在近日GDG举办的“AI 隐私保护：探索跨域数据的安全流动”活动中，VMware中国研发云原生实验室资深研究员、联邦学习开源项目 FATE/KubeFATE代码维护者彭麟，分享了云原生联邦学习平台的题目...回放链接请戳 《联邦学习与云原生联邦学习平台》彭麟 人工智能的三大要素分别是算法、算力和数据，但数据的现状并不理想，存在数据孤岛、数据分布不均的问题。...为了解决数据方面的问题，有三种常见的解决方案：生成式对抗网络、迁移学习和联邦学习，此处重点讲解联邦学习。 联邦学习和传统的机器学习相比，传统的机器学习是模型不动、数据动；而联邦学习是数据不动、模型动。...，分布式系统、分层结构，复杂的企业环境：安全、网络、遗留系统适配问题，引入人工智能的第四个要素——运维。...KubeFATE 是一个云原生联邦学习平台，具有可插拔、可扩展的特点。FATE-Operator 是 Kubeflow 官方子项目，是 Kubeflow 联邦学习方案。
本文是腾讯云专家工程师陈政产老师在腾讯云开发者社区技术沙龙深圳站的分享整理，为大家详细介绍腾讯云网络运维平台的建设。 点击视频查看完整分享回放 一、腾讯云网络介绍 ?...二、腾讯云网络运维平台建设 1. 混沌工程 依上文所述，我们因为想要在网络故障前解决网络隐患，从而引入了混沌工程。那么混沌工程是怎么做的，它又是怎么在腾讯云网络上落地的呢？...三、腾讯云网络运维平台未来思考 如上文所述，在网络排障方面，我们针对网络隐患采用了混沌工程的实验；对于网络变更，我们引入了变更体检；在网络监控方面我们已经比较全面和准确的覆盖了现网问题。...Q：我们的log那么多，除了自动化的分析方法之外，还有没有利用深度学习或机器学习的方法来进行？ A：我们是有做一些尝试。 Q：目前有没有部署到现网上面？...Q：有没有基于深度学习的？ A：有一些尝试，主要是做日志异常的检测。 Q：我们对监控的数据要做标注，是之前已经做好的还是怎样的？ A：我们现在采用的是以无监督的居多。
云网的重点特征 1. 资源共享 为了实现资源共享，网络必须虚拟化并安全隔离。网络的技术本质是“编址+路由”， Overlay 的编址是在数据报文编址上叠加一层租户标识，现在通常使用VxLan技术。...弹性伸缩 网络处理能力主要由转发能力与控制能力决定。对于传统设备，转发单板（接口处理板用于处理转发）通常具有多块。控制单板用于路由的学习与配置下发。为了保证可靠性，控制单板采用1+1主备模式。...数据中心网络 1. 传统的三层网络架构 三层网络架构起源于园区网络，传统的大型数据中心网络沿用了它。...其模型包括如下三层： 汇聚层（Aggregation Layer）: 汇聚交换机连接接入交换机，同时提供其他服务，例如安全，QoS，网络分析等。...传统的三层网络架构的缺陷 - 无法支持大二层网络构建 - 无法支持流量的无阻塞转发（特别是东西流量） 3 数据中心的流量分类 南北向流量：数据中心之外的客户端与数据中心内部服务器之间的流量，或者数据中心内部服务器访问外部网络的流量
本文主要介绍腾讯云容器平台针对私有化不同场景的一些网络方案实践。 本文6128字，约16分钟。 Kubernetes网络架构 ?...我们希望可以通过一个功能更全面的网络插件来丰富 Kubernetes 现有的能力，协助业务方更顺利地落地容器。 腾讯云私有化容器平台自研网络方案 ?...TKE 是腾讯云专门为企业打造的高性能私有云容器平台，基于原生 Kubernetes 提供高度可扩展的高性能容器管理服务。...下面分别介绍这两个平台不同网络方案的技术原理和应用场景。...不同企业之间的网络架构千差万别，本文主要介绍了 Kubernetes 的网络架构设计以及腾讯基于多年深耕私有云 PASS 平台经验自研的 VPC-CNI 插件、GLobal-Route插件和 Galaxy
在生产环境里，我们会遇到以下问题： FATE 集群如何适应企业组织内部各种安全、合规要求，以及网络、安全域等IT 环境； 一台服务器已经无法支撑联邦学习的算力需求，如何部署多计算节点，并易于管理； 某些节点出现问题...Kubernetes 是目前最流行的基础设施平台，大量的实践证明，Kubernetes 很适合作为企业内部运维大规模分布式系统的平台。...我们团队也推荐 Kubernetes 作为运行 FATE 联邦学习集群生产环境的平台。KubeFATE 提供了在 Kubernetes 部署运维 FATE 的解决方案。...KubeFATE 主要由 VMware 中国研发中心云原生实验室、微众银行、社区用户共同参与开源贡献。...限于篇幅，更多关于KubeFATE 部署 FATE 配置参数的详细介绍，请查看这篇文章：联邦学习平台 KubeFATE 部署 FATE 的配置说明，或者点击阅读原文。
