将 Matomo 跟踪添加到您的 Google 跟踪代码管理器非常简单。本指南为 Matomo 云客户和 Matomo 本地用户解释了入门所需的所有步骤。
Kubernetes 是容器编排市场的主导者，经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件，并且这些事件很快就会变得难以管理。但是，更糟糕的是，当问题发生时，由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式，很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
嗨，在当今动态的环境中，在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
随着 DevOps 的出现频率越来越高，很多企业都在蠢蠢欲动，想要设计和开发 DevOps 平台。工欲善其事必先利其器，本文为大家总结了 DevOps 各个阶段可以选择的工具，也许 DevOps 平台的技术选型在这一篇文章中就可以完成。
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。
翻译自 7 Core Elements of an Internal Developer Platform 。与本文相比，译者团队用的工具是 Gitea, Backstage 和 Jenkins 。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，通常用于托管微服务。但是，微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是，当出现问题时，由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式，很难找到根本原因。
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。
Tag Manager System（TMS）、Tag Manager Solution（TMS）、Tag Manager Tools(TMS)，这几个都是指同一个东西，标签管理系统，用于管理第三方的跟踪代码和数据标准化传输。目前国外有很多类似的产品，如：
最近在写一个自动化脚本,从某电商网站批量获取手机设备信息参数,基于python + requests完成脚本开发,但是实际运行效率上并不是特别满意。无意中看到了HTTPX,在功能性和效率性上,给了我眼前一亮的感觉。
谈到性能测试，经常需要对用户进行参数化，jemter工具参数化经常使用的一个元件就是CSV数据文件设置 一、 操作步骤 1. 首先建议大家创建一个规范的目录保存文件 目录 作用 data 保存参数
Kubernetes的名字来自希腊语，意思是“舵手” 或 “领航员”。K8s是将8个字母“ubernete”替换为“8”的缩写。
标签管理工具也叫标签管理系统、代码管理系统、代码管理工具、全称是Tag Manager System、Tag Manager Solution 或Tag Manager Tools，简称为TMS/TMT,一般简称为TMS，后面都用TMS指代标签管理工具。
昨天北风摇曳，我们等来了flutter2.8的更新，看他的介绍，说是更快速、更高效，
域名解析系统（DNS）是互联网架构中的一个中心部分，它提供了一种解析域名到 IP 地址的方式。你可以把 DNS 认为是互联网的电话号码薄。
大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用，以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说，估测云存储的定价可能非常复杂。并且，对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较，以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用
自Google Anthos推出以来在混合云领域受到极大关注，作为Google进入ToB混合云市场的战略级产品，Anthos集成了如GKE （Google Kubernetes Engine）、GKE On-Prem、Istio on GKE等……引起业界的关注。可以说这又是Google又一大利器。那么混合云作为企业数字化转型的重要基础设施建设，既留了核心数据，降低了迁移风险，又能在原来资源的基础上增加公共云的弹性，一举多得，成为当前云计算发展的热门话题。而作为数字化转型的另外一个风向标DevOps如何与当前的混合云发展进行协作，带向企业进入云原生时代，将会成日今后数字化建设的一个重要主题。
GitLab发布了其同名平台的最新版本，该版本利用Kubernetes来自动化代码处理。在微软以75亿美元收购GitHub之后，在线Git存储库管理器受到了人们的关注。
大家好！自我上次写作以来到现在已经有段时间了。今天，我想和大伙分享一些非常有意思的内容。为了存储及管理的方便，相信大家可能都会选择使用一些密码管理器来存储不同网站的密码（例如Facebook，Gmail等其他帐户）。那么，作为存储如此敏感数据的管理工具是否应该保证足够的安全性呢？
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
在对Google的安全研究中，由于其云服务平台“cloud.google.com” 具备多种功能，感觉有点意思，所以某天我决定来深入测试一下它。
看着别人家博主的粉丝量蹭蹭的往上涨，看着别人家社区搞得红红火火。老实说我真的很焦虑，太焦虑了。该怎么办呢？ 帖子太多了，没时间一一审核怎么办？优秀的帖子来不及加精怎么办？社区帖子杂乱无章怎么办？难道只能到管理后台一条条点么？
