如同 iPhone 当年颠覆了诺基亚，Serverless 的出现也带来了一种全新的、颠覆式的云开发架构模式。在 Serverless 出现前，开发者们根本无法想象几分钟就能快速部署一个 Web 应用上线。近日，亚马逊云科技 Tech Talk 特别邀请了资深无服务器技术专家孙华带来分享《 如何高效、极简构造无服务器 Web 应用》。孙华以 Amazon Lambda 的视角介绍了无服务器 Web 应用的构造方式，并讲述了如何利用最新发布的 Lambda Function URLs 和 Lambda Adapter 进一步简化无服务器 Web 应用的开发和调试并且实现 Web 应用在 Lambda，Fargate 和 EC2 等计算平台之间平滑迁移。
500px 是一个国际大型图片类网站，致力于摄影分享、发现、售卖的专业平台 需要处理海量用户上传的图片，并且有N倍于上传量的图片展示量 根据一年前公布的数据，500px 每天会产生20TB的数据传输量 500px 的基础架构 开发语言主要是 Ruby on Rails 前端请求处理使用 Nginx 服务集群使用 HAProxy 处理负载均衡 数据存储使用 MySQL, MongoDB, Redis, Memcached Sidekiq 在后台做任务处理 服务器使用 Amazon 的弹性云服务 EC2 图片
Thanos[1] 和 VictoriaMetrics[2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案，其中 VictoriaMetrics 也开源了其集群版本[3]，功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能：
但以上的几个方法都需要关注服务器的存储和计算资源，以便随时调整以满足更高的性能，并且高并发的请求也是分时段的，配置了更高性能的服务器在访问量变低的时候也是资源浪费。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。
（4）检查 SELinux 是否已打开。如果 SELinux 已打开，请关闭 SELinux
在这篇文章中，我们将讨论 10 个良好的安全实践，这些实践将使我们能够正确管理我们的 S3 存储桶。
花费了整整一个周末加两个晚上，终于将最新的SAP S/4HANA 2020, Fully-Activated Appliance从Amazon远程主机打包下载下来，做成VM虚拟机，对，你没看错，很多人心心念念的Fully-Activated Appliance版本，自带业务数据，简称FAA。整个过程非常的艰辛，不仅需要在Amazon上提交工单增加配额，同时还要配置各种参数，主机上打包系统花了5-6个小时，中间还断线了一次，还得从来。因为国内的网络不给力，下载速度太慢，所以采用加拿大的服务器从Amazon主机ftp到本地，然后再传到网盘上，下载过程也很辛苦，足足花了二十多个小时，生怕掉线又得重新来过。但上传网盘的时候又差点崩溃，百度网盘在加拿大海外不给力，上传只有200-300KB/S，尝试了很多的网盘，最终挑选Apple iCloud作为中间云盘，购买iCloud容量，先传上去，然后国内这边再下载下来，123G的数据库上传下载足足用了15个小时，分了33个压缩包。因为手头上没有合适的机子安装，只好借用一个朋友的日本远端主机，然后又得在那台服务器上重新下载一遍。
花费了整整一个周末加两个晚上，终于将最新的SAP S/4HANA 2020, Fully-Activated Appliance从Amazon远程主机打包下载下来，做成VM虚拟机，对，你没看错，很多人心心念念的Fully-Activated Appliance版本，自带业务数据，简称FAA。
本文编译自What’s Serverless？（O’Reilly电子书）作者：Mike Roberts，John Chapin 软件行业是一个飞速发展的行业，不断推出新技术，以及令人目不暇接的概念和术语。厘清各种概念和术语的含义，对于分析技术发展趋势，决定是否需要及时入坑很有必要。今天就来说一说被热烈讨论的Serverless，以及与之相关的两个概念BaaS及FaaS。 国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云相继推出Serverless产品，Serverless实际
COS（Cloud Object Storage），一种海量的分布式存储服务，用户可以随时通过互联网对大量数据进行批量存储，兼具性能与共享能力，适用于大数据场景，访问接口多样化，控制台、API、SDK。
