目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
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
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。
由于需要使用越来越复杂的神经网络,我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络,不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机,比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性,所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上(但是Theano也可以使用)—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序,允许共享
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。
QuTrunk 是启科量子自主研发的一款免费、开源、跨平台的量子计算编程框架,包括量子编程API、量子命令转译、量子计算后端接口等。它提供多种量子计算体验,提供本地量子计算Python计算后端,提供OMP多线程、MPI多节点并行、GPU加速等计算模式。
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。
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
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。
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。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂,我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络,但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑,并按小时支付租金。 我用的是Keras,一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单,它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow,一个数值计算的开源库,但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
Sysdig 的研究人员发现了一种新的云原生挖矿攻击行动,并将其命名为 AMBERSQUID。攻击针对不太常用的 AWS 服务,如 AWS Amplify、AWS Fargate 和 Amazon SageMaker。这些不常见的服务往往意味着其安全性也会被忽视,AMBERSQUID 可能会让受害者每天损失超过 1 万美元。
2: 获取public ip 并登陆机器执行 ps 命令记录patch前进程状态已经端口状态
图表即代码 图表让你可以在 Python 代码中绘制云系统架构。它的诞生是为了在没有任何设计工具的情况下对新的系统架构设计进行原型设计。你还可以描述或可视化现有系统架构。Diagrams 目前支持主要的主要云供应商,包括:AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud,Oracle Cloud等......它还支持On-Premise节点,SaaS以及主要的Programming框架和语言。 📷 GitHub数据 25.9k stars 349 watching 1.6
当开发人员接手了一个软件,一般不想费心去理解它是如何工作的时候,通常情况下重写是一种看起来比较好的方式。经验丰富的管理者和高级工程师都知道,除非确实有必要,否则应该避免重写,因为重写通常涉及很多复杂性,并且会在重写过程中引入新问题。
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。
Docker(容器技术)始于2013年,自那时起我便经常可以看到有关docker的消息。之前我已经尝试过docker的入门例子,但我觉得自己没有真正理解docker技术的价值所在以及docker容器是如何运行的。在这周,当我花了一些时间去研究docker之后,发现它并没有我之前想得那样神秘和复杂。
1. Enomalism (http://www.enomaly.com/) 云计算平台。Enomalism 是一个开放源代码项目,它提供了一个功能类似于 EC2 的云计算框架。Enomalism 基于 Linux,同时支持 Xen 和 Kernel Virtual Machine(KVM)。Enomalism 提供了一个基于 TurboGears Web 应用程序框架和 Python 的软件栈。
当连续创业者Avigdor Willenz向他前同事Bilik (Billy) Hrvoye和Nafea Bshara的初创公司投资2000万美元时,他不会想到,这家公司后来会以3.5亿美元的高价出售给了亚马逊。再之后,又仅仅过了几年,这次收购就使亚马逊网络服务(AWS)成为了硬件和芯片市场上一个强大的竞争者,并对芯片两强英特尔和AMD构成了威胁。
对于一个架构师或者任何一个软件工程师而言,绘制架构图都是一个比较值得学习的技能。这就像我们学习的时候整理的一些Xmind那种思维逻辑图一样,不仅可以帮我们看到组件之间的联系和层级,还能够展示出组件的全貌。虽然我们也可以用Visio或者Edraw等专业绘图工具来绘制架构图,但是对于工程师而言,用代码来直接绘制架构图,会显得更加的优雅。这里我们介绍的diagrams,就是一个可以用来绘制架构图的python包。
公有 PaaS 平台并没有达成共识,没有统一应用的 PaaS 服务 API,因此不便于应用在各平台之间移植。谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立,在强大的技术实力与基础资源的支撑下,构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。相对于三大巨头,于2007 年起家的 Heroku,正是由于看到了大平台厂商对应用代码的“侵入性”,以及对开发人员的“绑架”,因而独辟蹊径地开发了一套可移植的 PaaS 平台。
Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)是一项托管服务,允许您在 AWS 云上运行 Kubernetes,而无需设置、管理或维护自己的控制平面和节点。
动机 部署单体应用程序意味着运行多个通常是单个大型应用程序的相同副本。您通常会提供N个服务器(物理或虚拟)并在每个服务器上运行M个应用程序的实例。部署单体应用程序并不简单,但它比部署微服务应用程序要简单得多。 微服务应用程序由数十甚至上百个服务组成。服务由各种语言和框架编写。每个应用程序都是具有自己特定部署、资源、扩展和监视要求的小型应用程序。例如,您需要根据该服务的需求运行一定数量的每个服务的实例。此外,每个服务实例必须提供相应的CPU、内存和I / O资源。除了复杂性外,更具挑战性的是部署服务必须快速,
问题1:SPARK与HADOOP之间的关系? spark是一种高效处理hadoop分布式数据的处理引擎。借助hadoop的yarn框架,spark就可以运行在hadoop集群中。同时spark也可以处理存储在hdfs、Hbase、Cassandra、hive和所有存储在hadoop中的数据。spark可以采取类似于hadoop的mapreduce的方式处理一般数据,也可以采取stream的方式处理流式数据。 问题2:SPARK支持的开发语言? spark支持scala、java和python三种语言
