Grab 更新了其 Kubernetes 上的 Kafka 设置以提高容错性,并完全避免在 Kafka Broker 意外终止时需要进行人工干预。为解决最初设计的不足,Grab 的团队集成了 AWS 节点终止处理程序(Node Termination Handler,NTH),使用负载均衡器控制器进行目标组映射,并切换到 ELB 卷进行存储。
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。
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。
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
自动缩放服务能够帮助管理人员识别未充分使用的资源,从而减少公共云成本。了解负载平衡和标记功能是如何最大限度发挥这些优势的。 可扩展性是公共云的基石。但是,正如在有需要时扩展资源一样,在不需要或者资源未被充分使用时也需要收缩资源,这两者是同等重要的。这就有助于降低公共云成本、加速系统打补丁和更新升级,以及提高安全性。 但是,在动态云环境中实现手动实例管理实际上是不可能的。相反,IT团队应当使用云自动扩展服务。以下是一些入门提示。 识别不需要的工作负载与资源 在一个生产环境中,将很可能需要确保云工作负载或应用程
在过去的几年里,我们看到了许多有关使用基于云架构的组织/企业的数据泄露事件。基于云的服务提供商(如AWS),只需点击几下就可以轻松灵活地创建一个基础架构,但如果你因此而忽略了某些安全检查点,则它可能会为恶意攻击者提供许多的机会。为了填补这方面的空白,AmazonWebServices(AWS)提供了几种不同的服务,可用于维护和确保云基础架构的安全性。
自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源,并降低公共云成本,以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是,由于在需要时扩展资源很重要,因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本,加快了系统完美补丁和更新升级,并提高了安全性。 然而,手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反,IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中,云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行
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。
自动发现(Service Discovery)是 Prometheus 的一个关键功能,它允许 Prometheus 自动识别和监控新的目标,而无需手动配置每个目标。自动发现通常用于监控动态变化的环境,如容器编排平台(如 Kubernetes)、云服务(如 AWS、Azure)以及服务发现系统(如 Consul)中的应用程序和服务。
深入了解 CSI(Container Storage Interface)是什么以及它如何在 Kubernetes(k8s)中工作。
教学流程: 1、 AWS概述 a) Amazon Web Services b) 云计算:采用按使用量付费的模式 2、 AWS基础设施 a) AZ可用区
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。
继上一篇文章中介绍了如何删除云数据库中的数据以及相关注意事项后,我们将接着探讨数据更新操作的具体方法。
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。
近年来数据泄漏的事件层出不穷,网上可以搜到大量的数据泄漏新闻。从业者也都明白,数据泄漏只是一个结果,而原因有很多种,可能是一个越权漏洞,也可能是一个弱口令,有N种可能都会导致泄漏。传统的数据安全保障体系为什么没能有效遏制数据泄漏?是方法论出错了,还是执行不到位?带着这个问题,笔者研究了两家云服务厂商,试图从框架上寻找可借鉴的地方。结论是,有可借鉴的地方,但仍然不足以保证数据安全。
为了避免每月云计算支出超出组织的预期,组织可以使用容器,容量预购和更多的云成本管理策略来控制失控的云支出。 在云中运营组织的业务与在本地部署数据中心运行相比是根本不同的。当运营不同时,其成本的策略也不同。 从财务角度来说,数据中心需要大量的建筑资本支出,服务器和软件许可证的额外资本支出,以及为服务器和冷却系统供电以及维护和管理的虽然较小但重要的运营支出。 在云计算中没有资本支出。相反,却有显著的运营支出,用于服务器虚拟机实例,存储,网络流量,软件许可证和其他细节。 从成本管理的角度来看,将计算负载转移到云
最近,一位有35年软件工程师经验的YouTube博主去逐帧复现了,Devin完成Upwork任务的宣传视频。
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
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。
AWS Spot实例,即竞价实例,是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户,以期带来收益。通常,AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%,对于AWS使用者来说,如果合理使用,可以大大节省云上费用的支出,是节省成本的一大利器。
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。
不过这里值得注意的是,可以看到使用docker ps -a 并没有找到我们停止的容器,所以这里是将这个容器删除了,因为我们正常停止一个容器的时候,使用docker stop,但是在docker ps -a中,我们可以看到已经停止的容器,可以使用docker start 重新将它启动,但是这里是直接将这个容器删除
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。