在本章中，我们将学习遗传算法。 首先，我们将描述什么是遗传算法，然后将讨论进化算法和遗传编程的概念，并了解它们与遗传算法的关系。 我们将学习遗传算法的基本构建模块，包括交叉，变异和适应度函数。 然后，我们将使用这些概念来构建各种系统。
业务需求，这次需要做一个小程序同时选中三张图片一起上传到服务端，后端使用的.NET WEBAPI接收数据保存。
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推
在2022年 11 月 8 日至 10 日于纽伦堡举行的 SPS 贸易展览会上，西门子将展示其工程框架 TIA Portal (Totally Integration Automation) 的版本 18）。如果工业公司要缩短其上市时间，抵消缺乏技术工人，并保持竞争力，他们需要高效的自动化工程可以快速修改以满足新的要求。这就是为什么新版本的TIA Portal 再次提高工程效率并提供优化的多用户工程的功能。这意味着用户现在可以团队合作同时在项目上构建和管理共享库。访问权限可以是单独分配或特定于组分配，这使得协作更加灵活的。接下来我们就看看TIA V18有哪些更新。
2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】Cornell Tech 研究人员发现，使用预测 API 通过反向工程，能够从谷歌、亚马逊等大平台“偷”机器学习
通过上面的一波实践，我们可以发现sa-plus确实是个有意思的框架。不仅提供了项目的基础功能，还提供了代码生成器，可以一键生成前后端及API文档代码，大大提高了开发效率。但是没有一种代码生成器是万能的，复杂的代码还是需要手写。sa-plus的权限功能把菜单和权限绑定在了一起，使用起来不太灵活，还是可以改进下的。
当前正处于量子计算发展的爆发期，量子计算机硬件、软件都在快速迭代升级，全球的量子计算机开发也越来越活跃。本文将延续上篇文章，为大家介绍国内外大厂量子开源软件的发展和应用。
Amazon S3或Simple Storage Service，是一种低成本、基于云的对象存储服务，它通过合理的、按需付费的定价为用户提供几乎无限的存储空间。S3存储的经济性、可用性和灵活性的特点，使组织依赖S3来处理您可以想象的，从时间点备份到业务数据备份以及介于两者之间的所有内容的存储。
日常生活中的大部分决策都以二进制形式存在，具体来说就是这类问题能够以是或者否来回答。而在商业活动中，能够以二进制方式回答的问题也有很多。举例来说：“这种情况是否属于交易欺诈？”，“这位客户是否会购买该产品？”或者“这位用户是否存在流失风险？”等等。在机器学习机制中，我们将此称为二进制分类问题。很多商业决策都能够通过准确预测二进制问题的答案来得到强化。Amazon Michine Learning（简称Amazon ML）就提供了一套简单而且成本低廉的选项，帮助大家以快速且规模化的方式找出此类问题的答案。 在
业界比较认可的几个分类：SAAS、PAAS、IAAS 1、SAAS（软件即服务） 就是提供一种软件池，池中包括这样那样的内容，就像水电一样可以自由取送，然后按量收费，这是saas的一个宗旨。 saas具有的几个特点： 1）按需使用，客户根据自身的需求来决定使用多少服务以及服务的时间长短。 现在很多公司都提出了这种模式，以租用的方式来销售软件，云邮件，云呼叫等，客户不必关心最终的服务是由什么开发，无论是java，.net，php，只需知道交纳费用就可以享受相应的服务，这就是saas的一个最大的特点。 2）能够
Socket接收到的byte []要转换成自定义的struct / 自定义Struct转换成byte []都相当麻烦 用循环去转换太浪费时间了……于是想到用CopyMemory，Google一圈终于搞定 下面的代码是在Snippet Compiler里编译通过的
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
编程是数据科学的一个组成部分。事实上，理解编程逻辑、循环和函数的人更有可能成为成功的数据科学家。但那些在学校里从未学习过编程的人怎么办？
在本文中，我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务， 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告，到 2021 年，有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
