选自GitHub 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪、蒋思源 Parris 是一个自动化训练机器学习算法的工具。如果各位读者经常需要构建并训练机器学习模型,且花费很多时间来设置运行服务器,使用远程登录服务以监控进程等。那么这个工具将对大家十分有帮助,甚至我们都不需要使用 SSH 访问服务器以完成训练。机器之心简要介绍了该工具,更详细的内容请查看该 GitHub 项目。 项目地址:https://github.com/jgreenemi/Parris 安装 我们需要一个 AWS 账户,并将 AWS 证书加载到工
我的建议是首先解释对容器化的需求,容器用于提供一致的计算环境,从开发人员的笔记本电脑到测试环境,从过渡环境到生产环境。 现在给出容器的定义,一个容器包含一个完整的运行时环境:一个应用程序,及其所有依赖项,库和其他二进制文件,以及运行该文件所需的配置文件,这些文件捆绑在一个程序包中。容器化应用程序平台及其依赖项可消除OS分布和基础架构中的差异。
为了帮助充分利用AWS的托管服务快速构建起一套集群环境,彻底去掉“单一故障点”,实现最高的可用性,我们准备了《低代码智能集群@AWS的架构与搭建方案》看完本文,带你掌握“基于nginx配置服务器集群”。
不过这里值得注意的是,可以看到使用docker ps -a 并没有找到我们停止的容器,所以这里是将这个容器删除了,因为我们正常停止一个容器的时候,使用docker stop,但是在docker ps -a中,我们可以看到已经停止的容器,可以使用docker start 重新将它启动,但是这里是直接将这个容器删除
最近,我根据Ubuntu提供的标准开发了一套云工具,并将它们移植到了Debian系统中。下面让我们来看看如何在云端使用debian!
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
在本文中,我们将设置一个示例情况,展示如何使用开源Squid代理从Amazon虚拟私有云(VPC)中控制对Amazon简单存储服务(S3)的访问。首先,您将配置Squid以允许访问Linux Yum存储库。接下来,您将配置Squid,以限制对已批准的Amazon S3 bucket列表的访问。然后,您将配置Squid以根据URL直接流量,将一些请求发送到Internet网关(IGW),并将其他流量发送到虚拟专用网关(VGW)。最后,您将探索使Squid高度可用的选项。
一个老外的有关Redis的博客文章中提到一个有趣的事情:它们在测试期间获得的延迟图。为了持久化Redis的数据到磁盘(例如:RDB持久化),Redis需要调用fork()系统命令。
内容目录: 相关内容请参考最重要的论文之一:无监督的语义特征学习 论文翻译及代码 celeba简介, infogan修改简介, 运行性能对比: gpu一个批次从最初2核cpu 3个半小时 缩减为不到7分钟。 环境搭建说明:aws 上面搭建环境 训练效果图: 还没跑出来。 ---- 一 celeba简介: 通过官网http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 介绍,从gogole driver https://drive.google.com/driv
Docker(容器技术)始于2013年,自那时起我便经常可以看到有关docker的消息。之前我已经尝试过docker的入门例子,但我觉得自己没有真正理解docker技术的价值所在以及docker容器是如何运行的。在这周,当我花了一些时间去研究docker之后,发现它并没有我之前想得那样神秘和复杂。
本文介绍了 Docker 技术的基本概念、架构、使用场景以及基于 Docker 的开发实践。通过本文,读者可以了解到 Docker 技术的基本原理,以及如何在各种环境中使用 Docker 进行开发。
对于一个架构师或者任何一个软件工程师而言,绘制架构图都是一个比较值得学习的技能。这就像我们学习的时候整理的一些Xmind那种思维逻辑图一样,不仅可以帮我们看到组件之间的联系和层级,还能够展示出组件的全貌。虽然我们也可以用Visio或者Edraw等专业绘图工具来绘制架构图,但是对于工程师而言,用代码来直接绘制架构图,会显得更加的优雅。这里我们介绍的diagrams,就是一个可以用来绘制架构图的python包。
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的,因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
