意的那句话：“Across the Great Wall we can reach every corner in the world.(越过长城，走向世界)”，今天推荐基于R语言的GEE”工具箱“！
要深入 Azure 机器学习，首先确保你有一个工作区。如果你还未设置工作区，那么请按照指引，完成必要的资源配置来搭建你的工作区，并了解其基本操作。
现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。
原题：MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
Boxfuse的工作原理是将您的Spring Boot可执行jar或war转换为可以在VirtualBox或AWS上无需部署的最小VM映像。Boxfuse为Spring Boot
部署cinder存储节点 安装cinder 存储节点为ceph的节点，一般会安装在mon所在的节点上
昨天（2019.05.06）的国内股市大家也都看到了，川普的一句推特威力真的太可怕了......（虽然今天涨了一点回去，但是本质上还是亏了呀）
使用Kolla镜像Openstack多节点快速搭建部署 本文所需要的镜像为陈沙克老师公司制作好的一个镜像文件，直接下载来使用 云盘地址：https://pan.baidu.com/share/init
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。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里，我们来学习Amazon Web Services (AWS)，它是市场领先的云服务产品，以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式，下一章，我们会学习另一种部署方式，HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商，它的产品是基于互联网的按需计算
作为提供容器管理服务的组件，Zun允许用户在没有管理服务器或集群参与的情况下快速启动和操作管理容器。它集成了Neutron、Cinder、Keystone等核心OpenStack服务，实现了容器的快速普及。通过这种方式，OpenStack的所有原始网络、存储和识别验证工具都应用于容器系统，使容器能够满足安全性和合规性要求。
ocker-machine就是docker公司官方提出的，用于在各种平台上快速创建具有docker服务的虚拟机的技术，甚至可以通过指定driver来定制虚拟机的实现原理（一般是virtualbox）。
[root@openstack ~]# yum -y installopenstack-nova
参考书籍：OpenStack云平台部署与高可用实战 前期准备： 安装VMware workstation 15.5 下载CentOS-7-x86_64-DVD-1611.iso centos7.3最小化安装完成 电脑硬件配置：推荐RAM16G以上，使用SSD固态盘运行 实验环境：
选自Minimaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型，然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言，动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率，并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是，使用
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。
本文包含的内容截至 2017 年 1 月是正确无误的，代表截至本文撰写之时的现状。由于我们会不断完善对客户的保护，因此 Google 的安全政策和制度可能会随着时间的推移而发生变化。
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。
dashboard 网络页面报错 Invalid service catalog service: network
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
