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。
编辑手记:Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移,其战果可喜可贺,然而每一次成功,都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中,面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题,Evernote是如何处理,并设计新的架构的,我们一起来学习。 注:本文来自Evernote官方文档翻译,若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾: 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台(GCP)的方法论 系统架构
近些年国内市场,尤其是互联网行业,竞争非常激烈,也越来越饱和,于是很多产品纷纷出海。他们的发行方式多种多样,服务部署方式相应的有所不同:有自己部署在aws/gcp/azure等公有云上的,也有部署在海外IDC服务器的,这两种方式面对的安全威胁也多种多样,但有一点是共同的,那就是DDoS攻击。因此,当下研究中国企业海外业务DDoS防护解决方案,显得十分必要。
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
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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。
自从2005年 Etsy 网站开始运营,Etsy.com 和大多数相关的服务就被部署在自托管的数据中心。今年早些时候,我们决定评估是否要把所有服务部署到云上。 当时,在我们自己的硬件上运营数据中心是一
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由于业务需求,在Google Cloud Platform (GCP)上面开了一台Windows的Computer Engine。跑了一段时间之后,远程桌面无法链接了,但是http等其他服务还是可以正常访问。
将LoRa连接性与Google Cloud Platform(GCP)配对可以满足广泛的工业IoT(IIoT)用例。LoRa的长久性和灵活性,再加上GCP强大的体系结构和对可扩展创新的承诺,为工业运营商提供了构建明天世界所需的工具。
VMware——毫无疑问是数据中心虚拟化的统治者,但由于进入云计算应用的时间比OpenStack晚,一些企业选择使用OpenStack作为其私有云的基础网络搭建。尽管OpenStack的部署已非常广泛
大家好,我是猫头虎!今天,我要分享一个激动人心的话题:Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中,我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中,以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序,几乎用到了该平台每个方面的特性,并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说,事实已经证明,Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月,我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是,过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验,因此,在新项目中,K-Optional 将
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
简介:本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
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。
云原生安全 1 如何使用RAUDI定期自动更新你的Docker镜像 RAUDI可以帮助我们避免通过手动的方式创建和管理大量Docker镜像 https://c1n.cn/qjVdm 2 Dockershim 即将被移除,你准备好了么 本次直播将带大家了解 K8s 弃用 dockershim 的前因后果及企业用户的应对法则 https://c1n.cn/FlLvi 3 云计算巨头迎战服务器芯片市场 云厂商为何纷纷自研芯片? https://c1n.cn/oEDN2 4 退烧的云游戏还需“添柴加火” 对于积极
根据TrendForce内存储存研究(DRAMeXchange)调查,由于新冠肺炎疫情造成的供应链混乱已逐步恢复正常,2020年第二季服务器订单提升,单就ODM生产订单已较第一季增长两成,惟部份海外服务器组装厂复工状况仍不理想,导致整机出货受到限缩,第二季服务器出货季增幅仅维持约9%。有需要腾讯云通用代金券礼包可以关注赵一八笔记。
《从混合云到分布式云 (上篇)》(以下简称《上篇》)发出来后,有位老友转发了文章并添加了评论“混合云除了出现在PPT,现实是不存在的”。所以,在谈混合云案例之前,得首先回答一个问题:混合云在现实中存在吗?
为什么要监视多个Kubernetes集群,主要有两个原因。在第一个使用场景中,您拥有集群,每个开发阶段(如开发、阶段化和生产)都有一个集群。另一种情况是运行托管服务,或有运行工作负载的客户机,这些工作负载需要对可靠性进行监控,或作为运行服务的一部分进行使用。
作者 | Nsikan Essien 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 GitHub 的 CI/CD 服务产品 GitHub Actions 现在支持使用 Open Identity Connect 凭证对 Hashicorp Vault、AWS、Azure 和 GCP 等云提供商进行身份验证,而无需使用长期凭证或密码。 云的现代开发通常需要针对云提供商对持续集成和持续部署(CI/CD)服务器进行身份验证,以便对已配置的基础设施进行更改。从历史上看,这是通过在云提供商中创建一个身份来实现的,CI
