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
上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构:分布任务队列和分布对象。然而,还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里,我们来学习Amazon Web Services (AWS),它是市场领先的云服务产品,以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式,下一章,我们会学习另一种部署方式,HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商,它的产品是基于互联网的按需计算
不过这里值得注意的是,可以看到使用docker ps -a 并没有找到我们停止的容器,所以这里是将这个容器删除了,因为我们正常停止一个容器的时候,使用docker stop,但是在docker ps -a中,我们可以看到已经停止的容器,可以使用docker start 重新将它启动,但是这里是直接将这个容器删除
ConvertKit 是一家全功能电子邮件服务提供商 (ESP),是发展最快的电子邮件营销公司之一。但作为一家自力更生的私营企业,没有外部资金的支持,云成本控制对 ConvertKit 来讲非常重要。 近日,ConvertKit 详细列出了 2021 年在 AWS 上的花费,回顾了自己到底花掉了多少钱,并思考哪里还能进一步优化。“过去这一年我们也犯了不少错,但好在这些问题都可以修正。”ConvertKit 基础架构工程师 Kris Hamoud 表示。
深入了解 CSI(Container Storage Interface)是什么以及它如何在 Kubernetes(k8s)中工作。
在业务稳定的情况下,服务负载的变更基本都在同一个账号同一个大区进行,但是所谓“拥抱变化,拥抱变更”,有时候是主动的,也有时候是被动的,如果原来的aws账号由于某些原因通知要被风控了,或者由于成本问题需要更换号商,也可能由于业务本身的发展原因,导致需要在新的区域部署类似的服务体系,那么无论是哪一种原因,给我们带来的结果都是需要整站迁移。
Serverless 架构最早可以追溯到 Ken Fromm 发表的文章《Why The Future Of Software And Apps Is Serverless》。在这篇文章里, Ken Fromm 描述了未来云计算基础设施成熟的条件下应用程序是不需要服务器端的。在无武器场景下构建应用程序的时候。开发人员和运维人员无需担心服务器如何安装配置,如何设置网络和负载均衡,无需监控状态,甚至不再会出现服务器相关的工作内容。这样可以让原本建设机房的时间成本和货币成本从按年计算缩短至按秒计算。
云端Linux服务器比以往来得成本更低、性能更好。 要是你之前还没有启动过云端Linux服务器,眼下也许正是大好时机。原因何在因为你在短短几分钟内就能安装好一台Linux服务器; 因为你在决定使用哪种发行版方面有众多的选择; 因为你可能刚发现,云端Linux服务器为你提供了一种非常便捷的方式,可以处理你平常工作时可能没有时间或机会试一下的命令和应用程序; 因为你可以从基于Unix的系统获得众多价值,成本却异常合理,如果你头次接触这种场景(云服务提供商似乎喜欢新手),更是如此。 因为安装和管理云端Li
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本,典型的提供若干个(N)服务器(物理或者虚拟),运行若干个(M)个应用实例。部署单体式应用不会很直接,但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成,服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用,可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如,可以根据服务需求运行若干个服务实例,除此之外,每个实例必须有自己的CPU,内存和I/O资源。尽管很复杂,但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式,先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
部署在亚马逊的云服务器中被认为是实现高可扩展性的好方法,同时只需要为您所使用的计算能力支付费用。不过您要如何从技术中获得最佳的可扩展性呢?
EC2磁盘扩容 问题:rancher上节点报错,DiskPressure,初步诊断为磁盘压力 排查:用ssh连接上node,执行df -h查看磁盘使用情况,发现达到90%以上,确认为磁盘太小 解决步骤: 1. 登陆aws,找到对应的ec2 instance,并找到对应的volume,点击修改磁盘大小,修改为理想值; 2. 此时磁盘大小已经修改,但是还是同样报错,原因是我们以上操作只是修改了磁盘的大小,并没有修改到文件系统去,需要执行以下命令进行分区的扩容;
云计算发展这么多年,弹性是云计算从业者最关注的技术能力之一,但是真正落实到具体的案例上,很少有客户能把弹性用好,弹性反而成为了一种口号,一种理想的架构,本文尝试讨论为什么现实和理想差距这么大,以及有哪些低投入高回报的弹性方案。
本文介绍了如何提升云可扩展性的三种方法。首先,使用自动缩放(Auto-scaling)可以自动根据负载调整实例数量。其次,水平扩展数据库层(Horizontally scaling the database tier)可以通过增加只读实例来提高数据库性能。最后,使用分区的EBS卷可以进一步提高性能。
在亚马逊云服务中部署被盛赞为是一个很好的方式来实现高扩展性并且你只需要支付你所使用的云计算机性能即可。那么,如何从这项技术中获得最佳的扩展性呢?