在Amazon Web Services (AWS)中，Lambda是最流行的服务之一。要定义它，Lambda是一个无服务器的计算软件，它自动将您作为函数上传的任何代码上载到它。使用AWS Lambda，开发人员无需编写太多代码、启动服务器、配置服务器或为它们的运行支付费用。Lambda让节省成本和资源完成任务工作成为可能。它还允许用户编写简单的函数，然后将这些函数连接到一个请求或一个事件，在此之后，每当请求/事件发生时，Lambda都会执行该函数。此外，用户只有在代码运行时才会实行收费。
再Openstack中，Glance主要提供镜像服务，虚拟机的创建需要Glance的支持。Glance有Glance-api和Glance-Registry两个重要服务，其中Glance-api主要接受云系统镜像的构建、删除和读取请求，Glance-Registry主要进行云镜像系统的注册服务。
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
在有些场景,需要频繁的启动、关机服务器,并且需要感知服务器启停的动作,比如项目迭代有有新服务器的启动和老服务器的停止,以及一些工具服务为了节省成本的手动和自动启停,然后需要感知这些动作,来关注服务器状态的正常和非正常变更,比如业务机器的状态变更是非常高危的动作等。
对象存储（Cloud Object Storage，简称：COS）是腾讯云提供的面向非结构化数据，支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务，它能容纳海量数据并保证用户对带宽和容量扩充无感知，可以作为大数据计算与分析的数据池。腾讯云 COS 提供网页端管理界面、多种语言的 SDK 以及命令行和图形化工具，并且完全兼容 S3 的 API 接口，方便用户直接使用社区工具和插件，COS 还可以和其他云产品结合，比如利用 CDN 的全球节点提供加速服务，利用数据万象的图片处理能力提供一站式图片解决方案等。
本文主要讲解企业级OSS对象存储服务Spring Boot Starter制作，开箱即用，为项目进行赋能。基于AmazonS3协议，适配市面上的对象存储服务如：阿里云OSS、腾讯COS、七牛云OSS、MInio等等 什么是OSS? OSS（Object Storage Service），对象存储服务，对象存储服务是一种使用HTTP API存储和检索对象的工具。就是将系统所要用的文件上传到云硬盘上，该云硬盘提供了文件下载、上传、预览等一系列服务，具备版本，权限控制能力，具备数据生命周期管理能力这样的服务以及技术可以统称为OSS OSS在项目中的使用 OSS对象存储在目前大部分项目中必不可少的存在，如下图所示。
在最近的 Developer Week 上，Cloudflare 宣布对象存储 R2 现在支持事件通知，该通知可以自动触发 Workers 以响应数据更改。此外，迁移服务 Super Slurper 现在扩展了对谷歌云存储的支持，并在内测版本中提供了一个新的低频访问存储层。
随着网站业务，用户的增多，网站也会也会随着产生越来越多媒体（图片，视频等）。这些内容将会拖慢你的网站速度，导致用户流失。根据谷歌统计：网站加载时间慢一秒则转化率减少百分之7。而面临这些复杂的网络环境，以及全球用户的访问体验，使用CDN（内容分发网络）成为了我们的最好选择之一。
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
研究人员发现的 6 个恶意软件包，都缺少与之关联的 GitHub 存储库。合法软件包通常都会有与之关联的存储库，而恶意软件包为了隐藏代码则通常不会关联。执行后，恶意软件包会收集敏感数据并将其发送到第三方 URL。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 需要分布式训练，并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务，可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展，部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务，以及对并发 ML 实验进行集中式管理，从标签数据开始简化 ML 工作流。
今天分享一个非常不错且开源的分布式存储组件MinIO，有多人朋友在用，文末留言评价一下~
近期发现腾讯云的COS服务竟然支持部署静态网站了，故写本文记录分享最新版COS部署静态网站过程。
最近有客户的 shareplex 因为一些稀奇古怪的原因又挂了，由于邮件告警问题，没有及时通知到，并且归档已经被删除，备份也追溯不回丢失的归档日志。
