模板包含几个主要部分。Resources 部分是唯一的必需部分。模板中的某些部分可以任何顺序显示。但是，在您构建模板时，使用以下列表中显示的逻辑顺序可能会很有用，因为一个部分中的值可能会引用上一个部分中的值。
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
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。
OpenStack Heat 是一个基于模板的编排服务，用于自动化部署和管理基础设施资源。它允许用户通过编写模板文件来描述所需的基础设施资源和配置，然后使用 Heat 引擎来解析和执行这些模板，自动创建、配置和管理云环境中的资源。
在VPC架构实现高可用的情况下，通过elb负载均衡器针对不同目标组的不同应用设定转发规则，从而实现利用负载均衡器的A记录+端口/配置的PATH路径访问到相应目标组的主机应用上。
随着云计算、容器技术的大行其道，DevOps这个一度熟悉又陌生的词汇逐渐被IT企业所津津乐道。曾听过Chris Canciosi的这样一番评价，DevOps填补了长久以来的空白，能够帮助技术企业在不影响速度与质量的前提下以自动化方式尽可能优化运作流程，而这一点在十年之前可谓无法想象。对于网络界、运维界“摸爬滚打”工程师们，DevOps这一高效手段又未尝不是一股改革的清流。虽然现在DevOps仍未对网络有明确的定义，但网络领域已经进行了诸多的尝试，通过Infrastructure as code（IaC）的方
首先介绍下如何在AWS上使用Kubernetes编排的Tungsten Fabric集群部署沙盒，15分钟就可以搞定。Tungsten Fabric集群由部署节点、一个控制器节点、两个作为EC2 VM运行的计算节点组成。
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报，为 Fortify 产品组合提供支持，包括 Fortify 静态代码分析器 （SCA） 和 Fortify WebInspect。如今，Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1，399 个漏洞类别，涵盖超过 100 万个单独的 API。
在之前的文章中，笔者介绍过 AWS CDK ，其是 AWS 开源的一款开发框架，使用常用的编程语言（如 TypeScript、Python 等），利用函数快速构建代码框架来配置、更新和管理云资源，但只支持 AWS 资源的定义和维护，其他公有云无法使用。而 Pulumi 可以以同样的方式在其他公有云上完成与 AWS CDK 类似的工作。
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：马博文。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 开发环境出问题的时候，影响到只是自己，如果持续集成环境或者其相关的基础设施出了问题，那影响到的就 是所有人以及整个开发的进展，我们曾经遇到一次这样的
熟悉AWS的肯定不会对Cloudformation感到陌生，AWS官方对Cloudformation的定义如下：
Checkov是一款针对基础设施即代码（IaC）的静态代码安全分析工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以在在Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Serverless Framework和其他基础设施的构建期间，轻松检测出云端代码安全问题。
许多基础设施即代码的解决方案要求你明确地管理所谓的“状态”。这个状态是一个产物，用于跟踪你通过基础设施即代码定义的基础设施样式，以便可以轻松地将其与实际基础设施进行比较。这是实现差异和更新的方法。每个基础设施即代码工具都会存储这个基础设施状态，实际上它只是关于所有云资源、属性和依赖关系的元数据。然而，工具将其暴露给你的程度各不相同。
持续集成是一种软件开发实践，即团队开发成员集成他们的工作，通常每个成员每天至少集成一次，随着对自动化要求的不断提高，需要自动化构建来完成的应用也越来越多，此问题对于大型团队愈加严重，即：集成次数更多、权限管理更加复杂。以下主要分享大型团队持续集成服务器的集中化管理中所遇到的挑战和积累的经验。
本文描述了一个基于计划的、独立于任务的对话管理框架RavenClaw。该框架的一个关键特点是，它将对话控制逻辑的特定领域方面与独立于领域的对话技巧隔离开来，并在这个过程中促进了在复杂的、面向任务的领域中运行的混合主动系统的快速发展。系统开发人员可以专注于描述对话框任务控制逻辑，而RavenClaw对话框引擎则透明地支持和执行大量与领域无关的会话技能，如错误处理、计时和轮流。
