最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
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。
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。
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。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。
how to deploy a TiDB cluster on GCP GKE with your laptop (Linux or macOS) for development or testing
随着软件供应链攻击的增加，保护我们的软件供应链变得更加重要。此外，在过去几年中，容器的采用也有所增加。有鉴于此，对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外，我们今天使用的大多数容器，即使我们在生产环境中使用它们，也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中，我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一（多亏了 Sigstore）是在构建之后立即签名，并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来，该帖子已更新，可以使用最新版本的JHipster（6.3.0）和Istio（1.3.0）。
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。
大家好，我是猫头虎博主！今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持，而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展！
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一，但也有不少用户反映， Kubernetes 技术学习起来十分复杂，只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念，教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
管理Kubernetes集群在保持一致的可用性和对故障的韧性方面存在困难。虽然使用副本可以确保存在多个应用程序实例，但并不能保证应用程序运行时的不间断。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
在AI辅助编程飞速发展的时代，健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI，并强调虽然AI带来重大进步，但人的专业知识仍不可替代。
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进，像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久，终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性，都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务，这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务，那么从一开始，就应该使用 CI/CD 的方式；当然，如果你走上了这条路， Jenkins 就是你的良师益友。
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
Cloudlist是一款整合了多个云端资源的工具，可以帮助广大研究人员从云服务商那里获取到云端资产的相关信息，比如说主机名称和IP地址等等。该工具主要为蓝队研究人员设计，可以帮助蓝队成员更好地管理和评估云端资产的攻击面，只需很少的配置工作，就可以跨多个云维护一个集中的资产列表。
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
有人认为，由于软件工具的不充分，无法保证完全复现机器学习模型的结果，机器学习领域正「陷入危机」。这个危机可以通过为机器学习从业者提供更好的软件工具来解决。
在 Cloudera，我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此，我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署，您可以降低配置错误的风险，促进环境中跨多个集群的一致部署，并帮助更快地交付业务价值。
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。
Replication Controller简称RC，它能够保证Pod持续运行，并且在任何时候都有指定数量的Pod副本，在此基础上提供一些高级特性，其主要的功能如下：
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
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。
最近，我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此，我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群，有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
可以配置 VerticalPodAutoscaler CRD来对容器的CPU以及内存需求进行分析和调整。
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3（Python 版 AWS SDK）来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作，但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据，事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台（Azure、GCP、Oracle Cloud），更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
Envoy/Istio 1.1 中有个有趣的新特性：负载均衡提供了区域感知的能力。简单说来，就是在分区部署的较大规模的集群，或者公有云上，Istio 负载均衡可以根据节点的区域标签，对调用目标做出就近选择。在跨区部署的应用中，原始的 Kubernetes 负载均衡可能会把来自 A 区的请求发送给远在 B 区的服务，造成高成本的跨区调用。要缩减这种损耗，通常都需要实现更多的逻辑，Istio 的区域感知特性在某种程度上提供了一种解决办法。
作者：Dan Lorenc 和 Priya Wadhwa ｜文章最初张贴在security.googleblog.com[1]
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能，几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能，都会符合一些最佳建模和最佳实践： 客户端拉取服务器数据：有命令模式和RPC这两中常见的建模。
作者：David Porter（谷歌）、Mrunal Patel（Red Hat）和 Tim Bannister（The Scale Factory）
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势，然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型，并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署，包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作，展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
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：
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
The Go Blog Announcing App Engine’s New Go 1.11 Runtime
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio，并详细阐述每种方法的使用入门指南。
Terraform是一种部署技术，任何想要通过基础设施即代码（Infrastructure as Code，IaC）方法来置备和管理基础设施的人，都可以使用这种技术。基础设施指的主要是基于云的基础设施，不过从技术上讲，任何能够通过应用程序编程接口（Application Programming Interface，API）进行控制的东西都可以算作基础设施。基础设施即代码是通过机器可读的定义文件来管理和置备基础设施的过程的
来源：Google 作者：文强 【新智元导读】还愁用不起GPU？今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价，P100的价格每小时0.43美元，换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务，随着这一日期的临近，许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案，而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
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。
嗨，各位技术同好，我是猫头虎，一位对Go语言和容器技术充满热情的博主。今天，我们将探讨如何使用Docker来部署Go服务器，一种既高效又现代的部署方式。如果你对Docker和Go都感兴趣，那就跟我一起深入了解吧！
前些天跟同事讲，Learnk8s 的 A visual guide on troubleshooting Kubernetes deployments 是个很明显可以转换成工具运用到实际运维工作当中的东西，一套组合拳下来，基本问题搞清楚，是个挺方便的事儿，要不我周末把它搓出来给你看看。听者无意说者有心，我试了试，还真是个挺无聊的事情，设计各种场景，根据条件，捕获各种 K8s 输出，最终汇总成报表。不小心发散了一下，前一阵得到试用资格的 Github copilot 好像就很适合这种工作，周末趁娃补觉，用 Copilot + PyCharm 就真的实现了个差不多。
在上一篇文章中，我讨论了Knative用于快速部署和自动调整无服务器容器。如果您希望您的服务由HTTP调用同步触发，那么Knative服务是很好的选择。然而，在没有服务器的微服务世界中，异步触发器更加常见和有用。这时，Knative三项赛就开始发挥作用了。
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