在进行网络开发和调试过程中,我们经常会遇到transport=websocket failed: Error in connection establishment: net::ERR_CONNECTION_REFUSED的错误。这个错误表示在建立WebSocket连接时遇到了连接被拒绝的问题。本文将介绍这个错误的原因和解决方法。
当连续创业者Avigdor Willenz向他前同事Bilik (Billy) Hrvoye和Nafea Bshara的初创公司投资2000万美元时,他不会想到,这家公司后来会以3.5亿美元的高价出售给了亚马逊。再之后,又仅仅过了几年,这次收购就使亚马逊网络服务(AWS)成为了硬件和芯片市场上一个强大的竞争者,并对芯片两强英特尔和AMD构成了威胁。
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。
当谈及使用OpenStack和公共云供应商(如AWS)开发混合云时,很多IT专业人士都有着一个长长的愿望清单。 混合云是2016年最热门的IT流行语之一。一些企业会倾向于开发一个OpenStack混合云 ,其中内部或私有云运行使用的是开源云平台,而公共云部分则选择亚马逊网络服务、谷歌或微软这三大云服务供应商之一。 但是,由于OpenStack仍然处于开发阶段,OpenStack混合云计算开发相关的可用接口和工具并没有像众多IT专业人士所希望的那样完整或高效。 OpenStack与其他云平台之间还存在着一些脱
Web开发通常分为两类:前端开发和后端开发。后端开发人员负责构建web应用程序的服务器端。
不知人们是否了解AWS云服务,但很确定到目前为止,每个IT专业人士都听说过流行的亚马逊网络服务(AWS)产品,如弹性云计算(EC2)和简单存储服务(S3)。但是,亚马逊公司还提供100多种可用的云服务,可能很多人还不知晓。 来自调研机构Synergy Research Group的最新调查数据显示,2017年第四季度,基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和托管私有云的支出增长了46%,亚马逊公司为此投入大部分资金。 这个调查报告指出,“AWS公司继续保持其云计算领域的主导地位,其收入超过四个
很多公司选择AWS作为其IT解决方案,AWS有很多云服务,以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
如今,云计算已经使DevOps的成长和扩展远远超出了由内部部署生产环境规定的传统界限。借助亚马逊网络服务(AWS)和其他云服务提供商,DevOps设备旨在通过授权工程师在计算机化设计中更改、测试和推送代码来加快技术进步。
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?
在最近发生的主要云安全事件中,Capital One公司的数据泄露事件影响了美国的1亿人和加拿大的600万人。其实并不只有Capital One公司遭遇网络攻击,黑客Paige A. Thompson与此同时窃取了其他三十多家公司、教育机构和其他实体的数TB的数据。
在如今,在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士,一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及,越来越多的企业都不选择考虑其他选项了。 虽然容器技术已经面世一段较长时间了,但最近是Docker帮助它们进入了企业应用的焦点。随着云的发展,更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处,但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外,随着云计
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)’。”
下面是小米路由器折腾记录,包括开启 SSH,然后安装 MT 工具箱,主要是为了其中的两个插件,一个是去广告,一个是 SS 代理,不过附带竟然发现了 frp 插件,开心啊。下面就是具体的记录。
在本文中,您将学习如何将三个简单的Java服务部署到Kubernetes(通过新的Docker for Mac / Windows集成在本地运行),并通过Kubernetes-native Ambassador API Gateway向前端用户公开前端服务。所以,抓住你选择的含咖啡因的饮料,在你的终端前舒服一点!
