本文包含的内容截至 2017 年 1 月是正确无误的，代表截至本文撰写之时的现状。由于我们会不断完善对客户的保护，因此 Google 的安全政策和制度可能会随着时间的推移而发生变化。
近日，SUSE宣布Google Compute Engine现已全面支持SUSE Linux Enterprise Server且适用于所有设备实例类型。SUSE Linux Enterprise Server向开发者和IT工作小组提供了向云迁移所需的性能、可靠性、安全性和可扩展性。 Google全球合作伙伴负责人Chris Rimer表示："今天的企业用户在运行应用程序时需要性能、可扩展性、灵活性和安全性。现在，随着Google Compute Engine对SUSE Linux Enterpri
Google Compute Engine 的虚拟机提供了一种快速、可靠的方式来运行 Apache Hadoop。如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop
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。
推测执行 (speculative execution) 是当今主流处理器（包括 AMD、ARM 和 Intel）中广泛采用的一项优化技术。其基本思路是利用处理器的空闲时间提前执行一些将来 “可能用得上，但也可能被放弃” 的计算（包括分支预测、预读内存和文件数据），从而极大提升系统的整体运行速度。然而我们发现这项优化技术可能存在漏洞，进而威胁用户数据安全。本文将为大家介绍事件脉络，并阐述我们至今为保护大家的数据安全所做的努力和成果。 背景 去年，我们的 Project Zero 团队发现了由 “推测执行”
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．
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
在上周的Next ‘19，我们宣布了用于服务网格的Traffic Director，为您的VM和容器服务带来全局流量管理。我们还在博客中向您展示了Traffic Director的功能。今天，我们将深入探讨其特性和优势。
自Google Anthos推出以来在混合云领域受到极大关注，作为Google进入ToB混合云市场的战略级产品，Anthos集成了如GKE （Google Kubernetes Engine）、GKE On-Prem、Istio on GKE等……引起业界的关注。可以说这又是Google又一大利器。那么混合云作为企业数字化转型的重要基础设施建设，既留了核心数据，降低了迁移风险，又能在原来资源的基础上增加公共云的弹性，一举多得，成为当前云计算发展的热门话题。而作为数字化转型的另外一个风向标DevOps如何与当前的混合云发展进行协作，带向企业进入云原生时代，将会成日今后数字化建设的一个重要主题。
根据调研机构TMR的预测显示，到2022年，全球云安全的市场规模将增长到118亿美元。随着初创公司和应用越来越多，云端软件安全市场也变成了一个大蛋糕。
Serverless 平台的主要优点是，它们使您可以专注于编写代码，而不必关心管理基础结构，自动扩容或为所用资源支付更多费用。
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。
云计算的三个层次：issa：paas:saas 云计算有三个层次。图12-1 显示了每个层次，以及对应层次的代表产品。最低层的是IaaS（Infrastructure-as-a-Service），即提供计算机本身基本的计算能力（物理形式或虚拟形式）、存储（通常是磁盘）、计算。亚马逊Web 服务（Amazon Web Services，AWS）提供了弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2)，以及简单存储系统（Simple Storage System，S3）服务，这两者就在IaaS 层面。Google 也提供了IaaS 存储服务，称为Google Cloud Storage。Google App Engine 作为云计算的中间一层，称为Paas（Platform-as-a-Service）。这一层为用户的应用提供执行平台。最高一层是Software-as-a-Service（SaaS）。在这一层，用户只须简单地访问应用，这些应用位于本地，但只能通过因特网访问。SaaS 的例子包括基于Web的电子邮件服务，如Gmail、Yahoo! Mail 和Hotmail。
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
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。
谷歌正在向Google Cloud Platform（谷歌云平台）的用户提供更多可用的微软软件。 谷歌在12月8日宣布，将允许客户在谷歌云平台上运行Windows Server 2008 R2数据中心版本。该版本的Windows Server目前在Google Compute Engine上是beta测试的形式。根据今天发表在谷歌云平台博客上的一篇文章称，谷歌还致力于在其云上支持Windows Server 2012和Windows Server 2012 R2，并且很快会公布更多信息。 根据这篇博文，谷歌
嗨，在当今动态的环境中，在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
