准备 接下来的操作都假设已经设置好了访问外国网站，由于政策原因，具体做法请自行搜索；而且已经注册好了 GCP 账户，链接如下：GCP 1.1 gcloud 安装和配置 首先需要在本地电脑上安装...外网规则只需要开放 ssh, ping 和 kube-api 的访问就足够了： $ gcloud compute firewall-rules create cka-external --allow...因为后面会使用 calico 作为网络插件，所以只开放 TCP, UDP 和 ICMP 是不够的，还需要开放 BGP，但 GCP 的防火墙规则中没哟 BGP 选项，所以放开全部协议的互通.../16,10.240.0.0/16 最后创建 GCP 虚拟机实例...从节点配置 这里偷懒了一下，从节点安装的包和主节点一模一样，大家可以根据需求，去掉一些不必要的包．
在Google Kubernetes Engine（GKE）上创建集群 如果您要使用Google Cloud Platform（GCP），请安装Gcloud CLI与GCP进行交互。...GCP项目，您可以使用现有的项目，也可以使用GCloud CLI通过以下命令创建一个新项目： $ gcloud projects create jhipster-demo-deepu 设置要用作默认项目的项目...创建集群后，通过运行以下命令从kubectl获取其凭据。...让我们通过访问提供的URL来查看Grafana。通过运行echo grafana.istio-system....我们使用的Istio演示配置文件不对资源应用任何请求限制，并且通过添加和调整资源限制，可以降低最低要求。但是，我认为您无法将其降低到JHipster注册所需的水平。
下表概述了访问 GCP 上的 TPU 节点的方法： Compute Engine 上的 Cloud TPU 非常适合需要它来管理自己的 Cloud TPU 服务的用户； 通常，建议使用 Google...Google 提供了两种不同类型的配置，用户可以在两个 TPU 版本中利用它们。 它们如下： 单设备 TPU：这些是执行所有操作的单独设备。 这些设备未通过网络与其他 TPU 设备互连。...在某些情况下，无法创建具有这些限制的 AI 应用的生产版本。 GCP 允许通过管理控制台请求增加配额。...我们已经看到了访问 AI 平台的各种方法，以及构建 TensorFlow 应用以及打包和部署模型的方法。...为此，开发人员社区可以使用 GCP 提供的复杂工具包，而无需前期投资。 我们将看到应用周转时间和易于开发方面的重大变化。 这促进了尖端的创新，并解决了一些现实世界中无法解决的问题。
您可以将 App Engine 视为可用于部署的基础架构； 开发人员只需专注于构建应用并将其部署到 App Engine 上，其他所有事情都将得到解决。...App Engine 的限制之一是无法自定义其操作系统。...通过 App Engine 访问模型后，该服务可以将请求发送到 Python 应用并以一致的方式获取响应。...从 GCP 外部访问 Cloud SQL 的应用必须经过健壮的安全层才能对其进行访问。 Cloud SQL 很便宜，并且为实例提供了很多持续的用户折扣价格。...标准实例提供了高可用性，并在另一个区域中部署了副本，因此它可以从区域故障中恢复。
（如：redis） 以上这些问题很有可能在你部署小型集群时出现，但 Kubernetes 为上述所有问题都提供了解决方案。...我通过一个例子，来证明我的观点！...你需要执行以下操作： 选择 Zonal 区域类型（我使用了 us-central1-a 作为我的区域）； 选择你的 Kubernetes 版本； 使用最便宜的实例类型（f1-micro）创建 3 个 node...通过 cloud.google.com/sdk/docs 的说明安装 gcloud 工具。...对于此示例，我们将创建几个 yaml 文件来表示各种服务，然后通过运行 kubectl apply 在集群中配置它们。