本文讲述了一名乌拉圭17岁高中生，因对信息安全感兴趣，通过学习研究，独立发现谷歌云平台漏洞并获得$7500美金（此前，他曾发现了价值$10000美金的谷歌主机头泄露漏洞）。在谈论该漏洞的具体细节之前，希望读者对谷歌云服务和API机制相关能有所了解，可以先来熟悉几个相关概念。 先导概念 谷歌运行有一个名为Google Service Management的管理服务，谷歌通过它来管理各种应用谷歌系统的内外部接口和用户自行创建的云端服务。在Google Service Management下，用户可以在自己的
什么是ETag？ 实体标签(EntityTag)是唯一标识了一个组件的一个特定版本的字符串，是web服务器用于确认缓存组件的有效性的一种机制，通常可以使用组件的某些属性来构造它。 条件GET请求 浏览
[TOC] Kubernetes 学习路径 0x00 简要介绍 简要介绍 发展历史 公有云类型说明 基础设施及服务 (IaaS) 平台及服务(PaaS) 软件即服务(SaaS) 部署时代变迁 传统部署时代 (早期传统IT企业、单机部署、资源利用率较低) 虚拟化部署时代 (近现代IT企业使用较多) 容器化部署时代 (现代企业从传统企业向数据信息化建设转型) 资源管理器对比 Apache MES
日前，MongoDB 推出了Atlas，一个新型DaaS解决方案，它在云上运行MongoDB非常简便、活力且节约成本。无论运行的是一个单机副本集还是一个负载百兆字节的分片集群，Atlas作为一个服务于MongoDB的数据库，都可帮助其轻松运行。 简便性： Atlas操作简便，无需构建、配置或管理服务器；无需备份调度；也无需建立监控或查找安全漏洞。若服务器夜间性能下降，则该系统会对其进行维护。而若出现了一些无法自动解决的问题，也由全天候服务的响应团队帮助用户出面解决。面对其它一些需求，如扩大存储、扩展运行或是
Kubernetes采用率是开源软件历史上最快的吗？很可能。根据CNCF，Kubernetes现在是仅次于Linux的全球第二大开源项目。
[TOC] Kubernetes 学习路径 0x00 简要介绍 简要介绍 发展历史 公有云类型说明 基础设施及服务 (IaaS) 平台及服务(PaaS) 软件即服务(SaaS) 部署时代变迁 传统部署时代 (早期传统IT企业、单机部署、资源利用率较低) 虚拟化部署时代 (近现代IT企业使用较多) 容器化部署时代 (现代企业从传统企业向数据信息化建设转型) 资源管理器对比 Apache MESO
默认做接口测试前，已经给出明确的接口文档（如，http://test.nnzhp.cn/wiki/index.php?doc-view-59）；本地配好了JMeter 3.x的运行环境； 打开JMet
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。
比较 Docker-Swarm、Kubernetes 和 Mesos 容器技术,虽然所有这三种技术都使得使用容器来部署、管理和伸缩应用成为可能，但实际上它们各自解决了不同的问题，并且根植于迥异的上下文环境中,事实上这三种被广泛采用的工具链都是有差别的;
在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后，我们会将模型部署到云中，并创建该算法的Web浏览器版本。
CDP Public Cloud现在可以在Google Cloud上使用。对Google Cloud的额外支持使Cloudera能够兑现其在全球范围内提供其企业数据平台的承诺。CDP公共云已在Amazon Web Services和Microsoft Azure上提供。通过添加Google Cloud，我们实现了提供混合和多云架构的愿景，无论如何部署平台，都能满足客户的分析需求。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
本文介绍了部署 Kubernetes 的三种主要方式：作为 Kubernetes-as-a-Service，使用公共云提供商，以及本地部署。作者还讨论了每种方法的优缺点，并提供了相关示例和部署指南。最后，文章介绍了 Kubernetes 的终极指南，包括沙箱和集群管理。
Google Cloud Platform (以下简称GCP)是Google提供的云平台,。Google云平台提供很多功能，包括计算服务，存储服务，网络服务，大数据服务，人工智能服务，以及谷歌的产品等，可以用来搭建加速服务, 网站和存储数据等等。本文将介绍如何申请GCP一年的免费试用、Linux服务器环境搭建。Docker环境搭建，运行有意思的镜像。
右击Threadgroup,新建观察树ViewResultsTree（观察树是全局的，可在TestPlan下的任意地方新建）
在现代软件开发中，编写和维护高质量的测试用例已经成为我们日常工作的重要部分。而JavaScript作为全球最流行的编程语言之一，拥有大量的库和框架，能够帮助我们更好地进行测试。
daily.dev 一个为开发者而生的信息聚合平台，提供了超过 350+ 个开发者资讯来源，汇总了 1 万多个技术标签，是个获取最新开发资讯的好渠道。除了 Chrome 插件之外，它还提供了 Firefox、Edge 等插件供用户下载。
随着虚拟化技术的普及，单台物理机上运行多个虚拟机逐渐成为主流，但是，单台物理机上的TPM芯片只有一个。为了让物理机上的多个虚拟机都能使用可信计算，2006年，IBM在USENIX论文《vTPM: Virtualizing the Trusted Platform Module》中首次提出了虚拟可信平台模块技术（vTPM）。vTPM是TPM的软件实现，让虚拟机也能够使用安全存储、密码操作等功能，而不需要专属的TPM芯片。
一段用户脚本就是一个程序，通常用JavaScript语言来写，用于修改web页面以提升浏览体验。通常通过浏览器的用户脚本管理插件来开启，例如Tampermonkey、Greasemonkey等。
Spinnaker是最初由Netflix设计和开发的开源多云连续交付工具。它有助于将应用程序部署到各种云提供商，例如Google Cloud Platform（GCP），Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure。
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