Grab 更新了其 Kubernetes 上的 Kafka 设置以提高容错性,并完全避免在 Kafka Broker 意外终止时需要进行人工干预。为解决最初设计的不足,Grab 的团队集成了 AWS 节点终止处理程序(Node Termination Handler,NTH),使用负载均衡器控制器进行目标组映射,并切换到 ELB 卷进行存储。
dotCloud的目标是提供一系列不同的独立服务,作为构建模块,来构建应用程序。如果你需要一个数据库,可以直接从他们所支持的许多数据库中挑选一个。如果应用程序前端使用Django或Rails,而在后端
虽然最近亚马逊在迁离Oracle的数据库,使用Aurora PostgreSQL导致Prime Day促销日出现故障,但这似乎并不影响Amazon Aurora 数据库的推进,并且亚马逊一直在说Amazon Aurora兼容MySQL和PostgreSQL,是一种将数据库迁移到云的优秀工具。可见其要脱离Oracle的决心。而SAP也做出了同样的事情,在以前的SAP ERP系统里,SAP一直使用着别人的数据库,比如Oracle,后来SAP推出了HANA内存数据库,在S/4 HANA系列版本中,成功的使用了自己研发的数据库。可以看出这两家企业都想离开Oracle,所以合作是必然的事。
仅仅在2013年左右才发布的Docker,却已经遍布了我的Twitter消息和RSS阅读器。在之前我已经运行过“Hello World”的示例,但我自觉没有能真正理解其内涵,准确地说,我并不了解Doc
2、s3-hosted p_w_picpaths 和EBS-backed p_w_picpaths的比较分析;
Metabadger是一款功能强大的SSRF攻击防护工具,该工具可以帮助广大研究人员通过自动升级到更安全的实例元数据服务v2(IMDSv2),以防止网络犯罪分子对AWS EC2发动SSRF攻击。
在 Yelp,Kafka 每天接收数百亿条消息来推进数据驱动并为关键业务管道和服务提供支持。我们最近通过在 PaaSTA (Yelp 自己的平台即服务)上运行集群,对 Kafka 部署架构进行一些改进。基于 K8s 的部署利用了 Kafka 的自定义 Kubernetes operator 以及用于生命周期管理的 Cruise Control 。
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks:马博文。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 开发环境出问题的时候,影响到只是自己,如果持续集成环境或者其相关的基础设施出了问题,那影响到的就 是所有人以及整个开发的进展,我们曾经遇到一次这样的
近年来数据泄漏的事件层出不穷,网上可以搜到大量的数据泄漏新闻。从业者也都明白,数据泄漏只是一个结果,而原因有很多种,可能是一个越权漏洞,也可能是一个弱口令,有N种可能都会导致泄漏。传统的数据安全保障体系为什么没能有效遏制数据泄漏?是方法论出错了,还是执行不到位?带着这个问题,笔者研究了两家云服务厂商,试图从框架上寻找可借鉴的地方。结论是,有可借鉴的地方,但仍然不足以保证数据安全。
部署在亚马逊的云服务器中被认为是实现高可扩展性的好方法,同时只需要为您所使用的计算能力支付费用。不过您要如何从技术中获得最佳的可扩展性呢?
在过去的几年里,我们看到了许多有关使用基于云架构的组织/企业的数据泄露事件。基于云的服务提供商(如AWS),只需点击几下就可以轻松灵活地创建一个基础架构,但如果你因此而忽略了某些安全检查点,则它可能会为恶意攻击者提供许多的机会。为了填补这方面的空白,AmazonWebServices(AWS)提供了几种不同的服务,可用于维护和确保云基础架构的安全性。
dotCloud的目标是提供一堆不同的独立服务,您可以使用它作为构建模块来构建您的应用程序。如果你需要一个数据库,从他们所支持的服务中挑选一个。需要一个在前端使用Django或Rails的应用程序,而
本文介绍了如何提升云可扩展性的三种方法。首先,使用自动缩放(Auto-scaling)可以自动根据负载调整实例数量。其次,水平扩展数据库层(Horizontally scaling the database tier)可以通过增加只读实例来提高数据库性能。最后,使用分区的EBS卷可以进一步提高性能。
在亚马逊云服务中部署被盛赞为是一个很好的方式来实现高扩展性并且你只需要支付你所使用的云计算机性能即可。那么,如何从这项技术中获得最佳的扩展性呢?