下面根据自己的理解，谈一谈OpenStack的虚拟网络、网络拓扑和网络流。个人理解有限，仅抛砖引玉，有问题请指正，谢谢。...一、相关概念和要点（可跳过） 1、OpenStack中nova-network的作用 OpenStack平台中有两种类型的物理节点，控制节点和计算节点。...OpenStack的网络由nova-network（网络控制器）管理，它会创建虚拟网络，使主机之间以及与外部网络互相访问。...单网卡时，网卡需要作为public网络的接口使用，也需要作为flat网络的接口，因此需要处于混杂模式。不过建立的网络与双网卡类似，都分为flat网络和public网络。...2、OpenStack中网络的高可用性（HA） 在基本的网络管理方式中，所有实例的网络流都要经过网络控制器。当网络控制器出现问题时，网络就出现故障，网络控制器是一个SPoF（单故障点）。
目录 1.账号安全 云上账号安全的指导原则 阿里云的账号安全策略 阿里云的账号权限管理 访问控制(RAM) RAM的应用场景 2.云资源管理 云资源的三种管理方式 云资源的监控服务 云资源的到期提醒和自动续费...1.账号安全 云上账号安全的指导原则 三个指导原则 登录验证、账号授权、权限分配 ?...阿里云的账号安全策略 账号登录双因素验证机制（MFA）、密码安全策略、审计功能 ? 阿里云的账号权限管理 访问控制(RAM) ? RAM的应用场景 ?...2.云资源管理 云资源的三种管理方式 web管理控制台、客户端工具、API ? 云资源的监控服务 ? 云资源的到期提醒和自动续费 ?
微软发布了 Project Brainwave，一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。...由于云基础设施需要处理实时数据流，不管是搜索请求、视频、传感器数据流还是用户交互，实时 AI 正在变得越来越重要。” ?...这套系统架构既降低了延迟，因为 CPU 不需要处理传来的请求；也能达到非常高的吞吐率，FPGA 处理请求的速度能够达到网络接受请求的速度。...第二，我们可以把研究创新快速整合到硬件平台设计——通常是几个星期，这在快速发展的领域特别必要。作为结果，我们实现了不弱于这些硬编码 DPU 芯片的性能。...第三点，Project Brainwave 内置了一个能支持各种深度学习框架的软件堆。
为帮助客户快速构建灵活的网络能力，大部分云服务提供商都选择使用他们最擅长的软件的方式来进行支持。...公有云厂商的NFV主要用于解决以下几类问题。...一是多个网络的互联互通问题，例如有物理网络到Overlay网络的互通、异构网络架构之间的互通、公网私网之间的NAT互通等等；二是多个网络之间的路由传递和快速感知，例如复杂冗余组网时局部网络发生故障或变更时的快速网络自愈...、异构网络之间的路由传递等；三是网络安全相关问题，主要包括安全传输、防攻击、流量识别等；四是4-7层网络服务，例如LB、WOC、WAF等。 ...因此NFV通用平台必须在框架层面保证极高性能的报文处理能力。 其次，它需要具备灵活的功能可扩展能力，前面有提到，NFV在公有云场景需求多、功能差异大，不同产品要求的功能千差万别。
先电云iaas（openstack）搭建（一） 这里我们首先进行基本环境的配置和安装。...xiandian-iaas.iso secure CRT （） 一：linux系统安装 这里尽可能把cpu处理器调大一些 在这里插入图片描述 这里的virtual box的相关网络配置和选择请移步查看另一篇博客...虚拟机外连接secure CRT终端仿真工具(很详细)） https://blog.csdn.net/qq_28513801/article/details/90138491 VirtualBox四种网络模式仅主机模式...、NAT模式、桥接网络和内部网络模式介绍 备注：由于openstack两个节点需要两块网卡，那么我们这里添加两块网卡。...、 直接把home目录删除掉 因为linux是一个倒转的单根树状结构 事实上这里分区的时候，应该给compute节点留一点空白分区，好做后期的cinder 和swift 云盘