7月27日消息，据国外媒体报道，路透社近日报道称“虽然利润有所下降，但微软上一季营收增长18%，这多亏于其云计算产品对企业的销售增长强劲所致。”分析师称，微软在云计算领域采用“缓慢而稳步”的方式发展，而实践证明，这一方法是正确的。 随着微软逐渐渗透到和谷歌以及亚马逊网络服务（以下简称“AWS”）的竞争中，云计算领域正开始呈现出三足鼎立的局面。 目前， 亚马逊Web服务（Amazon Web Services，AWS）还是该领域的领头羊，但微软和谷歌都在奋力紧追。谷歌有着稳定的PaaS（平台即服务）和IaaS
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！
谷歌(Google)正在向云服务开发者披露其分布式基础设施内“跳动的心脏”。 该公司周三宣布，开发者利用谷歌IaaS平台Google Compute Engine(GCE)的us-central1-b和europe-west1-a区，现在可以直接在谷歌的网络虚拟化技术Andromeda之上运行他们的应用程序。 “Andromeda是一个基于软件定义网络(SDN)的底层，用于我们的网络虚拟化的努力，”谷歌著名工程师Amin Vahdat在周三的一篇博客文章中解释。“是用于提供、配置和管理虚拟网络和
The Go Blog Announcing App Engine’s New Go 1.11 Runtime
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。
Google Cloud Platform (以下简称GCP)是Google提供的云平台,。Google云平台提供很多功能，包括计算服务，存储服务，网络服务，大数据服务，人工智能服务，以及谷歌的产品等，可以用来搭建加速服务, 网站和存储数据等等。本文将介绍如何申请GCP一年的免费试用、Linux服务器环境搭建。Docker环境搭建，运行有意思的镜像。
Docker 是一种容器化技术，可以在单个物理机或虚拟机上运行多个独立的应用程序。Docker 技术提供了一套工具和平台，使开发者和运维人员能够更轻松地构建、打包、部署和运行应用程序。Docker 组件包括以下几个部分：
你可能已经听过很多遍这个不算秘密的秘密了--Kubernetes Secrets 不是加密的！Secret 的值是存储在 etcd 中的 base64 encoded（编码）[1] 字符串。这意味着，任何可以访问你的集群的人，都可以轻松解码你的敏感数据。任何人？是的，几乎任何人都可以，尤其是在集群的 RBAC 设置不正确的情况下。任何人都可以访问 API 或访问 etcd。也可能是任何被授权在 Namespace 中创建 pod 或 Deploy，然后使用该权限检索该 Namespace 中所有 Secrets 的人。 如何确保集群上的 Secrets 和其他敏感信息（如 token）不被泄露？在本篇博文中，我们将讨论在 K8s 上构建、部署和运行应用程序时加密应用程序 Secrets 的几种方法。
TrickBot近期部署了探测UEFI漏洞的攻击模块，通过访问 UEFI固件，攻击者可以拥有更好的持久化能力，对抗操作系统级的安全措施。
查看该镜像的快照 [root@node1 ~]# rbd snap ls -p volumes volume-79413731-79d6-48a2-a862-f70e8299ff62 SNAPID NAME SIZE TIMESTAMP
摘要：本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。具体步骤：在Nginx 集群构建应用程序模板；在Rackspace云上部署基础设施等等。 虽然应用程序的可移植性（即能够在任何一个主机上运行相同的应用程序）仍是采用Linux容器的主要动力，但优化服务器的利用率这另一个关键的优势能够使得你仅占用计算机的很少部分的计算。当然，对于像PROD这种生产环境（正式环境），你可能还是倾向于分配足够的CPU和内存来满足工作所需
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
大数据文摘作品 作者：钱天培、小鱼 就在刚才，Google宣布TPU测试版对外开放！ 9个月前，Google在I/O大会上揭开TPU的神秘面纱。（点击查看大数据文摘相关报道） 当时，仅有极少部分开发者有幸能够一探其究竟。而从今天起，所有开发者都可以在Google Cloud Platform试用云端TPU！ 据Google称，每个云端TPU都由四个定制的ASIC构成，每个板卡可以提供高达180 teraflops的浮点性能和64 GB的高带宽内存。作为对比，目前市面上广泛试用的英伟达Tesla P100 G
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。
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。
她叫 Emma Haruka Iwao，来自日本，她利用谷歌云计算资源，花了 121 天，成功将圆周率 π 计算到小数点后 31.4 万亿位，准确地说，是小数点后 31415926535897 位，刷新了世界纪录。
混合IT是一种企业计算模型，其中组织通过传统的内部IT系统提供一些资源，同时还将云计算服务的某种组合用于其他资源。混合IT云架构(无论是公共的还是私有的)的特点是基于需求的可扩展性、用户易于提供以及测量和计量的使用。
Android developers love Kotlin. Google can tell us that 27% of the top 1,000 Android apps are built using Kotlin or that developers who are using it have a 97% satisfaction rate and that's great.