在大多数情况下,在一台机器上运行所有的应用程序通常是不实际的,这种情况下,您将需要一种方法来跨许多机器分发应用程序。
主要的AWS EC2区域出现性能下降后,Signal随之瘫痪,Xero和Nest则变得有点不稳定。 AWS周日晚上过得并不轻松,其主要的US-EAST-1区域的EC2实例出现了异常。 在太平洋夏令时20点11分,AWS状态页面宣布该平台的主要可用区出现了性能下降的问题。 30分钟后发布的通知声称:“由于进出附加EBS卷的IO被卡住,受影响的可用区内使用EBS卷的现有EC2实例也出现了性能下降。” “由于卷性能下降,受影响的可用区内刚启动的EC2实例可能无法启动。” 在太平洋夏令时21点47分,AWS表
Metabadger是一款功能强大的SSRF攻击防护工具,该工具可以帮助广大研究人员通过自动升级到更安全的实例元数据服务v2(IMDSv2),以防止网络犯罪分子对AWS EC2发动SSRF攻击。
云计算服务,尤其是基础设施即服务(IaaS)已经非常成熟,在业界得到了广泛的应用。但在某些情况下,用户需要更多的控制权、更多的硬件访问权、更高的性能以及选择自己的操作环境的能力。 在这种需求的推动下,
本文所介绍的 Serverless 架构主要是以 AWS Lambda 以及 Amazon API Gateway 架构的应用,它同时也具备 BaaS 的特征。
Netflix 看起来再也简单不过了。你在Netflix App或网站中看到喜欢的视频后,点击播放按钮,立刻视频就魔术般地出现在眼前。真的很简单,不是吗?其实不然。
近日AWS re:Invent2022隆重召开,作为一年一度的云科技盛会,AWS高级副总裁Pete DeSantis介绍了 AWS 的一些重大工作成果与改进,主要包含硬件、网络、科学和软件四部分。本文将重点介绍Nitro V5、Graviton3E以及SRD网络传输协议方面的创新。
自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源,并降低公共云成本,以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是,由于在需要时扩展资源很重要,因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本,加快了系统完美补丁和更新升级,并提高了安全性。 然而,手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反,IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中,云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行
机器之心发布 来源:AWS云计算 大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时,通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时,会在云中租用 CPU 和 GPU 实例,将代码和依赖项复制到实例中,然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉,那么您可能会奇怪:为什么一定要用 Docker 容器呢? 运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行,并能够根据客户需求进行扩展。那么对于运营团队而言,容器不就成了一种罕见的工具吗?您能够高枕无忧,无需担心部署问
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的,因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
译自 The Insider’s Guide to Building a Multi-Arch Infrastructure 。
一、背景与概述二、服务设置开机启动三、编写Lambda开关机函数四、基于Scheduler计划实现定时开关机
在我们看来,目前许多公司全力投入 Kubernetes 都是没有意义的,但选择权在他们。如果你读到了这篇文章,而且你所在的组织目前正在设法确定自己有多需要 Kubernetes,那么我希望本文的观点可以帮助你的团队做出正确的决定。
Red-Detector是一款功能强大的安全扫描工具,该工具可以帮助广大研究人员利用vuls.io扫描EC2实例中的安全漏洞。该工具主要基于Vuls实现其漏洞扫描功能,基于Lynis来寻找EC2实例中的安全错误配置,并利用Chkrootkit扫描EC2实例中的rootkit签名。
在本文中,我们将学习在 AWS 云中从 Amazon EC2 创建和启动 RHEL 8 的分步过程,以及如何使用 Putty 应用程序访问 RHEL 8 实例。
限于某些原因 F-Stack 项目之前是未对 IPv6 进行支持的,随着 IPv6 需求的增多,近期对 IPv6 进行了支持。本文将简单介绍 F-Stack 支持 IPv6 所做的修改,如何使用以及相关注意事项。 F-Stack 如何支持 IPv6 以下所列为 F-Stack 支持 IPv6 所进行的修改,具体改动细节可查看 github 相关 commits。 F-Stack 框架支持 在 Makefile 中定义 IPv6 相关的宏INET6及需要包含编译的文件NETINET6_SRC
当Instagram在2012年加入Facebook,我们快速建立了大量的Facebook基础设施整合点,以加速产品开发,使社区更加安全。一开始我们通过使用ad-hoc端点在Facebook web服务之间有效传递来构建这些整合。不过我们发现这种方式可能稍显笨拙,还限制了我们使用内部的Facebook服务的能力。
一、背景二、创建IAM角色和用户三、配置CloudWatch代理日志保留策略四、下载并安装代理安装包五、创建CloudWatch代理配置文件六、运行CloudWatchAgent参考
