近日，谷歌推出了几项新的聚焦于云安全的谷歌云平台（GCP）增强。...这些增强包括云安全命令中心（云SCC）、“谷歌云盔（Google Cloud Armor）”、VPC服务控制等新服务和若干供G Suite管理员使用的新特性。...因此，客户可以获得更多的控制权，深化和扩展他们对环境和服务的控制。 ? 新的云SCC服务是GCP中一个尚处于Alpha阶段的产品，它将为App引擎、计算引擎、云存储和云数据存储等服务带来更高的透明度。...此外，GCP安全和隐私产品总监Jennifer Lin在发布这个新安全产品的博文中这样写道： 对于像谷歌云存储和BigQuery这样的服务，这可以在身份被盗、IAM策略错配等情况下防止渗漏。...此外，它还在Google Drive中针对Team Drives增加了额外的安全特性，在移动设备上使用G Suite的团队成员可以获得更多的控制。
公有云 国外公有云主要是Amazon Web Service(AWS)、Google Cloud Platform(GCP)以及Microsoft Azure(Azure)，也可以考虑阿里云、腾讯云、金山云...免费服务天花板： 原则上是用尽带宽 Google Cloud Platform 总体来说，gcp提供的产品线比aws简单，好处是gcp在台湾有节点，而aws没有，所以对于在台湾发行的海外业务可以考虑接gcp...下面介绍gcp在ddos防护上的服务。 gcp官方ddos防护服务叫Armor，2018年才推出的，但目前只面向web服务。...ddos防护这块属于gcp的基础架构安全，有cloudflare、reblaze和Imperva 三家合作伙伴，需要到对应官网注册接入，接入原理也是基于反代或dns解析 Azure Azure官方提供DDoS...如果选择IDC清洗的方式，一般是IDC层面把网络配置和清洗设备上线后，在清洗设备端操作即可，用户无感知。
计算 出于我们的目的，我们可以比较云服务提供商的核心产品：计算。计算产品约占大多数公司云账单的三分之二，因此这里的相似性和差异性将成为大多数用户云体验的核心。...但是，一旦你把这些产品和服务的名字联系起来，你就会发现它们非常相似。这里有一些例子： ? 显然，这些产品之间并不存在实质性差异-这只是表明，这些提供商通常比乍看起来更相似。 ?...Google Cloud的程序在资源方面更灵活一些，因为客户只需选择一些vCPU和内存，不必选择特定的实例大小和类型。 如果您改变主意怎么办？...不过用户也需注意，一般给出的GCP价格可能会产生误导，因为如果用户使用了整月谷歌云平台，GCP的价格中已经包含了持续使用折扣选项。 ? 合约 最后一种“购买选择权”与合同协议有关。...一些人欣赏AWS和Azure的企业支持，认为Google Cloud在这方面有所欠缺，但随着Google吸引了更多的客户并专注于企业兼容性，这种情况正在发生改变。
在这篇文章中，我们将重点讨论Google Workspace全域委派功能中存在的关键安全问题，并分析攻击者利用该问题的相关技术和方法，以及该问题对Google Workspace数据安全的影响。...Google Workspace 在深入分析安全风险之前，我们先了解一下跟Google Workspace相关的基础内容。...GCP和Google Workspace之间链接的一种常见场景，就是一个托管在GCP中的应用程序需要跟Google Workspace中的某个服务进行交互时，这些服务包括： Gmail； Calendar...全域委派存在的安全风险和影响 一旦将全域委派权限授予了GCP服务账户，具有必要权限的GCP角色就可以为委派用户生成访问令牌，恶意内部攻击者或窃取到凭证数据的外部攻击者将能够使用此访问令牌来冒充 Google...其中，服务帐号密钥日志将显示在GCP日志中，而Google密钥生成和API调用执行日志将显示在Google Workspace日志中。