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 Yelp,Kafka 每天接收数百亿条消息来推进数据驱动并为关键业务管道和服务提供支持。我们最近通过在 PaaSTA (Yelp 自己的平台即服务)上运行集群,对 Kafka 部署架构进行一些改进。基于 K8s 的部署利用了 Kafka 的自定义 Kubernetes operator 以及用于生命周期管理的 Cruise Control 。
Metabadger是一款功能强大的SSRF攻击防护工具,该工具可以帮助广大研究人员通过自动升级到更安全的实例元数据服务v2(IMDSv2),以防止网络犯罪分子对AWS EC2发动SSRF攻击。
云计算平台在2008年出现在公众面前的时候,我和大多数人一样,并没有意识到这是一场影响深远的技术变革。并不是缺乏洞见,而是因为云计算的概念非常混乱。
用认知计算处理现实生活中的业务是一件很有意义的事情,比如在IT服务管理领域。机器学习对处理现实案例中的分类与分配问题将会比人工更为有效,比如以下几种场景:
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云计算发展这么多年,弹性是云计算从业者最关注的技术能力之一,但是真正落实到具体的案例上,很少有客户能把弹性用好,弹性反而成为了一种口号,一种理想的架构,本文尝试讨论为什么现实和理想差距这么大,以及有哪些低投入高回报的弹性方案。
在业务稳定的情况下,服务负载的变更基本都在同一个账号同一个大区进行,但是所谓“拥抱变化,拥抱变更”,有时候是主动的,也有时候是被动的,如果原来的aws账号由于某些原因通知要被风控了,或者由于成本问题需要更换号商,也可能由于业务本身的发展原因,导致需要在新的区域部署类似的服务体系,那么无论是哪一种原因,给我们带来的结果都是需要整站迁移。
这是关于使用微服务架构创建应用系列的第四篇文章。第一篇介绍了微服务架构的模式,讨论了使用微服务架构的优缺点。第二和第三篇描述了微服务架构内部的通讯机制。这篇文章中,我们将会探讨服务发现相关问题。
AWS Transit Gateway是一项服务,可以将用户的 AmazonVirtual Private Clouds (VPC) 和本地网络连接到一个网关(AWS TransitGateway简称TGW,下文会混用这两个词,但实质就是一样的意思)。随着 AWS 上运行的工作负载数量不断增加,必须能够跨多个账户和 Amazon VPC 扩展您的网络,才能跟上发展步伐。现在,您可以使用对等连接 Amazon VPC 对。但是,如果无法集中管理连接策略,那么管理众多 AmazonVPC 之间的点对点连接会带来高昂运营成本而且十分繁琐。当 VPC 数量增加到数百时,构建此解决方案可能非常耗时,而且难以管理。
【编者按】本文由Autodesk Cloud软件架构师Olivier Paugam撰写,解释了如何集合Mesos、Kafka、RabbitMQ、Akka、Splunk、Librato、EC2等基础设施解决实际问题。此外,以如此小规模的团队解决问题确实令人赞叹。 以下为分享原文: 数月前分到了一项新的任务:做一个集中事件系统(central eventing system),允许各个后端彼此通讯——包括动态流式(activity streaming)后端、渲染、数据转换、BIM、日志报告、分析等等。最终确定,
1、类的表面类型和实际类型 实例对象有两个类型:表面类型(Apparent Type)和实际类型(ActualType),表面类型是声明时的类型,实际类型是对象产生时的类型。 静态方法不依赖实例对象,它是通过类名访问的;其次,可以通过对象访问静态方法,如果是通过对象调用静态方法,JVM 则会通过对象的表面类型查找到静态方法的入口,继而执行之。 public class StaticMethod { public static void main(String[] args) { Base base = ne
在云计算时代,“上云,真的便宜吗?”在云计算不同的发展阶段,这个问题的答案也在发生着变化。
为什么使用服务发现? 我们假设您正在编写一些调用具有REST API或Thrift API的服务的代码。为了发送请求,您的代码需要知道服务实例的网络位置(IP地址和端口)。在运行在物理硬件上的传统应
打包应用程序是将ASP.NET Core应用程序准备好以便于部署到目标环境的关键步骤之一。在本文中,我们将从编译代码、收集依赖项和设置配置三个方面详细讲解如何打包ASP.NET Core应用程序,以确保在部署过程中的顺利进行。
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。
本文所介绍的 Serverless 架构主要是以 AWS Lambda 以及 Amazon API Gateway 架构的应用,它同时也具备 BaaS 的特征。
Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型,参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 可免费用于研究和商业用途并且提供了一系列具有不同大小和功能的模型,因此一经发布备受关注。在之前的文章中,我们详细地介绍了Llama 2 的使用和优势以及FAQ。本文将介绍如何借助应用管理平台 Walrus 在 AWS 上部署 Llama 2。
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
本文介绍有关如何使用AWS EC2+Docker+JMeter创建分布式负载测试基础架构。 完成所有步骤后,得到的基础结构如下:
一、背景与概述二、服务设置开机启动三、编写Lambda开关机函数四、基于Scheduler计划实现定时开关机
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。
今天的文章是自己翻译的一篇文章,由于水平有限,在不影响阅读且忠于原文情况下对文中部分内容做了修改,原文篇幅太长我准备将文章分成三次发。
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