Kubernetes 目前如日中天,这一项目不仅在容器编排方面独占鳌头,还给基础设施自动化进程提供了可实践的原语。
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。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序,几乎用到了该平台每个方面的特性,并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说,事实已经证明,Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月,我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是,过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验,因此,在新项目中,K-Optional 将
若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚,Google开源了一套问答游戏App系统。 通过一套模板工具可以,你只要给出问题和答案,就能搞出一套功能齐备的AI问答游戏。这套问答系统基
今年初,我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力,今天我们高兴的宣布,TensorFlow 2.0 正式版现已推出!
Firebase -> Functions ->Dashboard 可以看到your-cloud-functions-url,
Google 在设计 Ruby Serverless Runtime 时面临的一些设计问题,做出的决策以及为什么做出这些决策。
AWS Lambda、Microsoft Azure Functions及Google Cloud Functions支持的开发语言
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后,为降低维护工作量,我们开发了一个 Github Webhook 项目,用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境(IDE),为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装,随时随地打开浏览器就能在线编程。 Cloud Studio 作为在线 IDE,包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能,同时支持实时调试、插件扩展等,可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作。 本项目优先采用在线IDE-Cloud Studio进行开发,这个项目是年前做的,是一个小型的课设案例,一直未开源,项目有两个端(小程序和后台)一个服务端(spring)
Serverless架构是一种现代化的云计算范式,它允许开发者构建应用程序而无需管理服务器基础架构。本文将深入探讨Serverless架构的关键概念,为您提供一份全面的指南,并提供带有实际代码示例的技巧,以帮助您构建出色的无服务器应用。
10月24日,第二届云原生技术实践峰会(CNBPS 2019)在北京圆满落幕。CNBPS是云原生领域重要峰会,每年一届,以汇聚前瞻洞察和技术干货为目标,展现全年云原生趋势和优秀实践。本文为腾讯云架构师孔令飞在CNBPS 2019上的演讲实录“一讲了解Serverless”。
本文仅用于简单普及,达到的目的是给没接触过或者很少接触过这方面的人一点感觉,阅读起来会比较轻松,作者深知短篇幅文章是不可能真正教会什么的,所以也不会出现 RTFM(Read The Fucking Manual) 的内容。
原文链接:https://spring.io/blog/2018/07/25/this-week-in-spring-july-24th-2018
作为一款重要的容器编排工具,Kubenetes Deployment能够为我们带来出色的部署能力——但在实际操作中,我们该如何将其整合至自己的Codeship工作流当中?这个问题的具体答案取决于您所使
关注容器圈的朋友一定会注意到最近一年的高频词:Service Mesh。这么绕口的词,到底是什么意思?引用一篇文章里对其的解释:
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。
简介:本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境(IDE),为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装,随时随地打开浏览器就能在线编程。 Cloud Studio 作为在线 IDE,包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能,同时支持实时调试、插件扩展等,可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作。
这是我们经常被问到的一个问题。如果除了向量数据以外,用户还有其他标量数据信息,那么其业务可能需要在进行语义相似性搜索(https://zilliz.com.cn/glossary/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%90%9C%E7%B4%A2-%EF%BC%88semantic-search%EF%BC%89)前先根据某种条件过滤数据,例如:
本文仅用于简单普及,达到的目的是给没接触过或者很少接触过这方面的人一点感觉,阅读起来会比较轻松,作者深知短篇幅文章是不可能真正教会什么的,所以也不会出现 RTFM 的内容。
微服务是一把双刃剑,在让我们提升开发效率的同时,也会让运维难度加大,尤其是 Serverless,其微服务器的粒度更小,随着数量的增长,缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾,而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《Serverless 的服务治理》整理而成,向大家分享,本次分享完整视频请见文末。
关注 TencentServerless 公众号,回复「PPT」,即可领取本届大会演讲 PPT。 微服务是一把双刃剑,在让我们提升开发效率的同时,也会让运维难度加大,尤其是 Serverless,其微服务器的粒度更小,随着数量的增长,缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾,而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 谷歌最近为其消费提供了云基础设施可靠性指南,该指南结合了工程师的最佳实践和专业知识。 该指南的受众是那些希望为云基础设施做出正确决策以托管其工作负载的消费者。在 Google Cloud 的博客文章中,谷歌的高级工程师 Nir Tarcic 和跨产品解决方案开发者 Kumar Dhanagopal 这样说到: Google Cloud 的基础设施可靠性指南能够带领你了解 Google Cloud 中构建基块的可靠性,
伴随着云计算走入落地阶段,企业的云上业务规模增长迅猛。具有部署灵活、成本低、最大化整合现有资产、促进业务创新等优点的混合云逐渐成为企业选择的部署方式。与此同时,安全运营的复杂度进一步提高。比如安全堆栈越来越复杂、多云基础设施和应用添加网络安全解决方案增加应用负荷,在采购、部署和管理消耗时间和资金等。那么F5怎么样解决这些难题呢?一起来看看。
该来的终于还是来了,Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了,不仅如此,此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器,全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
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。
数字化时代下,企业的发展与数据库的建设息息相关。如果搭建云下数据库,不仅要通过大量的运维投入保证数据库稳定运行,随着企业规模与数据量的发展,还要应对数据库扩容、弹性、运维、备份等各种各样的问题,云下数据库对企业提出的要求日益增长。此时有两种应对之法,一是凭借扩充技术团队解决问题,但这无疑将会带来不菲的运维与人员成本,二则是把一切交给云服务。
【新智元导读】谷歌今天宣布推出用于边缘计算的Edge TPU,作为Cloud TPU的补充,目前Edge TPU仅用于推理,专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。除了自用,谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用,进一步把开发者锁定在谷歌生态系统,或对整个智能云计算市场带来巨大冲击!