多年来，企业一直享受着混合云带来的益处。然而，他们同时也忍受着不断增长的痛苦，混合云的新人可以从他们的前辈所犯的错误中学习。 混合云的采用率正在上升。很多组织看到了云服务的优势，但他们也想要自己拥有一定的灵活性，将一些工作负载和数据保持在本地的控制下。 虽说有些意外，但对于IT来说，混合云的“真正的”定义并不总是很清楚——特别是因为云清洗。混合云是一种IT部署模型，它使用本地（私有）云和第三方（公共）云服务的混合，在两个平台之间进行协调。 MarketsandMarkets估计，到2021年，混合云的支出将
本篇文章是对课程大型软件系统设计与体系结构(双语)【又名：云计算】的课堂内容总结，适用于大连交通大学。
谷歌的技术基础设施共同构建了搜索、邮件（Gmail)、照片等普通用户系统和G Suite 、谷歌云存储平台等企业系统，是谷歌数据中心的关键，是整个谷歌网络服务赖以存在的安全基础。 FreeBuf在原文基础上，针对谷歌技术基础设施的安全设计作了简要分析与介绍，这些技术基础设施为谷歌全球信息系统提供了一系列安全防护，它们包括运行安全服务、终端用户数据安全存储、服务安全通信、用户安全通信和运维安全管理等。 在介绍中，我们将围绕谷歌数据中心的物理安全、整体软硬件基础安全、技术限制和操作的运维安全进行逐层描述。
TensorFlow是一个开源机器学习平台，支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。尽管 TensorFlow 模型是在 Earth Engine 之外开发和训练的，但 Earth Engine API 提供了以 TFRecord 格式导出训练和测试数据以及以 TFRecord 格式导入/导出图像的方法。有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。请参阅 TFRecord 页面以了解有关 Earth Engine 如何将数据写入 TFRecord 文件的更多信息。
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！
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）。
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题图摄于北京金融街 （本文转自 CSDN 的采访报道，话题涉及云原生开源项目 Kubernetes 和 Harbor 。） 作为一款开源的容器编排引擎，始于2014年的Kubernetes一经推出就受到了开发者的喜爱，在此之前，从来没有人想过能有一个同时被所有云供应商支持的分布式应用。在Kubernetes里，用户可以轻松地在虚拟机及硬件上运行程序，让开发者彻底摆脱过去以主机为中心的环境。Kubernetes在市场中并不是唯一的容器管理平台，但它支持用户只需要编写一次就能在所有类型的云供应商及私有云上运行
【新智元导读】谷歌今天宣布推出用于边缘计算的Edge TPU，作为Cloud TPU的补充，目前Edge TPU仅用于推理，专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。除了自用，谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用，进一步把开发者锁定在谷歌生态系统，或对整个智能云计算市场带来巨大冲击！
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