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。
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！
原题：MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
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
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。
开发人员在IDE开发代码，可以安装SonarLint插件进行提交前代码扫描 当开发人员提交代码到版本控制系统中，自动触发jenkins进行代码扫描。
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。
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
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
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！
在前两篇文章中，我们研究了如何在 Kubernetes 上托管专用游戏服务器，并测量和限制其内存和 CPU 资源。在本期中，我们将探讨如何利用上一篇文章中的 CPU 信息来确定何时需要扩展Kubernetes 集群，因为随着玩家人数的增加，我们已经没有足够的空间来容纳更多的游戏服务器。
选自TensorFlow.org 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准。因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。 图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16
本文告诉大家如何在一个 Centos 服务器上搭建 gitea 然后在 gitea 创建帐号上传代码
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）。
在启动实例之前，您必须创建必要的虚拟网络基础结构。对于提供商网络，实例使用通过第2层（桥接/交换）连接到物理网络基础设施的提供商（外部）网络。该网络包括一个为实例提供IP地址的DHCP服务器。
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。
Apache Knox网关（“ Knox”）是一种在不降低Hadoop安全性的情况下将Apache™Hadoop®服务的覆盖范围扩展到Hadoop群集之外的用户的系统。Knox还为访问群集数据和执行作业的用户简化了Hadoop安全性。Knox网关被设计为反向代理。
OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源软件，它提供了一个部署云的操作平台或工具集。其宗旨在于，帮助组织运行为虚拟计算或存储服务的云，为公有云、私有云，也为大云、小云提供可扩展的、灵活的云计算。 1. OpenStack是什么 OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源软件，它提供了一个部署云的操作平台或工具集。其宗旨在于，帮助组织运行为虚拟计算或存储服务的云，为公有云、私有云，也为大云、小云提供可扩展的、灵活的云计算。 OpenStack旗下包含了一组由社区维护的开源项目，他们分
1. OpenStack是什么 OpenStack官方的解释很官方，而且从不同角度，也有不同的理解，OpenStack可以理解为一个云操作系统 OpenStack旗下包含了一组由社区维护的开源项目，他们分别是OpenStackCompute(Nova)，OpenStackObjectStorage(Swift)，以及OpenStackImageService(Glance)。 OpenStackCompute[1]，为云组织的控制器，它提供一个工具来部署云，包括运行实例、管理网络以及控制用户和其他项目对云的访问(thecloudthroughusersandprojects)。它底层的开源项目名称是Nova，其提供的软件能控制IaaS云计算平台，类似于AmazonEC2和RackspaceCloudServers。实际上它定义的是，与运行在主机操作系统上潜在的虚拟化机制交互的驱动，暴露基于WebAPI的功能。 OpenStackObjectStorage[2]，是一个可扩展的对象存储系统。对象存储支持多种应用，比如复制和存档数据，图像或视频服务，存储次级静态数据，开发数据存储整合的新应用，存储容量难以估计的数据，为Web应用创建基于云的弹性存储。 OpenStackImageService[1]，是一个虚拟机镜像的存储、查询和检索系统，服务包括的RESTfulAPI允许用户通过HTTP请求查询VM镜像元数据，以及检索实际的镜像。VM镜像有四种配置方式：简单的文件系统，类似OpenStackObjectStorage的对象存储系统，直接用Amazon'sSimpleStorageSolution(S3)存储，用带有ObjectStore的S3间接访问S3。 三个项目的基本关系如下图1-1所示：
OpenStack 是一个面向 IaaS 层的开源项目，用于实现公有云和私有云的部署及管理,是一个云计算的管理平台. 需要弄明白一点，openstack是虚拟化资源的管理平台.不实现具体的资源虚拟化技术细节.
