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。
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。
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)。
原题:MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
Kubernetes 真正的超级功能之一是其开发者优先的网络模式,它提供了易于使用的功能,如 L3/L4 服务和 L7 入口,将流量引入集群,以及用于隔离多租户工作负载的网络策略。随着越来越多的企业采用 Kubernetes,围绕多云、安全、可视性和可扩展性的新要求,用例的范围也在扩大。此外,服务网格和 serverless 等新技术对 Kubernetes 底层的定制化提出了更多要求。这些新需求都有一些共同点:它们需要一个更加可编程的数据平面,能够在不牺牲性能的情况下执行 Kubernetes 感知的数据包操作。
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。
Team Foundation Server(TFS)是一种为 Microsoft 产品提供 源代码管理、数据收集、报告和项目跟踪,而为协作软件开发的项目。它是Microsoft应用程序生命周期管理(ALM)工具的核心协作平台,简单的说它是管理和开发软件项目的整个生命周期的平台工具。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
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)。
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。
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施,可在软件中发现安全性和稳定性问题。
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。
作者:Dan Lorenc 和 Priya Wadhwa |文章最初张贴在security.googleblog.com[1]
操作系统是程序与硬件交互的中间层,现代操作系统将程序的一次执行抽象为进程和线程的概念。
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。
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上,这两天发布于Google Blog上
上一篇简单介绍了一下k8s是什么以及如何使用kubeadm快捷安装,今儿来聊一下k8s的几个基础概念及术语。k8s中的资源都可以使用yaml文件进行描述。(文章内容来源于《kubernetes权威指南 第四版》)
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。
Type System Overview Author: David Wrighton (@davidwrighton) - 2010 简介 CLR类型系统是我们在ecma规范及其扩展的类型系统的实现。 总览 类型系统有一系列数据结构和一组创建操作这些数据结构的算法组成(这部分在其他章节有描述)。类型系统并非通过反射暴露出来的类型系统,尽管反射暴露的系统依赖于CLR类型系统。 类型系统主要维护的数据结构是: MethodTable EEClass MethodDesc FieldDesc TypeDesc
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。
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。
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
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。
客座文章最初由DoiT International高级云架构师Mike Sparr在DoiT博客上发布
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。
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。
我们知道,目前CMDB一般用于管理IT基础资源和应用相关资源,所管理的都是实体对象,如IDC、机柜、服务器、网络设备、IP地址、应用、集群、域名等等。当然,单纯的记录这些信息是没有多大意义的,我们的目标是要利用这些元数据来满足运维的业务场景,在此基础上实现例如持续部署、监控、变更、生命周期管理等各种操作和流程。而对于DevOps实践来说,持续集成和持续部署则是其最重要的流程。
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!
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。
如果有一天觉得手痒,可以使用如下命令删除helm仓库。不用担心什么可怕后果,更不要大声尖叫。这里并不是真实删除仓库,只是删除指向仓库的链接而已。如果后悔了,大不了再使用上面的命令添加回来。
Zookeeper以它的稳定性,高并发并且简单易用,目前在很多分布式系统中作为协调服务的中间件。Zookeeper官方文档很全面,目前,最新稳定版本为3.4.8:
1、首先运行程序,Demo1_car.java就会变为Demo1_car.class,将Demo1_car.class加入方法区,检查是否字节码文件常量池中是否有常量值,如果有,那么就加入运行时常量池
7月30日,由腾讯IEG互动娱乐运营部主办,腾讯大讲堂、互动娱乐事业群办公室、CSDN协办的第二届游戏运营技术论坛于上海浦东喜来登由由酒店隆重举行,腾讯大讲堂全程进行了视频直播,下面大讲堂将与大家一起来回顾本届大会嘉宾的关键内容。 更详细的大会技术干货文章,请留意大讲堂下周专题报道。 如何将云的理念落地到游戏领域来?如何提升游戏运营的质量和效率?怎样降低运营成本?这是游戏行业进入新一轮发展期,又恰逢云计算兴起,做为游戏人要追寻的问题。本届游戏运营技术论坛以“云时代的游戏运营”为主题,请来腾讯游戏、盛大游戏、
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Kubernetes容器日志收集「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
how to deploy a TiDB cluster on GCP GKE with your laptop (Linux or macOS) for development or testing
将summary protocol buffer写入event file。FileWriter类提供了一种机制,用于在给定目录中创建事件文件,并向其中添加摘要和事件。该类异步更新文件内容。这允许训练程序调用方法直接从训练循环中将数据添加到文件中,而不会减慢训练的速度。
日志从传统方式演进到容器方式的过程就不详细讲了,可以参考一下这篇文章Docker日志收集最佳实践,由于容器的漂移、自动伸缩等特性,日志收集也就必须使用新的方式来实现,Kubernetes官方给出的方式基本是这三种:原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。
在进行版本升级时,Sql不兼容,数据库升级经常报错,需要重复对比哪里执行过了。这种问题如何解决?
OSRipper是一款功能强大的macOS后门研究与加密框架,在该功能的帮助下,广大研究人员可以通过创建无法检测的后门和信息加密来研究macOS(M1芯片)的安全性。除此之外,该工具还支持在Windows系统上运行,但目前该功能仍在开发阶段。
描述:certutil用于备份证书服务下载查看缓存,管理Windows命令通过文件生成并显示加密哈希生成Hashfile,MD5,SHA1,SHA256,并且可以校验文件MD5/SHA1值等 更多操作说明见https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/cc755341(v=ws.10).aspx
▍InLong(应龙) : 中国神话故事里的神兽,可以引流入海,借喻 InLong 系统提供数据接入能力。 Apache InLong(应龙)是一个一站式的海量数据集成平台,提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力,同时支持批和流,方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。InLong 支持大数据领域的采集、汇聚、缓存和分拣功能,用户只需要简单的配置就可以把数据从数据源导入到实时计算引擎或者落地到离线存储。刚刚发布的 1.1.0 版本,InLong 发布了大量重大特性,主要包括以下内容: 管控能力增强
一般情况,我们发出一个大型数据库操作,比如创建大表索引,如果表空间不足,数据库最终会终止操作。 而可恢复的空间分配功能可以使得这类操作挂起,等待DBA去处理,等成功处理之后大型数据库操作自动恢复,这样就避免了这类棘手问题,节省了时间。
内存是计算机的重要部件之一,它是外存与CPU进行沟通的桥梁,计算机中所有程序的运行都在内存中进行,内存性能的强弱影响计算机整体发挥的水平。JVM的内存结构规定Java程序在执行时内存的申请、划分、使用、回收的管理策略,通说来说JVM的内存管理指运行时数据区这一大块的管理。
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。
synchronizrd 是开发中解决同步问题中最常见,也是最简单的一种方法。从最开始学习并发编程,我们都知道,只要加上这个 synchronizrd 关键字,就可以很大程度上轻松解决同步问题。相应的,从原理上来讲,其也是比较重的一种操作,特别是 jdk1.5 时候,相比 JUC 中的 Lock 锁,一定程度上逊色不少。但随着jdk1.6对 synchronized 的优化后,synchronizrd 并不会显得那么重,相比使用 Lock 而言,其的性能大多数情况下也可以接近 Lock 。
JVM 内存区域主要分为线程私有区域【程序计数器、虚拟机栈、本地方法区】、线程共享区域【Java 堆、方法区】、直接内存。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云