随着 IaC 在全球组织中的广泛使用，对这项技术的好奇心与日俱增。本文是一本终极手册，您需要了解 DevOps 基础架构即代码的含义、其业务优势、用例、挑战、最佳实践和顶级工具，以使您的团队的实施更加简化。
Aws Lambda是Amazon推出的“无服务架构”服务。我们只需要简单的上传代码，做些简单的配置，便可以使用。而且它是按运行时间收费，这对于低频访问的服务来说很划算。具体的介绍可以常见aws lambda的官网。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
翻译自 A Walkthrough of Adopting Infrastructure as Code 。
翻译自 Does GitOps Provide the Key Fix for Kubernetes’ Complexity? 。
基础设施即代码（Infrastructure as Code）是软件开发中一个引人入胜的领域。虽然作为一门学科，它相对年轻，但在其短暂的存在期间，它已经经历了几次具有开创性意义的转变。我认为它是当今软件开发创新最热门的领域之一，许多参与者——从大型科技公司到初创企业——都在创造新的方法。如果完全实现，这些方法有可能彻底改变我们编写和部署软件的方式。
本文最初发布于 Stroobants 博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
常规防火墙策略包含基于单个IP地址或子网范围的规则。在任何规模的数据中心中，这都会导致防火墙规则的激增，这些规则在创建时难以管理，在故障排除时也难以理解。
Tungsten Fabric项目是一个开源项目协议，它基于标准协议开发，并且提供网络虚拟化和网络安全所必需的所有组件。项目的组件包括：SDN控制器，虚拟路由器，分析引擎，北向API的发布，硬件集成功能，云编排软件和广泛的REST API。
容器作为实现云原生的核心技术，凭借其轻量化、便捷性、高弹性的特点成为释放了云计算效能红利的重要技术之一。但容器作为新的防护对象，也面临着诸多安全风险。要确保容器安全，不仅要保护容器构建、分发和执行过程中涉及的组件堆栈，而且要涵盖容器开发、分发、执行、入侵检测和事件响应等不同阶段。基于此，青藤云安全总结得出了适用于 DevOps 工作流程的 14 个容器安全最佳实践。
将源代码从Git平台部署至组件容器有很多种可以选择的方法，包括重新部署整个容器，通过卷即时重新部署，或者使用“git clone”的方法。但是，当这个过程自动化并转向持续部署时，许多开发人员可能会面临复杂性，因为他们需要知道如何将所有应用程序组件与所需的对接点正确组合。
云上运维，那就是和云上资源和产品打交道，无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器，就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例，如果想创建一个集群，那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
1. 选择实例规格根据业务需求,选择合适的实例规格,比如计算优化型或者高IO型的云服务器:
最近在使用 Terraform 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用。总结学习下：Terraform 的基础知识。
近年来基础设施即代码（IaC）的方式被越来越多的开发者和管理者所采用，各大公有云都提供了使用 IaC 管理自己云资源的方式，如 AWS 的 CloudFormation、阿里云的 ROS 等，而第三方的 Terraform 也有各大公有云的 Provider。越来越多像我一样的云资源运维和管理者开始采用 IaC 的方式对云资源进行创建、运维和管理。
在翻译了几篇 serverless 与物联网相关的文章之后，我开始想着好好掌握一下 serverless 的相关知识。 我对于 serverless 的第一认知是：Serverless 是由一堆云服务构建后端服务的，如存储、计算、授权都是由不同的服务来构建的。而作为一个开发人员，我们所要做的就是了解如何搭配不同的云服务。 因此，在进行更多的定义之前，我打算先熟悉一下 serverless，以便于我更好地了解什么是 serverless 应用开发。 Serverless 框架 hello, world 考虑到
将基础设施代码化，使用代码对硬件进行管理，在运维领域借用软件领域的最佳实践，将基础设施的运维纳入软件工程的范畴，最终整体改善软件开发和软件交付的过程。