供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。...GCP 提供了工作负载身份特性，允许在 GKE 上运行的应用程序访问谷歌云 API，如计算引擎 API、BigQuery 存储 API 或机器学习 API。...此外，对于运行在 Google Kubernetes Engine （GKE）上的工作负载，工作负载身份是以安全和可管理的方式访问 Google 云服务的推荐方式。...假设我们使用 GCP KMS，Kyverno 必须通过该服务的认证才能正确调用 API。在这里，我们使用工作负载身份来实现这一点。 不是在你的代码旁边部署一个秘密，你的代码从环境中接收它需要的凭据。...你的应用程序可以直接从环境中按需读取环境凭据，而不是在构建/部署过程中提供长期机密（需要持续二进制文件运行的时间）。
我的项目能够在 Google Cloud Run 上运行么？...Google 发表了 容器运行时契约，其中说明了对容器的要求： 容器是 64 位 Linux 平台； 在 8080 端口监听 HTTP 请求； 最多使用 2G 内存； 容器实例必须在收到请求之后的 4...分钟内启动 HTTP 服务器； 应用应该能够适应自动从 0 到多个运行实例的容器环境； 所有的运算都应该是无状态的，限制在一个请求之内。...:.secrets.gcp.json 定义分发管线 接下来就可以编写一个 Pipeline 来构建、标记并推送镜像到 GCR 了： # .semaphore/docker-build.yml # This...auth activate-service-account --key-file=.secrets.gcp.json - gcloud auth configure-docker
部署 Airbyte 对所有云提供商来说都是轻而易举的事[16]。在 GCP 上，我们将使用具有足够资源的 Compute Engine 实例。...我们将再次利用 Google Compute Engine 来启动一个 Superset 实例，我们将在该实例上通过 Docker Compose 运行一个容器。...一旦 Superset 启动并运行，可以通过以下命令连接到实例： gcloud --project=your-project-id beta compute ssh superset-instance...与 Airbyte 和 Superset 一样，我们将通过 Google Compute Engine 实例部署 OpenMetadata（与往常一样，随附的存储库中提供了 Terraform 和 init...compute ssh openmetadata-instance -- -L 8585:localhost:8585 -N 现在可以通过 SSH 登录 GCE 实例，并将 OpenMetadata
2018年10月16日 Go生态洞察：App Engine新Go 1.11运行时发布 摘要 大家好，我是猫头虎博主！...今天，我要介绍的是Go 1.11运行时在App Engine标准环境中的应用，这一全新更新旨在提供完整的App Engine体验，同时支持Go的惯用模式。...账户： 在GCP创建一个账户。...完成所有设置后，可以使用一个命令进行部署： gcloud app deploy Go开发者的新机遇 Go开发者会发现，对App Engine的这次Go 1.11运行时更新是对可用选项的一个激动人心的补充...的过程 外部依赖处理 支持vendor目录和go.mod文件 部署 通过Cloud SDK使用gcloud app deploy命令进行部署 总结 本文被猫头虎的Go生态洞察专栏收录，希望大家喜欢这次对
接下来，确保 GCP SDK 安装在本地计算机上，例如： brew cask install google-cloud-sdk 或者直接从 GCP 下载安装映像。...注意，如果你还没有安装 Kubectl，那么现在就需要安装，这可以使用 GCP SDK 完成： gcloud components install kubectl 然后我们需要初始化 SDK gcloud...初始化 Kubernetes 群集 首先，在 GCP UI 中，访问 Kubernetes 引擎页面以触发 Kubernetes API 启动。...}} 在此特定实例中 .Values.app.namespace 插入 app.namespace 变量，其默认值在 Values.yaml 中定义。...注意，通过重复最后两个步骤，现在可以使用 Seldon 部署多个 ML 模型，它们都将通过同一个 Ambassador API 网关自动访问，我们现在将使用该网关测试 Seldon ML 模型评分服务器