Salesforce 的 Einstein Vision 和语言服务部署在 AWS Elastic Kubernetes Service(EKS) 集群上。其中有一个最主要的安全和合规性需求,就是给集群节点的操作系统打补丁。部署服务的集群节点需要通过打补丁的方式进行系统的定期更新。这些补丁减少了可能让虚拟机暴露于攻击之下的漏洞。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署(本文) 重构单体应用为微服务 原文链接:Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本,通常需要 N 台服务器(物理机或虚拟机),在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接,但还是比部
2006年,AWS发布了其第一个Serverless存储服务S3和第一个Serverful计算服务EC2,这也是AWS正式发布的前两个服务,开启了云计算波澜壮阔的旅程。2014年,AWS发布了业界第一个Serverless计算服务AWS Lambda。在今年(2021年)的AWS re:Invent大会上,AWS又发布三个Serverless新品:Redshift Serverless、EMR Serverless和MSK Serverless。AWS的15年发展史(2006到2021年),也是一部AWS创造和深耕Serverless的历史,一部从Serverful不断向Serverless演进的历史。
教学流程: 1、 AWS概述 a) Amazon Web Services b) 云计算:采用按使用量付费的模式 2、 AWS基础设施 a) AZ可用区
AWS Spot实例,即竞价实例,是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户,以期带来收益。通常,AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%,对于AWS使用者来说,如果合理使用,可以大大节省云上费用的支出,是节省成本的一大利器。
近年来数据泄漏的事件层出不穷,网上可以搜到大量的数据泄漏新闻。从业者也都明白,数据泄漏只是一个结果,而原因有很多种,可能是一个越权漏洞,也可能是一个弱口令,有N种可能都会导致泄漏。传统的数据安全保障体系为什么没能有效遏制数据泄漏?是方法论出错了,还是执行不到位?带着这个问题,笔者研究了两家云服务厂商,试图从框架上寻找可借鉴的地方。结论是,有可借鉴的地方,但仍然不足以保证数据安全。
本文将对云端环境中的横向移动技术和相关场景进行深入分析和研究,并给大家展示研究人员在云环境中观察到的一些威胁行为。云端环境中的横向移动可以通过利用云API和对计算实例的访问来实现,而云端级别的访问可能会扩展到后者。
为了帮助充分利用AWS的托管服务快速构建起一套集群环境,彻底去掉“单一故障点”,实现最高的可用性,我们准备了《低代码智能集群@AWS的架构与搭建方案》看完本文,带你掌握“基于nginx配置服务器集群”。
上一篇文章,我们详细介绍了开发基于 PaaSTA 的新部署模型的架构和动机。现在想分享我们将现有 Kafka 集群从 EC2 无缝迁移到基于 Kubernetes 的内部计算平台的策略。为了帮助促进迁移,我们构建了与集群架构的各种组件接口的工具,以确保该过程是自动化的,并且不会影响用户读取或写入 Kafka 记录的能力。
在这篇文章中,我将跟大家分享我在利用SSM代理通信实现后渗透利用方面所作的一些研究。需要注意的是,我这里指的并不是SSM代理或SSM中的安全漏洞。
AWS副总裁兼杰出工程师、亚马逊于2015年收购的以色列芯片制造商Annapurna Labs的联合创始人Nafea Bshara非常低调,他的朋友-Annapurna的联合创始人Hrvoye(Billy)Bilic也是如此。
DALL·E-2可以通过自然语言的描述创建现实的图像。Openai发布了dall·e-2的Beta版。在本文中,我们将仔细研究DALL·E-2的原始研究论文,并了解其确切的工作方式。由于并没有开放源代码, Boris Dayma等人根据论文创建了一个迷你但是开源的模型Dall·E Mini(命名为Craiyon),并且在craiyon.com上提供了一个DEMO。
现在是早晨6点钟。已经醒来的我正在总结到底是什么事情使得我的起床闹铃提前了这么多。故事刚开始的时候,手机铃声恰好停止。又困又烦躁的我看了下手机,看看是不是我自己疯了把闹钟调得这么早,居然是早晨5点。然
作者 | Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff Gordon 编译 | AI100 数据库管理系统(DBMSs)是所有数据密集型应用的最重要组成部分。但是由于他们包含了数百个配置“旋钮”,因此很难管理。这些“旋钮”负责控制一些因素,其中包括用于缓冲储存器的内存容量,以及将数据写入存储盘的频率次数。机构和组织会经常雇佣专家来帮助他们协调各项目,但是很多情况下,聘请这些专家花费过高。 为了让每个人,甚至包括那些没有数据库管理相关技术的人,都能轻松地配置DBMS,卡耐基梅隆大学的学生
本文探讨了在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱,并讨论了如何避免,从而真正受益于云计算的弹性。通过使用容器编排平台、无服务器和完全托管的解决方案,以及随着时间的推移持续监视使用模式,可以优化云计算架构的性能和成本。
在过去的几年里,我们看到了许多有关使用基于云架构的组织/企业的数据泄露事件。基于云的服务提供商(如AWS),只需点击几下就可以轻松灵活地创建一个基础架构,但如果你因此而忽略了某些安全检查点,则它可能会为恶意攻击者提供许多的机会。为了填补这方面的空白,AmazonWebServices(AWS)提供了几种不同的服务,可用于维护和确保云基础架构的安全性。
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