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。
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。
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。
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
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。
过去几年间,Serverless 发展迅猛,与其相伴的还有从小程序、移动端等到前后端一体化的演进与实践,也正因如此,从云计算到前端,众多开发者都极为关注。本文介绍了云开发CloudBase 的 Serverless 实践,相信会对关注 Serverless 以及研发模式的开发者有所裨益。云开发官方产品文档:https://cloud.tencent.com/product/tcbfrom=12763
作者 | 华为云云原生团队 张嘉伟 近年来,Serverless 服务崛起的趋势有目共睹[1],华为云、AWS、Google 等头部厂商亦纷纷推出 Serverless 产品。Serverless 解放了用户管理和使用复杂云计算资源的双手,犹如第二次工业革命中内燃机汽车的出现解决了马车夫养马的麻烦,也推动高效、稳定的交通工具走进寻常百姓家。如同汽车由内燃机和转向机构等组件构成,Serverless 平台可大致分为资源管理和任务编排[2],分别致力于提供高效且灵活的算力以及提供方便的用户程序执行方式。在 S
翻译自 A Walkthrough of Adopting Infrastructure as Code 。
在“云”的概念还没有产生之前,开发者购买物理机,并在其上部署应用程序,企业将购买的机器放置数据中心,其网络、安全配置均需要专业的技术人员管理,在这种高成本运营模式下,虚拟化技术应运而生。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
Khan Academy is embarking on a huge effort to rebuild our server software on a more modern stack in Go. 可汗学院正在努力着用Go重建着我们的服务器软件
本文翻译自 2019 年 Google 的一篇白皮书 BeyondProd: A new approach to cloud-native security, 介绍了其最新的云原生安全模型。
作者 | 舒超 Serverless 是什么 根据 CNCF 的定义,Serverless 的概念是指构建和运行不需要服务器管理的应用程序。它描述了一种更细粒度的部署模型,在该模型中,应用程序被捆绑为一个或多个功能,被上传到一个平台,然后根据当前所需的确切需求执行、扩展和计费。所以首先需要明确的一点是,Serverless 并非指托管和运行我们的应用程序不再需要服务器,而是指从前耗费研发和运维人员无数精力和资源的 CI/CD、服务器配置维护更新、IT 资源容量的规划和伸缩等工作,被 Serverless
介绍 作为一个热门词汇,Serverless并不孤单,和它一起受到广泛关注的还有诸如微服务(Microservice)、容器(Container)和云等。其实这些技术之间有着很强的关联关系。正确地理解Serverless和其他技术的关系,是正确理解Serverless架构的一个重要基础。要深入理解Serverless,需要结合当下业界发展的整个大环境和趋势进行思考。 云计算 从私有数据中心到云 按所管控的计算资源的范围来划分,云计算模式可以分为基础架构即服务(Infrastructure as a Serv
功能即服务 (FAAS) 是一类云计算服务,它提供了一个平台,允许客户开发、运行和管理应用程序功能,而无需构建和维护通常与开发和启动应用程序相关的基础设施的复杂性。构建遵循此模型的应用程序是实现“无服务器”体系结构的一种方式,通常在构建微服务应用程序时使用。
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是,这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同,这一方案没有语言绑定的问题。
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