还有一个小发现，“编辑进化”，算是对云IDE的定义吗。...感受 然后说说我的认识，传统意义上的云平台是云服务器，也就是在BAT这些大厂的网站都可以租用，可以用来搭建网站，训练算法等等，这应该是第一次把本地服务转到了云上； 后来代码从本地转到云上应该是Git的广泛使用吧...； 然后后来为了解决“哎，我电脑可以正常跑，你的为什么不行”，出现了容器，代表的由Docker，将代码和环境打包成一整个容器，称为微服务，这时候应该算是本地的容器吧； 这到了现在，应该是容器云的概念又出来了...，不知道实验楼这种算不算是容器云，这个IDE算不算容器云； 云IDE第一感觉上是把前面几者做了一个大整合，既有云服务器的影子，比如选择CPU、OS、环境等等，又能连接Git，相当于是一个云上的编辑器吧，...嗯，这个云IDE的名字很贴切。
搭建云计算平台 Openstack是一个开源项目。任何公司或个人都可以构建自己的云计算环境，这已经打破了亚马逊等少数公司的垄断，意义重大。...Openstack是由网络主机服务提供商Rackspace和NASA联合发起的一个开源项目。其目的是开发一套开源软件标准。...(物通博联云平台) 第二，由于外部因素的影响，许多企业和组织的参与，特别是世界领先企业的参与，促进了openstack的快速发展。...使用亚马逊网络服务和其他云服务的企业抱怨最多的是“用户被绑架，无法轻松传输数据”。在云计算社区中，有一个流行的概念是数据有分量。一旦数据存储在云计算提供商中，就变得很重，很难迁移。...随着Ubuntu1.04LTS以OpenStack正式取代桉树，OpenStack将超越桉树作为云平台的首选平台。灵活性：灵活性是OpenStack的最大优点之一。
为了给用户带来更好的使用体验，我们决定对EasyNTS上云网关管理平台进行UI优化。 ?
，云平台就是在这种背景下产生的。...云平台可以管理数据中心的各类资源如“计算、网络、存储、镜像、数据库等”管理员或租户可以通过云平台来完成业务的下发（简单的说就是在云平台上创建虚机，完成后就可以在该虚机上部署应用来对外提供服务）。...下图以“阿里云”公有云平台为例展示下云平台操作界面： ?...可以看出通过在通过在云平台上可以按需选配合适的ICT资源，如计算资源（虚机配置）、网络资源（网络出口带宽）、存储资源（云盘空间大小）等。...现在说到云管软件、云OS、云操作系统都是在说云平台，目前各ICT厂商的私有的云平台很多都是基于开源openstack优化修改而来的，如华为的FusionSphere云平台就是针对企业云计算数据中心场景进行了设计优化与能力加强
这些年来，云计算的概念非常火热，但是普通大众对云平台其实没有太清晰的概念，所以有很多厂商打着云计算的旗帜，对外提供所谓的云资源服务，其实说到底，就是用VMware或KVM等虚拟化技术虚拟出来的VPS（Virtual...通常，云硬盘是在云主机实例与块存储集群之间通过内部网络连接和调度的。...也就是说，云服务器本身的计算资源和存储资源是分离的，例如在计算资源因故损坏时，用户根本无需考虑过多，只需要云服务商为其更换计算资源即可。...发生在笔者身边的一个血淋淋的真实案例是，其公司在一个所谓“云平台”上购买了一台“云服务器”，由于机器硬盘存在问题，该“云厂商”在换硬盘时由于操作不当造成了所有数据丢失。...因为分布式的云平台一般采用三副本存储的方式，所以某台物理机硬件有问题根本不会造成用户数据丢失。
研华联盟行业合作伙伴共同打造的“机床健康诊断云平台分析系统”，以模块化的方式实现数控机床的健康状态数据采集、数据清洗、通讯联网、专家模型故障诊断、云平台数据库存储、并通过云平台强大的机器学习和深度学习能力...并进行多次修正以建立准确的故障模型，可分析预测机床运动故障，ATC/APC故障，液压系统故障，主轴振动故障，刀具磨损破损，切削颤振故障等； 6、特征值/状态数据上传云端：将提取后的特征值上传到企业私有云或机床公有云...：机床的故障诊断与很多因素相关，包括设备运行程度、生产环境与生产过程、操作习惯、物料批次甚至天气因素等，因此运用机床云的机器学习和大数据分析工具进行深度的数据分析并重新创建模型具有不可替代的意义，通过相同时间训练集与测试集数据的比对...9、AI数据模型边缘部署：机器学习与深度学习需要针对大量的数据进行复杂的运算和迭代，如果在本地计算机处理会需要都很长的时间完成甚至在未完成前耗尽计算机现有资源而宕机，而利用云计算分布式技术可以大大缩短建模时间并保证稳定性...研华设备监诊与预测性维护解决方案 工业物联网PaaS平台功能汇总!