Shailesh Shukla也在博文中一一列出： 首屈一指的全球触达和规模 Media CDN的基础优势就是谷歌网络（Google network），我们花费数十年投入资源建立的强大网络能力，触达全球...通过多层缓冲，我们最大限度地减少了对源站的调用（即使是不常访问的内容）。它减少了内容源站的性能及容量压力，并节省了成本。这些功能内置在产品中，可以无缝支持托管在谷歌云、本地或者第三方云上的用户内容。...实时可见功能由Google Cloud运维套件提供并与开发者已经在使用的工具（比如Grafana和ElasticSearch）集成。...提供全球范围的高级安全 谷歌拥有十余年安全、可靠传输视频的经验，Media CDN可以使流媒体提供商充分利用这些经验，它与Google Cloud Armor深度集成，以实现全球范围的DDoS保护，并且拥有检测和缓解攻击...但另一方面，随着谷歌将云产品与广告软件产品联系起来，潜在客户必须衡量在技术上依赖谷歌投放广告的风险，以及可能最终在商业上依赖谷歌进行广告销售和广告效果评测所带来的风险。”
任务 我们将要求模型解释两张龟的图像之间的区别，这张： 和这张： 使用 Google AI SDK 使用 Google AI SDK，您只需生成一个 API 密钥（与 OpenAI 的 API 类似）即可访问模型...；其中有许多示例我们可以参考。...当我们运行此示例时，模型的响应会以 JSON 对象的形式输出。...使用 GCP Vertex SDK 如果您是 GCP 的客户，并且已经设置了 GCP 项目的计费等其他事项，您可能想使用 Vertex Go SDK。...其中 GCP_PROJECT_ID 是具有您的 GCP 项目的 env 变量，位置/区域可以根据您的偏好进行设置。
那么，如何在简历上证明「我学过」呢？当然是考证啦！所谓「证多不压身」。...而且，我们需要知道如何构建能够处理和利用数据的系统。Google Cloud提供了构建这些系统的基础架构。 你可能已经掌握了使用Google Cloud的技能，但如何向未来的雇主或客户证明这一点呢？...如果你只阅读了本文中的培训材料，那么你可以创建一个新的Google Cloud帐户，并在Google提供的300美元信用额度内完成注册。 我们会马上讲到课程费用。 证书的有效期为多久？ 2年。...Google建议有3年以上行业经验和1年以上使用GCP设计和管理解决方案的人员参加专业认证。 我没有这些经历和经验，我只准备了半年时间。 为了弥补这一块的不足，我充分利用了在线培训资源。...但是，在浏览课程概述页面后，我发现这个资源很不错，可以将你在Google Cloud上学习的数据工程内容综合起来，并发现你的短板。 我把这门课程作为参考资料发给了一位正在准备认证考试的同事。
这一套做下来，还是比较容易上手的，kubeadm 提供的是傻瓜式的安装体验，所以难度主要还是在访问外国网站和熟悉 GCP 的命令上，接下来就详细记述一下如何操作． 1....准备 接下来的操作都假设已经设置好了访问外国网站，由于政策原因，具体做法请自行搜索；而且已经注册好了 GCP 账户，链接如下：GCP 1.1 gcloud 安装和配置 首先需要在本地电脑上安装...第一步是创建网络和子网．...tcp:22,tcp:6443,icmp --network cka --source-ranges 0.0.0.0/0 内网规则设置好 GCP 虚拟机网段和后面 pod 的网段可以互相访问即可，...因为后面会使用 calico 作为网络插件，所以只开放 TCP, UDP 和 ICMP 是不够的，还需要开放 BGP，但 GCP 的防火墙规则中没哟 BGP 选项，所以放开全部协议的互通
在此过程中，我们已经禁用了计费功能，并关闭了所有服务。 由于我们在所有GCP项目中都使用了相同的公司卡，因此我们所有的帐户和项目都已被Google暂停。...GCP和Firebase 1.将Firebase帐户自动升级到付费帐户 在注册Firebase时，我们从未想到过，也从未显示过。...事实证明，这就是他们的过程，因为“ Firebase和GCP深度集成”。 2.计费“限额”不存在。预算至少要延迟一天。 实际上，GCP帐单至少延迟了一天。...Google应该向我们收取$ 100，而不是$ 72K！ 由于我们的帐户迄今尚未付款，因此GCP应该先根据帐单信息向您收取$ 100的费用，然后在未付款时停止该服务。但事实并非如此。...正如我们稍后了解到的，这就是我们大多数云功能也都超时的原因。 快速失败，通过Cloud快速学习是一个坏主意 云的整体就像一把双刃剑。如果使用得当，它可能会很有用，但是如果使用不当，则可能会导致后果。