开发机器学习解决方案提升现有的预测算法并不是一件容易的事情。这需要大量的工作来保证其正确性，包括清除数据、建立基础结构、测试和再测试模型以及最终部署算法。 这里有七种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。 1. 微软Azure机器学习 基于微软Azure云平台的Azure机器学习（Azure Machine Learning）为所有的数据科学家提供了一个流线型的体验：从只用一个网页浏览器设置，到使用拖放手势和简单的数据流图来设置实验。Machine Learning Studio提供了
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。
文章来源：火线Zone社区，链接：https://zone.huoxian.cn/d/907-aws-s3
最近，亚马逊正式宣布，他们研发的手掌识别技术「Amazon One」正式投入商用。
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术，比如虚拟机、容器、微服务，无论这些技术应用在哪些场景，降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。过去十年来，我们已经把应用和环境中很多通用的部分变成了服务。Serverless的出现，带来了跨越式变革。Serverless把主机管理、操作系统管理、资源分配、扩容，甚至是应用逻辑的全部组件都外包出去，把它们看作某种形式的商品——厂商提供服务，我们掏钱购买。过去是“构建一个框架运行在一台服务器上，对多个事件进行响应”，Serverless则变为“构建或使用一个微服务或微功能来响应一个事件”，做到当访问时，调入相关资源开始运行，运行完成后，卸载所有开销，真正做到按需按次计费。这是云计算向纵深发展的一种自然而然的过程。 Serverless是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程，允许你在服务部署级别而不是服务器部署级别来管理你的应用部署。它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态（Stateless）、暂存（可能只存在于一次调用的过程中）计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上，而无须管理和操作云端或本地的服务器或运行时。Serverless真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设，自动构建、部署和启动服务。 国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云、华为云相继推出Serverless产品，Serverless也从概念、愿景逐步走向落地，在各企业、公司应用开来。
Serverless 架构是不是就不要服务器了？回答这个问题，我们需要了解下 Serverless 是什么。
一、背景 需求：目前遇到的客户需求为将腾讯云CDB备份文件自动上传到腾讯云COS内，再次抛砖引玉，还有很多类似的需求均可以采用此类方法解决，线下IDC数据文件备份至云端COS内，或根据文件下载地址url将文件上传至COS内。 思路：首先获取到CDB的备份下载url，通过COS的API上传文件，大佬如有更好的方法欢迎一块讨论。 二、技术细节 COS：COS有API同时有SDK，这就很方便我们来通过Python对COS进行各类操作，COS SDK for Python CDB：CDB有API但是CDB的查询备份
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术，比如虚拟机、容器、微服务，无论这些技术应用在哪些场景，降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。
你可能已经听过很多遍这个不算秘密的秘密了--Kubernetes Secrets 不是加密的！Secret 的值是存储在 etcd 中的 base64 encoded（编码）[1] 字符串。这意味着，任何可以访问你的集群的人，都可以轻松解码你的敏感数据。任何人？是的，几乎任何人都可以，尤其是在集群的 RBAC 设置不正确的情况下。任何人都可以访问 API 或访问 etcd。也可能是任何被授权在 Namespace 中创建 pod 或 Deploy，然后使用该权限检索该 Namespace 中所有 Secrets 的人。 如何确保集群上的 Secrets 和其他敏感信息（如 token）不被泄露？在本篇博文中，我们将讨论在 K8s 上构建、部署和运行应用程序时加密应用程序 Secrets 的几种方法。
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