SegmentFault 思否消息，字节跳动技术团队官方微信公众号发布消息称：「字节跳动基础架构团队基于火山引擎机器学习平台 Clever 及其丰富的行业落地经验，推出开源项目 Klever，以工程化的方式降低智能技术落地门槛... ： https://github.com/kleveross ---- Klever 是一个支持 OCI（Open Container Initiative）标准存储训练模型、支持在线模型服务部署的云原生机器学习平台...算法科学家可以使用 Klever 进行模型管理、模型解析、模型转换、模型服务，它已经解决了智能技术落地流程中的如下问题： 模型的管理和分发 模型解析和转换 在线模型服务部署和管理 同时，基于字节跳动在机器学习和云原生开源社区的技术积累...现在，在字节跳动内部在基于各类实践完善云原生机器学习工程化平台的构建想法，丰富 Klever 的功能和内涵。...在外部市场，火山引擎推出的商业化版机器学习平台 Clever 已在金融、制造、零售、能源等行业拥有成熟的解决方案。
要想增加外部云提供者与公司之间连接的流量，需要计划来保护应用或者网络连接的原始应用。一个典型的数据中心网络，尤其是一个千兆网络带宽多且低延迟。 IT经理也可以通过监控内部网络设备来诊断问题。...但是当你将本地应用转移给云提供商，它就不再是你的数据中心网络的一部分。如果想要访问应用，你的网络流量需要通过较长的路由，跨越更小的网络链接而且链接延迟时间长。...当出现网络延迟时，一些应用程序会受到极大损失，尤其是应用程序的某些部分是内部的，例如数据库，而有些部分是属于商业云的。 大多数商业云环境收取网络使用费。...他们通常认为你不能信任内部数据中心和商业云主机之间网络的安全性，你也不能信任商业云中两个虚拟机之间网络的安全性。他们还经常会认为你不能信任云的底层存储或存储网络的安全性。...总之，企业在接纳云计算的时候并不是高枕无忧，特别是网络和安全两个因素决定企业迁移应用到云平台成功与否。
机器之心对腾讯 T4 专家、腾讯云机器学习平台技术负责人黄明进行了采访，从中得到了答案。 机器之心：深度学习平台不是一个新鲜概念，国内外一些公司早已尝试研发深度学习平台，部分公司已见成效。...能否介绍一下为什么选择在这个时候推出这款基于腾讯云的深度学习平台 DI-X 吗？ 黄明：与腾讯云许多优势产品与能力一样，DI-X 平台经历了由内而外的输出过程。...推出腾讯云深度学习平台的战略目标是怎样的？...但是有一些特色功能，是目前其他平台没有或者做得比较弱的，例如： 1. 比较灵活 各种框架组件都支持用户上传自己的脚本和模型网络结构，不过多的约束用户。...黄明：DI-X 是很新的一个平台，深度学习和人工智能也都在飞速发展中，有很多的东西需要改进，例如可视化的定义模型的网络结构等。未来我们会快速的迭代和更新，来满足用户的需求。
基本介绍 Drone is a self-service Continuous Integration platform for busy development teams. drone是个ci平台...drone与其他如jenkins等常用ci平台的优点主要在：轻量易用、扩展方便、云原生等，本身用go语言编写，实现很优雅，值得学习。...图片1.1 云原生 流程中所有的任务执行都基于容器图片1.2 serverserver, drone 的平台入口，为drone-ui、drone-cli提供http api实现，额外功能包括：ssl认证...NO, use disk for share maybe.https://community.harness.io/c/drone/14 参考资料极客《DevOps实战笔记》期末总结 | 在云时代，如何选择一款合适的流水线工具
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