而且和 Lambda 不同，这一方案没有语言绑定的问题。...Cloud Run 和第一代 Serverless 平台（例如 AWS Lambda、Google Cloud functions 或 Azure Functions）不同，它允许你运行任意的应用，提供多个端点...应用打包成 Docker 之后，剩下的任务包括： 把镜像推送到 Google 镜像库。...登录 Google Cloud 和 GCR 要在 CI/CD Pipeline 中自动地将镜像推送到 GCR，需要在 Semaphore 中登录到 Google Cloud。...假设文件名是 .secrets.gcp.json： sem create secret google-cloud-stg --file ~/Downloads/account-name-27f3a5bcea2d.json
原始正射影像的特征（覆盖范围、质量和云标志、地理参照数据）和图像处理元数据分别以逗号分隔（.csv）文件、转换为 Shapefile（.shp）文件和转换为 Google Earth 格式（.kml）文件的形式提供...ABoVE 的研究将基于实地的过程级研究与机载和卫星传感器获得的地理空间数据产品联系起来，为提高分析和建模能力奠定了基础，而分析和建模能力是理解和预测生态系统响应及社会影响所必需的。...在 ArcMap 10.6 中，使用一阶多项式（仿射）变换以及源和地图 GCP 之间的平均值和均方根平均值对图像进行了扭曲处理。...为了解决这个问题，我们使用从专有的 Digital Globe EV-WHS 图像服务中手动数字化的 303 个地面控制点（GCP），对原始 38 幅正交合成图中的 29 幅进行了地理参照。...在 ArcMap 10.6 中使用一阶多项式（仿射）变换对图像进行扭曲处理，并计算源点和地图 GCP 之间的平均距离和均方根平均距离。
GCP是否给予我们跟现有环境相当或更好的安全控制，以便我们用来保护客户数据？ 与供应商建立信任 我们有一个内部供应商审核流程，包括我们的法律和安全团队。...我们通过使用Google托管密钥的GCP服务帐户来完成此操作。 GCP 服务账号及安全实现 当将数据迁移到云上之后，以前的静态CIRD块将会在静态、临时的共有IP中消失。...在Google中，每个GCP服务都是互联网服务，用户不能通过面向客户的白名单控制访问Google Compute Engine（GCE）项目之外的计算机。...而我们需要找到一种方法，在被盗的API密钥和客户数据之间添加另一层安全性。 我们通过使用GCP服务帐户解决了这个问题。...现在，使用GCP软件开发工具包（SDK）在该虚拟实例上运行的任何应用程序都可以使用内置的Google自管理的轮换密钥。 但我们的操作工程师没有必要访问这些密钥对。
渣渣栗 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 过去几年里，谷歌和Coursera时不时就会拉起小手，为开发者提供一些线上课程。 ?...谷歌大数据和机器学习技术负责人Lak Lakshmanan说，他的团队发现，学生和企业都很喜欢之前推出的机器学习速成课，不过还是希望，能把里面的内容再深挖一下。...前沿的机器学习模型，有很多很多应用案例，但这项课程更看重的是比较平常的模型，看它们怎样才能给现有产品带来一些额外的价值。...五座大山传送门： https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-tensorflow-gcp MLCC中文版传送门： https:/.../developers.google.com/machine-learning/crash-course/?
