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。
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
竞价实例是云中的闲置计算能力，它是云供应商出售其计算能力的一种方式之一—另外两种是按需实例和预留实例（包年包月实例）。就服务器本身而言，这三者之间没有区别，不同之处在于商业模式。按需实例是根据使用时长来收费的，用户只需要在使用的时候才付费。预留实例允许用户以“月”或者“年”为单位来购买。竞价实例允许用户通过使用使用云中当前闲置的服务器资源来节省高达90％的云计算成本，云供应商希望通过以极低的价格出售这些位于云中闲置的服务器，将这些空闲资源利用起来以带来收益。
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。
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。
在席卷全行业的云原生趋势中，企业虽然通过云原生转型收获了很多成果和价值，但也遇到了不少障碍和挑战。其中，由于云原生项目工具数量庞大且缺乏整体规划和标准，企业在 DevOps 场景中就因此遇到了种种效率难题。 为了帮助企业基于容器化核心平台——Kubernetes 来更好地应对云原生 DevOps 场景，亚马逊云科技特别举行了主题为《云原生 DevOps 的 Kubernetes 技巧》的 Tech Talk。本场 Tech Talk 特别邀请汇量科技 Mobvista 技术副总裁 & 首席架构师蔡超，以 D
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
在席卷全行业的云原生趋势中，企业虽然通过云原生转型收获了很多成果和价值，但也遇到了不少障碍和挑战。其中，由于云原生项目工具数量庞大且缺乏整体规划和标准，企业在 DevOps 场景中就因此遇到了种种效率难题。
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。
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。
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
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。
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。
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
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
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｜吴建阳 翁建清 策划｜褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台，用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群，用于大规模数据处理、分析，使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源，一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商，查询其官网发行版本记录，能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日，当是时
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
对无服务器体系结构感兴趣，那么你可能已经阅读了许多相互矛盾的文章，并且想知道无服务器体系结构是经济高效还是昂贵的。我想通过对网络抓取解决方案的分析来消除有关有效性问题的疑虑。
AutoMQ1 作为一款流系统，被广泛应用在客户的核心链路中，对可靠性的要求非常的高。所以我们需要一套模拟真实生产场景、长期运行的测试环境，在注入各种故障场景的前提下验证 SLA 的可行性，为新版本的发布和客户的使用提供信心保证。基于这样的考虑，我们研发了一套针对流系统的自动化持续测试平台 Marathon。在实现 Marathon 这套框架之前，我们提炼出三个设计原则：
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。
大约两年前，我们决定放弃在 EC2 平台中基于 Ansible 配置管理工具部署应用程序，并转向容器化和 Kubernetes 技术栈，使用 Kubernetes 进行应用程序编排。现在我们已将大部分基础架构迁移到 Kubernetes。这是一项艰巨的任务，也有它自己的挑战——从迁移进行之时运行混合基础设施的技术挑战，再到用全新的操作范式培训整个团队等等，不一而足。
最近我接到一个问题：“你是如何管理这么多 Kubernetes 的？”。本文试图揭示 Zalando 在 AWS 管理 140 多个 Kubernetes 集群的秘密。
·全球所有玩家的持久化信息（包括用户基本信息、等级、装备、进度等状态信息）都保存在中心站点。玩家统一通过HTTP(S)登录中心站点并获取状态信息。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
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。
在我们看来，目前许多公司全力投入 Kubernetes 都是没有意义的，但选择权在他们。如果你读到了这篇文章，而且你所在的组织目前正在设法确定自己有多需要 Kubernetes，那么我希望本文的观点可以帮助你的团队做出正确的决定。
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。
组织需要适当的策略来避免云计算的成本陷阱，并遵循一些成本管理最佳实践，使其成本支出保持在预算之内。
方轮子困局：跑到一家刚刚熬到 B 或C轮融资的互联网公司，看到这里的同事还在用非常落后的技术（方型轮子）支持业务。虽然大家都很忙，但效率和产出很低，你忍不住搬出在大公司已经司空见惯的“圆形轮子”（新技术和理念），结果得到的反馈却是：“对不起，我们赶业务太忙没时间升级”！
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。
CloudSpec是一款功能强大的开源工具，可以帮助广大研究人员通过普通人都能理解的逻辑语言来验证你托管在云服务提供商那里的云端资源安全。
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。
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
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。
选自RARE Technologies 作者：Shiva Manne 机器之心编译 参与：Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台（参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装，一台深度学习机器的配备指南》），也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果，希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章，参阅：https
2006年，AWS发布了其第一个Serverless存储服务S3和第一个Serverful计算服务EC2，这也是AWS正式发布的前两个服务，开启了云计算波澜壮阔的旅程。2014年，AWS发布了业界第一个Serverless计算服务AWS Lambda。在今年（2021年）的AWS re:Invent大会上，AWS又发布三个Serverless新品：Redshift Serverless、EMR Serverless和MSK Serverless。AWS的15年发展史（2006到2021年），也是一部AWS创造和深耕Serverless的历史，一部从Serverful不断向Serverless演进的历史。
虽然最近亚马逊在迁离Oracle的数据库，使用Aurora PostgreSQL导致Prime Day促销日出现故障，但这似乎并不影响Amazon Aurora 数据库的推进，并且亚马逊一直在说Amazon Aurora兼容MySQL和PostgreSQL，是一种将数据库迁移到云的优秀工具。可见其要脱离Oracle的决心。而SAP也做出了同样的事情，在以前的SAP ERP系统里，SAP一直使用着别人的数据库，比如Oracle，后来SAP推出了HANA内存数据库，在S/4 HANA系列版本中，成功的使用了自己研发的数据库。可以看出这两家企业都想离开Oracle，所以合作是必然的事。
网络上关于AWS Nitro技术细节的内容不多，本文是AWS VP兼杰出工程师James Hamilton的Nitro介绍性文章，差不多是Nitro介绍最详细的文章了。并且末尾，有读者提问，Hamilton仔细进行了回答，帮助大家揭开了很多“谜团”。
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
2、s3-hosted p_w_picpaths 和EBS-backed p_w_picpaths的比较分析；
受全球疫情和经济放缓的影响，在国内，中小型企业正在逐步采用混合云，来实现满足数据安全、行业合规及业务发展的需求，混合云为企业提供两全其美优势。规划和构建混合云架构既是一种技术策略，也是一种财务工具。
ConvertKit 是一家全功能电子邮件服务提供商 (ESP)，是发展最快的电子邮件营销公司之一。但作为一家自力更生的私营企业，没有外部资金的支持，云成本控制对 ConvertKit 来讲非常重要。 近日，ConvertKit 详细列出了 2021 年在 AWS 上的花费，回顾了自己到底花掉了多少钱，并思考哪里还能进一步优化。“过去这一年我们也犯了不少错，但好在这些问题都可以修正。”ConvertKit 基础架构工程师 Kris Hamoud 表示。
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。
服务端请求伪造，或者 SSRF，是一种类型，它允许攻击者使用目标服务器来代表攻击者自己执行 HTTP 请求。这和 CSRF 类似，因为两个漏洞都执行了 HTTP 请求，而不被受害者察觉。在 SSRF 中，受害者是漏洞服务器，在 CSRF 中，它是用户的浏览器。
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
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，
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