动机 部署单体应用程序意味着运行多个通常是单个大型应用程序的相同副本。您通常会提供N个服务器(物理或虚拟)并在每个服务器上运行M个应用程序的实例。部署单体应用程序并不简单,但它比部署微服务应用程序要简单得多。 微服务应用程序由数十甚至上百个服务组成。服务由各种语言和框架编写。每个应用程序都是具有自己特定部署、资源、扩展和监视要求的小型应用程序。例如,您需要根据该服务的需求运行一定数量的每个服务的实例。此外,每个服务实例必须提供相应的CPU、内存和I / O资源。除了复杂性外,更具挑战性的是部署服务必须快速,
本文介绍有关如何使用AWS EC2+Docker+JMeter创建分布式负载测试基础架构。 完成所有步骤后,得到的基础结构如下:
由于需要使用越来越复杂的神经网络,我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络,不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机,比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性,所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上(但是Theano也可以使用)—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序,允许共享
在aws ec2上使用root用户登录 aws ec2默认是使用ec2-user账号登陆的,对很多文件夹是没有权限的。如何使用root账号执行命令就是一个问题了。解决办法如下: 1.根据官网提供的方法登录连接到EC2服务器(官网推荐widows用户使用PUTTY连接) 主机:是服务器的Public DNS 端口:22 2.创建root的密码,输入如下命令:sudo passwd root 3.然后会提示你输
基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发、持续集成的流程。
在本文中,我们将学习在 AWS 云中从 Amazon EC2 创建和启动 RHEL 8 的分步过程,以及如何使用 Putty 应用程序访问 RHEL 8 实例。
机器之心发布 来源:AWS云计算 大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时,通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时,会在云中租用 CPU 和 GPU 实例,将代码和依赖项复制到实例中,然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉,那么您可能会奇怪:为什么一定要用 Docker 容器呢? 运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行,并能够根据客户需求进行扩展。那么对于运营团队而言,容器不就成了一种罕见的工具吗?您能够高枕无忧,无需担心部署问
在大多数情况下,在一台机器上运行所有的应用程序通常是不实际的,这种情况下,您将需要一种方法来跨许多机器分发应用程序。
本书主要介绍如何使用微服务来构建应用程序,现在是第四章。第一章已经介绍了微服务架构模式,并讨论了使用微服务的优点与缺点。第二章和第三章介绍了微服务间的通信,并对不同的通信机制作出对比。在本章中,我们将探讨服务发现(service discovery)相关的内容。
作者:风中程序猿,来自:cnblogs.com/fangfuhai 1 题记 基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发、持续集成的流程。 平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源,开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库,做一些必要的配置,系统会自动构建、部署,实现应用的敏捷开发、快速迭代。 在系统架构上,PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分,这篇文章重点介绍微服务架构的实
基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源,开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库,做一些必要的配置,系统会自动构建、部署,实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上,PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分,这篇文章重点介绍微服务架构的实施。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂,我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络,但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑,并按小时支付租金。 我用的是Keras,一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单,它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow,一个数值计算的开源库,但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
自动发现(Service Discovery)是 Prometheus 的一个关键功能,它允许 Prometheus 自动识别和监控新的目标,而无需手动配置每个目标。自动发现通常用于监控动态变化的环境,如容器编排平台(如 Kubernetes)、云服务(如 AWS、Azure)以及服务发现系统(如 Consul)中的应用程序和服务。
云端Linux服务器比以往来得成本更低、性能更好。 要是你之前还没有启动过云端Linux服务器,眼下也许正是大好时机。原因何在因为你在短短几分钟内就能安装好一台Linux服务器; 因为你在决定使用哪种发行版方面有众多的选择; 因为你可能刚发现,云端Linux服务器为你提供了一种非常便捷的方式,可以处理你平常工作时可能没有时间或机会试一下的命令和应用程序; 因为你可以从基于Unix的系统获得众多价值,成本却异常合理,如果你头次接触这种场景(云服务提供商似乎喜欢新手),更是如此。 因为安装和管理云端Li
在亚马逊的每一份年报中,Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中,Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准:坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润,以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道,“如果我们执行得很好,那么每天都是‘第一天(Day one)’。”
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署(本文) 重构单体应用为微服务 原文链接:Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本,通常需要 N 台服务器(物理机或虚拟机),在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接,但还是比部
Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)是一项托管服务,允许您在 AWS 云上运行 Kubernetes,而无需设置、管理或维护自己的控制平面和节点。
一. 环境概述 1. 3个rabbitmq node组成的集群镜像,当客户端无法连接或者连接rabbitmq超时的时候,集群的状态如下: 复制 # rabbitmqctl cluster_status Cluster status of node rabbit@controller02 ... [{nodes,[{disc,[rabbit@controller01]}, {ram,[rabbit@controller03,rabbit@controller02]}]}, {running
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。
我们使用 Jenkins 搭建持续交付流水线,和其他很多团队一样,这些年我们围绕 Jenkins 创建了很多工作流程和自动化。Jenkins 是我们团队取得成功的关键,让我们能够在上一季度顺利进入生产677次,搭建及部署时长平均为12分钟。
本书主要介绍关于如何使用微服务构建应用程序,这是本书的第六章。第一章介绍了微服务架构模式,讨论了使用微服务的优点与缺点。之后的章节讨论了微服务架构的方方面面:使用 API 网关、进程间通信、服务发现和事件驱动数据管理。在本章中,我们将介绍部署微服务的策略。
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