自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源,并降低公共云成本,以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是,由于在需要时扩展资源很重要,因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本,加快了系统完美补丁和更新升级,并提高了安全性。 然而,手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反,IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中,云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行
(过程中ccmake ..一直过不去,用了 sudo bash 后装了catkin_make 再ccmake就ok了。)
如今如果没有提及容器,就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家,都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及,更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间,但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展,越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处,但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且,随着云计算中容器的日益普及,包括亚马逊网络服务(AWS)
混合云是许多组织的选择,因为它以适合业务和用户需求的方式结合了私有云和公共云的优点。由于没有明确的混合定义,公共云与私有云的部署比例仍然取决于每个组织的具体情况。它可能包括企业将内部托管和外部托管相结合,但同样可以应用于那些利用公共云内部服务的业务。
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。
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
1.无法快速识别出是否是请求路由的服务超时还是没有任何可用节点,发生错误只能查看日志通过堆栈去定位; 2.无法兼容自定义的譬如{code:500,msg:”xx error”}格式的响应包格式。
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。
公有 PaaS 平台并没有达成共识,没有统一应用的 PaaS 服务 API,因此不便于应用在各平台之间移植。谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立,在强大的技术实力与基础资源的支撑下,构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。相对于三大巨头,于2007 年起家的 Heroku,正是由于看到了大平台厂商对应用代码的“侵入性”,以及对开发人员的“绑架”,因而独辟蹊径地开发了一套可移植的 PaaS 平台。
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自动缩放服务能够帮助管理人员识别未充分使用的资源,从而减少公共云成本。了解负载平衡和标记功能是如何最大限度发挥这些优势的。 可扩展性是公共云的基石。但是,正如在有需要时扩展资源一样,在不需要或者资源未被充分使用时也需要收缩资源,这两者是同等重要的。这就有助于降低公共云成本、加速系统打补丁和更新升级,以及提高安全性。 但是,在动态云环境中实现手动实例管理实际上是不可能的。相反,IT团队应当使用云自动扩展服务。以下是一些入门提示。 识别不需要的工作负载与资源 在一个生产环境中,将很可能需要确保云工作负载或应用程
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。
最终,专家预计在2022年,一些数字温和派可能会说服他们的首席执行官、首席财务官和首席信息安全官采用。实际上,更好的业务分析和混合云环境可以并且将为他们提供原先预期的结果。
断断续续地继续漏洞之旅,这次讨论一下一个常见web漏洞:SSRF,浅析一下它是如何导致攻击者进入网络,以及如何发现它并且利用。
本文介绍了云原生架构中的10个重要概念和原则,包括服务拆分、服务自治、服务编排、容器化、微服务、DevOps、持续交付、基础设施即代码、可观察性、声明式配置和分布式追踪。这些概念和原则是云原生架构的核心,对于构建可扩展、高性能、弹性的应用程序至关重要。
随着数字化时代的到来,云计算已经成为了信息技术领域的重要驱动力,为企业和个人提供了强大的计算和存储资源。本文将探讨云计算的发展历程、核心概念,以及在IT领域的广泛应用。
容器(container),并不是一种虚拟化(virtualization)技术,而是一种进程隔离(isolation)技术,从内核空间、资源和安全等方面对进程做隔离。
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。
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。
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
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。
作者Lukas Biewald,是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问:搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱? 答:在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元;在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元,每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾,可以自己搭建一个快速的深度学习系统,成本不到1000美元。 这也不是小数目,但这么做的好处是,一旦你有了自己的机器设备,可以运行数百个深度学习应用程序,比方增强的机器人大脑,或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
开发后端自然离不开云服务,这里选用常用的亚马逊云(AWS)作为介绍。 如国内的阿里云,腾讯云原理相同,看一下官方文档即可明白。
“Amazon Web Services re:Invent”大会截至12月9日在拉斯维加斯进行。大会的亮点之一是星期二宣布的三条消息,它们加强了亚马其在企业混合IT基础设施市场中的地位:
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?
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。
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
随着企业迅速采用混合云和多云基础架构,并将传统工作负载迁移到云端,分布式架构已经成为事实上的标准,但是传统的备份和灾难恢复策略并没有跟上技术前进的步伐。企业需要一种新的云计算数据保护方法。 根据调研机构IDC的调查,70%的企业首席信息官拥有云端策略,而且绝大多数企业都拥有多云基础架构,可以将应用程序部署在最适合云端的情况下,无论是私有云,公共云还是混合云。这种向多云的发展创造了两个变革性的转变,正在破坏基础架构世界的应用层。 首先,云计算中诞生的下一代应用程序正在部署在下一代分布式非关系数据库(如Apac
原文链接:https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
AI科技评论按:如果您觉得,是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法!但您会怎么选择?致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会,AI科技评论独家编译,未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点: 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 (celebrity match) ”的应用程序,告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
10月27日消息,据国外媒体报道,传感器和联网设备如雨后春笋般冒出并且无处不在。这间接产生了一个问题,他们产生的数据必须被存储或被处理。简单方式当然是本地处理,但当碰到更复杂的东西,比如预测分析、移动应用的可视化数据、与其它设备或应用程序共享数据,这些就要发生在云中。目前,云计算提供商已经开始了他们的竞争来争取此类数据的存储和处理业务。 目前,物联网应用正如Web和移动应用一样主要是运行在亚马逊的EC2平台上,但不能保证现状会一直保持不变。作为更广泛的智能家居计划的一部分,谷歌已经收购了多家的智能家居企业,
译自 The Insider’s Guide to Building a Multi-Arch Infrastructure 。
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”。
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