当然了，每一种方法都是需要访问 Docker engine 的。...中的所有步骤 以上这些阶段各有利弊，但都是为了让我们从管理 Jenkins 节点中解放出来。...在下面的示例中，我已经定义了一个包含两个容器模板的 pod。 pod 标签将会用于节点，表示我们想要启动此 pod 的实例。...为此，我使用 gcloud 镜像指定了一个容器模板，并将我的 docker 命令更改为 gcloud 命令。 就这么简单！...但这之后，我花了一个周末的时间才深入了解了平台。如果你学得够快，我相信你在几天内就可以完全掌握并且灵活运用这个平台了。
EMQX 企业版是一款大规模分布式 MQTT 消息服务平台，能够通过多种方式部署到 Google Cloud Platform（GCP） 上。...在 GCP 上创建并启动虚拟机实例 在部署 EMQX 企业版之前，我们先在 GCP 上创建一个 Virtual Machine。...安装 EMQX 企业版 我们将使用 GCP 的 SSH 连接到 VM instance 以部署 EMQX 企业版。在此之前，我们需要获取 EMQX 企业版的下载地址和安装命令。...图片 2.找到创建的 VM instance，您可以看到 GCP 已经为它分配了一个唯一的外部 IP，单击 SSH 打开您的 SSH 终端。...在 GCP 上打开防火墙端口 在 GCP 上安装服务或应用程序后，您需要手动开放所需的端口才能够从外部访问它，请按照以下步骤在 GCP 上打开所需端口。
Compute Engine 实例。...一家机器学习研究机构通过创建 Compute Engine 实例预配了一台虚拟机，他们选择的是 n1-standard-2 机器类型。...输入storage名即可创建完成，注意名称需要是unique的，否则无法创建成功。 ? 2.2.2 上传和共享对象 要开始使用您的存储分区，只需上传对象并开放其访问权限即可。...通过向Cloud TPU服务帐户授予特定的IAM角色(见下图)，确保您的Cloud TPU可以从GCP项目中获得所需的资源。 执行其他的检查。 将您登录到新的Compute Engine VM。...我在删除的时候没有加name，虽然命令行结果显示删除成功，但是后面我在控制台查看资源使用情况，发现VM实例依旧存在。所以最保险的办法是命令输完后，去控制台看看实例是否还存在。 ? ? 3.
需要手动下载与加载kubectl配置文件（这个操作尽管很简单，但手动还是略微麻烦） 这是一项托管服务，因此我没有对集群的完全访问权限。...这是为什么我用Bash编写它的原因，而我唯一的依赖项是安装和配置了GCloud CLI（带有默认区域和项目集）。 30秒启动虚拟机 我们从虚拟机开始。...我们可以通过使用内存更小的OS镜像来实现。这就是我坚持用Google Cloud的原因，因为它们提供最小的Ubuntu镜像（小于200MB）。...在Google Cloud上创建和启动Ubuntu迷你虚拟机花费大约30秒（从GCloud API调用到SSH Server准备就绪）。那么，我们第一步就完成了，现在我们接下来看剩下的30秒。...所以，当k3s生成证书以及kubeconfig时，从外部访问集群是无效的。 但经过多方面搜索，我发现了参数“--tls-san=”，它可以为证书生成提供额外的IP地址。
第一步：预处理照片 首先我从谷歌上下载了 200 张 Taylor Swift 的照片，然后将它们分成两个数据集：训练集和测试集。然后给照片添加标签。测试集用于测试模型识别训练中未见过的照片的准确率。...现在我准备开始训练了，通过 gcloud 命令行工具就可以。注意，你需要从本地克隆 tensorflow/models/research，从该目录中运行训练脚本。...在我的 train/bucket 中，我可以看到从训练过程的几个点中保存出了检查点文件： ? 检查点文件的第一行会告诉我们最新的检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...现在我们准备将模型部署到 ML Engine 上，首先用 gcloud 创建你的模型： gcloud ml-engine models create tswift_detector 然后通过将模型指向你刚上传到...将模型部署到 ML Engine：用 gcloud CLI 将模型部署到 ML Engine。 发出预测请求：用 Firebase 函数向 ML Engine 模型在线发起预测请求。