系列文章回顾： 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台（GCP）的方法论 系统架构...正如Google的声明，我们熟知以下事实：Google将区域设计为彼此独立：区域通常具有与其他区域隔离的电源，冷却设备，网络和控制平面，大多数单个故障事件将仅影响单个区域。...架构设计与技术转型 最大程度地降低网络连接延时 我们很早就在项目中明确，我们现有的数据中心和GCP之间的网络连接将是我们成功的关键和制约性条件。...我们对这些选项进行了评估和基准测试，并确定了使用Google网络负载均衡器产品和基于Linux的HAProxy服务器场构建的解决方案。...用户附件存储 (从多个 WebDavs 到 Google 云存储) 我们有120亿个用户附件和元数据文件，可以从原始的WebDavs复制到Google云端存储中的新家。
第 1 节：Google Cloud Platform 的基础 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。...本节包括以下章节： “第 1 章”，“AI 和 GCP 概述” “第 2 章”，“使用 GCP 组件的计算和处理” 一、AI 和 GCP 概述 在计算技术发展的紧要关头，我们不断从越来越多的设备和平台生成数据...我们将看到 Cloud First 策略的一些优势以及反模式。 在本章的后续部分中，我们将对 Google Cloud Platform（GCP）进行高层概述。...我们还介绍了 GCP，它是基于 Google 在管理大量数据方面的经验而构建的。 随着时间的推移，该平台正在得到丰富和扩展。
建立项目 现在可以开始使用Google AutoML了。接下来，我们将在Google AutoML上创建一个数据集，并开始训练我们的模型。...格式化输入数据 现在我们将自己的数据放入Google Cloud Platform。所有数据都必须位于GCP存储桶中。因为我们的数据集太大，所以浏览器界面无法正常工作。...但是，GCP命令行工具应该可以正常运行。你也可以安装Google Cloud SDK（其中包括命令行工具）。...创建模型 在本节中，我们将创建一个运行在GCP上的云模型，该模型具有易于使用的API以及可以导出到Tensorflow并在本地或本地托管的移动设备和浏览器上运行的Edge模型。 1....部署模型 既然我们已经获得了满意的模型，那么我们就该应用一下了！我们的云模型可以部署在GCP上，Edge模型可供下载并同Tensorflow一起运行。让我们一起来探索云模型和边缘模型的部署吧。 ?
引言 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。...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？...GCP Deep Learning VM Images GCP（Google Cloud Platform）提供了一整套云计算服务，包括运行深度学习模型和工作负载的基础设施。...Google Cloud Deep Learning VM Images 可以让开发人员在谷歌计算引擎（Google Compute Engine）上实例化包含流行深度学习和机器学习框架的 VM 图像。...GCP 允许你用 SSH 通过 GCP 页面直接登录系统。
背景 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...在上海 KubeCon 上，经过和 Kubernetes 文档工作组进行一番交流之后，决定将这一套方法推行到 Kubernetes 文档的本地化工作之中。...GCP Function 入口代码 GCP Function 版本的 Webhook 以 main.py 为入口，这是强制规定。...日志 这里的日志稍嫌复杂，但是和 AWS 不同的是，StackDriver Log 是免费的，因此可以忍。...日志需要使用 Google 自己的库来完成： from google.cloud import logging ...logging_client = logging.Client() log_name
我们已经在 Google Cloud 上创建了 TPU 和可抢占的 TPU。 我们已经编写了模型并使用TPUEstimator对其进行了训练。...借助命令行和 Google Cloud 控制台上的用户界面工具，可以简化 GCP 上的模型构建（训练，评估）和部署过程。 我们还研究了如何对模型进行版本控制以及如何使用适当的模型进行预测。...我们将使用 Google Cloud Platform（GCP）上的各种组件来构建端到端的 AI 应用。 本章提供了使用 GCP 快速构建生产就绪应用的一般过程。...我们期望，凭借不断的创新和 Google 在处理全球数据方面的经验，即将推出的工具，框架和应用将使在 GCP 上构建智能应用变得更加轻松，快捷和更具成本效益。...我们学习了如何使用多种 Google 服务在 GCP 上开发端到端应用。 最后，我们简要讨论了 GCP 即将发布的功能。
Kyverno 和使用工作负载身份的 Cosign 在下一部分，我们将在谷歌云平台（GCP）上使用谷歌 Kubernetes 引擎（GKE）和谷歌云密钥管理服务（KMS）等服务进行演示。...但在此之前，我们还应该更多地了解工作负载身份，以及 Cosign 如何利用这一特性对 GCP 服务（如 GCP KMS）进行授权调用。...此外，对于运行在 Google Kubernetes Engine （GKE）上的工作负载，工作负载身份是以安全和可管理的方式访问 Google 云服务的推荐方式。...在撰写本文时，Cosign 支持为四种不同的系统提供环境凭证检测，包括 GitHub、SPIFFE、Filesystem 和 Google。.../kubernetes-engine/docs/how-to/workload-identity 接下来，我们需要创建一个 GCP IAM 服务帐户来映射一个 Kubernetes 服务帐户，以便对 GCP
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