作者 virusdefender 原文 http://seclists.org/fulldisclosure/2014/Jun/9。对少数句子词语和标点进行了调整。 ———————————- GoAgent 导入公开私钥的根证书的问题 · 测试页面 · 如何防范风险 · 如何删除 GoAgent CA 证书 GoAgent 没有进行正确的 TLS 验证，存在中间人攻击的风险 · 如何防范风险 GoAgent (https://github.com/goagent/goagent) 利用 Google
自动伸缩是每个人都想要的，尤其是在微服务领域。让我们看看如何在基于Spring Boot的应用程序中实现。
原文链接：https://dzone.com/articles/spring-boot-autoscaler
本文介绍了Docker带来的五大益处，包括持续部署和测试、使用Docker容器、多种云平台、环境标准化和版本控制、隔离和安全以及快速启动和部署。通过使用Docker，开发人员可以更轻松地将应用部署到不同的环境中，并确保部署的一致性和安全性。
计算机软件作为人类智慧的结晶，帮助我们在这个日新月异的社会中完成了大量工作。我们的日常生活中已经离不开软件，玲琅满目的软件已经渗透到了我们生活的各个角落，令我们目不暇接。我们都希望软件变得更好，运行处理的速度更快，在当今硬件性能突飞猛进的变革中，软件性能的提升也是一个永不落伍的话题。软件性能测试的实质，是从哲学的角度看问题，找出其内在联系，因果关系，形式内容关系，重叠关系等等。假如这些关系我们在分析过程中理清了，那么性能测试问题就会变得迎刃而解。
当我们的AWS实例启动并运行时，通过发出以下命令在每个主机上创建一个docker容器：
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。
摘要：本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。具体步骤：在Nginx 集群构建应用程序模板；在Rackspace云上部署基础设施等等。 虽然应用程序的可移植性（即能够在任何一个主机上运行相同的应用程序）仍是采用Linux容器的主要动力，但优化服务器的利用率这另一个关键的优势能够使得你仅占用计算机的很少部分的计算。当然，对于像PROD这种生产环境（正式环境），你可能还是倾向于分配足够的CPU和内存来满足工作所需
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器，对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显，尤其是在深度学习领域。理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。你可以在工作流程的每个阶段使用现有的通用CPU，并可选择性的使用专用G
有关深度学习或机器学习方面的文章层出不穷，涵盖了数据收集，数据整理，网络/算法选择，训练，验证和评估等主题。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。
远程屏幕共享用于各种应用程序和服务，从网络会议到远程访问应用程序。二线工程师可以使用它来协助一线的同事，或者技术支持专家可以使用它来准确了解到客户的故障现象。
本文为CSDN原创编译文章，禁止转载。 负载测试是开发后台基础架构的重要一环，它不但能够演示系统在真实需求面前的性能表现，还可以通过模拟用户与设备行为，在应用程序部署到生产环境前，找出并了解任何可能的系统瓶颈。 但是，专用的测试基础设施可能非常昂贵且难以维护，且此类设备一般是针对特定性能状况的一次性投资，初期投资后想要再对负载测试进行扩展就十分困难，还可能限制实验，从而导致开发团队的工作效率变低，应用在部署到生产环境前也无法得到充分有效的测试。 解决方案综述 分布式负载测试采用云计算手段，在各种测试场景中这
读作 engine X，Nginx (engine x) 是一个高性能的轻量级HTTP和反向代理web服务器，同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务。Nginx是由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点（俄文：Рамблер）开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。
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。
SonarQube 是一个静态代码分析平台，用来持续分析和评测代码的质量，支持检测 Java、JavaScript、C#、C、C++ 等二十几种编程语言。通过 SonarQube 可以检测出项目中潜在的Bug、漏洞、代码规范、重复代码、缺乏单元测试的代码等问题，并提供了 UI 界面进行查看和管理。
云计算是一种采用按量付费的模式，基于虚拟化技术，将相应计算资源（如网络、存储等）池化后，提供便捷的、高可用的、高扩展性的、按需的服务（如计算、存储、应用程序和其他 IT 资源）。
Cloudera在2019年1月29日发布CDSW1.5，CDSW1.5的一个最大的更新就是支持CDH6和HDP，在1.5之前，CDSW是不能安装到CDH6.x的。CDH5.13版本以后支持CDSW的Parcel安装，本篇文章Fayson就主要讲述如何通过CM6.1使用Parcel包安装CDSW1.5。
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
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。
目前Docker已经成为众多流水线中关键的组成部分之一。容器化具有的简单性，灵活性以及隔离性可以让我们定制特定的而且能够精确重复的环境。容器化部署也越来越流行。
2019年4月15日，Cloudera在其官网宣布GA两款新的产品Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management，即CFM和CEM。Flow Management和Edge Management以前都是隶属于HDP的相关产品，Cloudera此次官宣代表的是它们现在可以与CDH一起安装并使用，包括使用Cloudera Manager进行简易的Parcel安装和服务监控。HDP和CDH合并后，对于CDH的客户也一直期待HDP的一些优秀特性能早点融合到CDH中，CEM和CFM就是一次开始，它们为IOT场景的边缘管理和边缘数据搜集带来了可能。具体参考《0603-Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management正式发布》。
每个开始学习 Spring 框架的人都应该听说过依赖注入，但到底这意味着什么？好吧，不就是去源码吗，让我们看看Spring的文档：
Docker客户端，以docker二进制的形式出现，是Docker最基本的用户接口。他接收来自用户的命令，然后和Docker守护进程来回沟通。用户通过docker client向docker daemon发送REST请求。
本文翻译http://acunetix.com/blog/articles/server-side-request-forgery-vulnerability/
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
Spring cloud流应用程序启动器是基于Spring Boot的Spring集成应用程序，提供与外部系统的集成。Spring cloud Task，一个生命周期短暂的微服务框架，用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。
使用OpenStack计算服务来托管和管理云计算系统。OpenStack计算服务是基础设施即服务(IaaS)系统的主要部分，模块主要由Python实现。
本文介绍了 Docker 的五大优点，包括持续部署和测试、多云平台支持、环境标准化和版本控制、隔离性和安全性以及安全。Docker 可以确保应用程序在不同环境中的一致性，提高资源利用率并简化应用程序部署。
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