当然，你可以在集群的任何地方安装Argo CD，并确保它们能够访问你的Git repo。...部署到每个集群的Argo CD 应用程序的应用程序（App of Apps） 这个设置的独特之处在于，我还在每个集群上安装了Argo CD，初始化的应用程序使用App of Apps模式，指向我的Github...如果集群的数量很大，我建议你这样做，这样你的集群就可以自愈和管理漂移。然而，自动同步的一个缺点是回滚功能无法工作。...你可以看到它们都安装在两个集群上。恭喜你！ ?...集群自动从Git repo安装工作负载 无限的潜力 假设你想要向堆栈添加一个API网关，并决定使用Ambassador，或者是Kong，两者都配置了CRD和YAML。
持续部署(CD): 如果环境允许，一旦CI流水线通过且变更合并到主分支，自动部署到生产环境。 对于更严格控制的环境，可以从主分支手动触发部署。...如果完全混淆了与 AI 的聊天，最好重新开始一个，以防止误导性回复。 这次我在首次聊天中就得到了结果，但许多时候并非如此容易。...为我的后端服务提供流水线，该服务使用 python flask 实现，我想部署到 GCP 上的 Google Kubernetes。.../$GCLOUD_PROJECT/your-app:latest...通过AI实现DevOps基线的实践 以上就是我的演示，展示了如何在AI的帮助下在实践中实现DevOps基线。开始提示不需要高级技能，但与任何运动一样，通过练习可以取得更好结果。
他们声称，你只需要简单地按一下按钮，就可以立即通过 SSH 远程访问该云GPU。每个 GPU 每小时收费 0.9$。...现在你需要个人秘钥才能从本地终端使用 SSH 登录服务器。一般而言，AWS 在创建虚拟机的最后一步才让你设置密码，并给你提供可下载的个人秘钥。GCP 允许你用 SSH 通过 GCP 页面直接登录系统。...你可以从官方网站下载 cuDNN，但你先要注册一个英伟达的账号。之后你会得到下载 cuDNN 的链接，然后你可以在服务器上通过这个链接直接在终端上下载： ?...现在，如果你给实例分配了公共 IP，而且公开了 8888 端口，你可以直接输入 http://:8888，然后就可以通过本地浏览器访问在云端虚拟机中的 Jupyter 服务器了！...还有另一个选择，尤其是对 AWS 实例来说，那就是在本地实例上用端口转发，通过本地机器的浏览器来访问云端服务器的笔记本。这也称为 SSH 隧道（tunneling）。 ?
为方便起见，你可以使用Dockerfile，它提供了从源代码安装Tensorflow并下载本教程所需的数据集和模型的依赖项。。...如果你没有安装它们，你可以在访问下方链接安装 gcloud：https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart-debian-ubuntu gsutil：https...如果你只想按照本教程的Cloud TPU训练部分进行操作，则无需从源代码编译TensorFlow，并且可以通过pip，Anaconda等安装已发布的版本。...训练后，我们的模型实现了82％的平均精确度。 接下来，查看TensorBoard 中的Images选项卡： ? 在左图中，我们看到了模型对此图像的预测，在右侧我们看到了正确的地面真值边框。...TensorFlow（支持GCP）并安装bazel构建工具。
需要使用gcloud compute ssh命令ssh进入其中一个节点，然后使用sudo ifconfig eth0 down关闭其网络接口，如下面的代码清单所示。...代码清单2.3 通过关闭网络接口来模拟节点故障 $ gcloud compute ssh gke-kubia-default-pool-b46381f1-xwko 当你关闭网络接口时，ssh...（如果节点因临时网络故障或Kubelet重新启动而无法访问）。...如果一个节点不可用（发生故障或无法访问），会发生同样的情况。立即进行人为干预就没有必要了。系统会自我修复。...在将pod的标签从app=kubia更改为app=foo之后，ReplicationController就不管这个pod了。
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