原文链接:https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
深入了解 CSI(Container Storage Interface)是什么以及它如何在 Kubernetes(k8s)中工作。
这两天面试遇到的 candidate 水平都不错,带他们去公司的食堂吃饭,大家聊的话题无非是加州的阳光好呀,加州的房子贵呀,加州的姑娘少呀,blablabla. 除此之外,技术栈也是大家喜欢聊的,从前端到后端,从 iOS 到 Android, 从 big data 到 machine learning…… 这年头,你司的技术栈不酷都不好意思跟别人打招呼。 既然大家这么关心每个公司的技术栈 (stack), 今天就简单晒晒几个典型的技术栈。如有不准确之处,请大家指点。 技术栈趋势 Microsoft / Go
业界比较认可的几个分类:SAAS、PAAS、IAAS 1、SAAS(软件即服务) 就是提供一种软件池,池中包括这样那样的内容,就像水电一样可以自由取送,然后按量收费,这是saas的一个宗旨。 saas具有的几个特点: 1)按需使用,客户根据自身的需求来决定使用多少服务以及服务的时间长短。 现在很多公司都提出了这种模式,以租用的方式来销售软件,云邮件,云呼叫等,客户不必关心最终的服务是由什么开发,无论是java,.net,php,只需知道交纳费用就可以享受相应的服务,这就是saas的一个最大的特点。 2)能够
随着时间的高速发展,社会的不断进步……亚马逊公司推出了AWS云计算平台,有越来越多公司或是大佬们的首选,为了能够跟得上大佬们的步伐,斗哥也决定入坑了。正所谓工欲善其事,必先利其器,因此,斗哥想先向大家介绍一款工具----Pacu(一款基于AWS渗透测试的框架)。
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。
作者:Kumar Chinnakali 译者:java达人 来源:http://dataottam.com/2016/01/10/self-learn-yourself-apache-spark-in-21-blogs-3/(点击文末阅读原文前往) 一、 Spark项目最初由加州大学伯克利分校AMP实验室的Matei在2009年发起,并在2010年根据BSD协议开源。2013年,该项目捐献给Apache软件基金会,转为Apache2.0 协议。2014年二月,Spark成为Apache重点项目。201
今年2月,由光环新网运营的AWS 中国(北京)区域和由西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域发布新的实例类型,新的实例类型包括C5、C5d、R5、R5d。除了这四种之外,在AWS国外部分区域还上线了最新的C5n。
一个老外的有关Redis的博客文章中提到一个有趣的事情:它们在测试期间获得的延迟图。为了持久化Redis的数据到磁盘(例如:RDB持久化),Redis需要调用fork()系统命令。
本书主要介绍关于如何使用微服务构建应用程序,这是本书的第六章。第一章介绍了微服务架构模式,讨论了使用微服务的优点与缺点。之后的章节讨论了微服务架构的方方面面:使用 API 网关、进程间通信、服务发现和事件驱动数据管理。在本章中,我们将介绍部署微服务的策略。
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊,但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门,而是其门下最主要的分部之一——AWS。
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。
使用启科QuTrunk开发的量子应用可以通过QuSaaS 部署到启科QuPot云环境中对用户提供服务。本文将介绍如何使用QuTrunk进行AWS云上应用程序的开发和如何通过QuSaaS将量子应用部署到QuPot平台,并且QuTrunk计算后端调用AWS Braket服务。具体展示之前,先和大家简要介绍下启科的量子计算相关软件:QuPot和QuSaaS和Runtime。
Nebula 是一个云和(希望如此)DevOps 渗透测试框架。它为每个提供者和每个功能构建了模块。截至 2021 年 4 月,它仅涵盖 AWS,但目前是一个正在进行的项目,并有望继续发展以测试 GCP、Azure、Kubernetes、Docker 或 Ansible、Terraform、Chef 等自动化引擎。
内容目录: 相关内容请参考最重要的论文之一:无监督的语义特征学习 论文翻译及代码 celeba简介, infogan修改简介, 运行性能对比: gpu一个批次从最初2核cpu 3个半小时 缩减为不到7分钟。 环境搭建说明:aws 上面搭建环境 训练效果图: 还没跑出来。 ---- 一 celeba简介: 通过官网http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 介绍,从gogole driver https://drive.google.com/driv
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
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。
在实际应用场景下,我们可能需要建立一个测试环境,既能接线上流量,又不希望影响线上业务,这个时候流量镜像就派上用场。它会将一个网络接口中的流量复制到另外一个网络接口中,然后在后者上分发,而前者不受影响。
来源丨https://www.infoq.cn/article/eIBj9SVgYXoqjlwx*RzU
IMDShift是一款功能强大的AWS工作负载安全增强工具,该工具基于纯Python开发,可以帮助广大研究人员更好地提升AWS工作负载的安全。
开发后端自然离不开云服务,这里选用常用的亚马逊云(AWS)作为介绍。 如国内的阿里云,腾讯云原理相同,看一下官方文档即可明白。
在先前的文章中,我谈到了如何使用 Linux 容器技术(如 Docker)简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植,它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行,容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载,这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
作者:Greg Femec,Revvel资深软件开发主管(Principle Development Lead)
如今如果没有提及容器,就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家,都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及,更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间,但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展,越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处,但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且,随着云计算中容器的日益普及,包括亚马逊网络服务(AWS)
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