通过使IT专业人员能够从任何位置获取复杂的分布式系统技术的关键技能，这种组合可以缩小技能差距
有数据显示，83%的企业和组织通过“业务上云”，节省成本、提高效能，但云安全问题紧跟而来。本期推荐的云安全类开源工具适用于SaaS、PaaS、IaaS等各类云服务模式。（本文推荐工具仅代表原作者观点） 1. Wazuh Wazuh是一个整合了SIEM、HIDS及XDR的安全防护平台。秉承开源精神，Wazuh社区发展十分迅速，用户可在社区获取技术支持、提交建议和反馈。据称Wazuh的企业用户超20万家，其中包括一些财富 100 强的企业。除了支持本地部署，Wazuh也适用于云环境，基础架构灵活，可扩展性
在第一篇文章中，我对 DevOps 工程师的工作定义是搭建一个数字化的全自动流水线来高效地将代码从编写环节部署到生产环境中：《DevOps 工程师成长日记系列一：必备知识与技能组合》。
Docker Compose配置文件是Docker Compose的核心，用于定义服务、网络和数据卷。格式为YAML，默认路径为./docker-compose.yml，可以使用.yml或.yaml扩展名，目前Compose配置文件格式的最新版本为V3。Compose配置文件中涉及的配置项也比较多，但大部分配置项的含义跟docker run命令相关选项是类似的。
据说商业就是一种买卖双方之间的公允价值交换。在我们看到一如云计算这样令人兴奋且具备变个性的产物时，很容易忘了这一点，然而它仍旧遵循商业逻辑的规则。基础架构即服务(IaaS)，一个托管的虚拟化产品，既不
许多人都认为Linux是最安全的操作系统，因此在对Linux的安全问题上也放松了警惕。那么事实真的如此吗？其实安全从来都只是相对的，Linux也不例外。虽然它加载了强大的安全机制，但仍可能受到来自各方面带来的安全威胁。本文我们主要将讨论有关Linux架构的主要利用技术，以及相关的安全防御措施。
在AWS 上的生产环境性能分析案例一文中，记录了我对客户应用生产环境的一次性能分析。接下来，我们要根据所发现的性能问题进行架构优化，以提升可用性和性能。同时，这篇文章也总结了应用迁移到云上的套路。
数字化转型继续为企业的业务发展创造机会。由于英国脱欧的不确定性，英国很多企业正在考虑实施数字化转型计划，以确保业务持续增长。许多人认为数字化转型是提高竞争力的关键，也是保持快速变化的商业环境的必要条件，对于许多企业来说，云计算对于其业务的成功至关重要。
Kubernetes是用于构建高度可扩展系统的强大工具。结果，许多公司已经开始或正在计划使用它来协调生产服务。不幸的是，像大多数强大的技术一样，Kubernetes也很复杂。我们整理了以下清单，以帮助你生产环境最佳实践Kubernetes。
随着网络威胁的数量和复杂性不断增加，安全分析师面临越来越大的压力，需要以最大效率保护其组织免受攻击。Elastic Security 8.8 引入了旨在帮助分析师消化、确定优先级并快速响应安全事件的功能。这些功能包括：
本文阐释了构建云原生应用程序的重要性、优点及其实现方式。
继上一篇初识Streams Messaging Manager和使用SMM监控Kafka集群之后。我们开始逐渐介绍使用SMM的用例。
说明：本文中所有程序均在Windows 2000 Server中文版 + SP2上编译运行无误 开发环境：.Net 框架1.0 Version 1.0.3705
企业在采用云计算技术时，可以摆脱获取和维护物理IT基础设施的负担，这意味着企业的安全部门不再对物理基础设施的安全负责。云计算的共享安全模型规定，例如AWS和Azure等云计算服务提供商(CSP)需要负责物理基础设施的安全性。用户自己负责安全使用云计算资源。然而，关于共享责任模型存在很多误解，这带来了风险。
[root@localhost ~]# yum install -y iaas-xiandian
最近我接到一个问题：“你是如何管理这么多 Kubernetes 的？”。本文试图揭示 Zalando 在 AWS 管理 140 多个 Kubernetes 集群的秘密。
Cloudera数据平台（CDP）利用用于数据安全性和治理的最佳工具-Apache Atlas和Apache Ranger。管理员可以轻松地基于Atlas元数据标签定义安全策略，并将安全策略实时应用于实体的整个层次结构，包括数据库、表和列。
当我们讨论Microservices架构时，我们通常会和Monolithic架构（单体架构 ）进行比较。 在Monolithic架构中，一个简单的应用会随着功能的增加、时间的推移变得越来越庞大。当Mo
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