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报,为 Fortify 产品组合提供支持,包括 Fortify 静态代码分析器 (SCA) 和 Fortify WebInspect。如今,Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1,399 个漏洞类别,涵盖超过 100 万个单独的 API。
有人认为,由于软件工具的不充分,无法保证完全复现机器学习模型的结果,机器学习领域正「陷入危机」。这个危机可以通过为机器学习从业者提供更好的软件工具来解决。
上周的文章《一日一知:国内爬虫开发人员的未来》发布以后,很多同学私信我表示对爬虫出海很有兴趣,希望我能详细介绍一下。因此,我准备用几篇文章来介绍爬虫出海的具体做法细节和注意事项。
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。
在人工智能兴起的当下,AI正在重塑着很多行业。今天介绍的是一款近期登上github热门的一款可轻松实验和原型化 LangChain[1] 流水线的AI项目—LangFlow。
Causal 是一个多维电子表格,能够处理从基本算术一直到 10 亿次计算的金融模型的一切。Causal 的前端是在 2019 年用 Create React App(CRA)构建的,它为我们提供了很好的服务——它只需要最小的初始设置,并允许快速迭代。随着我们的客户规模和复杂性的增加,性能变得越来越受到关注,我们达到了 CRA 设计支持的极限。最重要的是,CRA 本身并不支持跨多页应用程序的路由分割,所以我们的页面加载时间慢得令人沮丧。为了解决这些问题,我们改用 Next.js,将初始页面加载时间减少了 70%,并将开发者的体验提升到一个新的水平。
Problem 在SharePoint 2013 场中移除服务器,提示 cacheHostInfo is null 错误 Resolution 这是由于SharePoint 2013中分布式缓存实例(
Container是史上第一个能将所有应用封装在标准化环境的技术,这是迈向无服务器架构的关键,Kubernetes就是为实现Container大规模部署而生,能让Container丛集建置标准化,分布式App的开发更容易 在NEXT云端大会前一周,Google先释出了Kubernetes 的1.2新版本,这个看似Google为了追赶Container及Docker热潮而生的开源平台,直到Next大会才揭开了它的真正面纱,其实这个项目源自Google已经用了10年的Container技术。 Alphabet执
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
为了有效地使用云计算,您必须使用Kubernetes来协调您的工作负载。以下是正确执行此操作的5个提示。
导语 “纽约时报”首席技术官尼克·罗克韦尔(Nick Rockwell)表示,随着云计算为企业带来了更多的灵活性,事件触发的计算成本也得到了降低,并使应用程序的开发更加高效。我们也迎来了无服务器化的时
高价值资产往往会被放错地方或被盗。我们回顾了Leverege如何使用GCP创建一个使用物联网设备的资产跟踪解决方案。
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。
作者|PAUL GILLIN 翻译|核子可乐 编辑|燕珊 “这不是全有或全无的零和博弈,而是谷歌云与其他云服务商之间的和谐共存。” 商界有句名言:“市场上的亚军反而更有动力,催动人们加倍进取。”但市场上的老四该怎么鼓励自己? 这就是谷歌面临的现实问题。他们在公有云市场上起步较晚、早期做出的承诺太过理想化,同时还承受着两大怪物级竞争对手的重重压力。十年以来,谷歌的市场份额一直维持在 10% 以内,难以突破。 IDC 公司估计,谷歌 2020 年在全球公有云市场上的份额为 4.6%,仅次于亚马逊云
Litmus 最初是 OpenEBS(K8S下存储系统) 的测试工具,后来发展成为知名的 Kubernetes 原生混沌工程开源平台。
性能无疑是服务器的核心能力,几乎每个开源服务器的介绍都是”高性能XXX服务器“。视频服务器由于业务的超复杂度,特别是WebRTC服务器,要做到高性能是非常有挑战的难点。 为何性能很重要?完备的功能需要用性能交换,安全性需要用性能交换,成本需要用性能交换,产品体验需要用性能交换,甚至系统弹性都需要性能交换。有了基础性能,就有了竞争力的资本;基础性能若有问题,举步维艰,想要干点啥都不容易,就像天生羸弱的身子板。 SRS虽然是单进程单线程模型,性能一直都很高,比如: •单进程能跑满千兆或万兆网卡,一般的场景完全能
如果您想从事DevOps行当,了解DevOps工程师的薪资前景是最先要迈出的关键步骤之一。 鉴于DevOps工程成为一个新兴行当,了解合理的报酬水平是什么样可能令人困惑,如果您是这个行当的新手,更让人一头雾水。“合理”的DevOps工程师薪水因公司而异。此外,将你作为DevOps工程师的角色与你在开发行业的同仁区分开来可能颇具挑战性。 本文分析了目前市面上DevOps工程师的薪资水平,并着重介绍了你对这个行业要了解的所有信息。 DevOps工程师简介 DevOps工程师是开发和运营方面拥有丰富知识的IT专业
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。
ABoVE: AirSWOT Water Masks from Color-Infrared Imagery over Alaska and Canada, 2017
作者 | Omer Hamerman 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在 IT 行业,我们经常会听到诸如云计算、容器、无服务器框架等术语。 那么什么是云计算?容器是如何工作的?函数又如何变成无服务器的? 本文将尝试解读这些技术术语,并探索开发人员应该如何在技术栈中考虑采用容器或无服务器函数。 例如,如果你的应用程序启动时间较长,那么容器可以更好地满足你的需求。 需要进行大规模伸缩的高效无状态函数将从运行无服务器函数中受益。 容器的工作原理 容器 是被打包好的应用程序,包含了代码以及必要的库
主要的云提供商提供了广泛的服务,但还远非完美。以下是AWS,Microsoft和Google在2020年应该进行的收购,以巩固其平台。
2006年,Google在搜索引擎大会首次提出“云计算”(Cloud Computing)的概念。云计算已经从公有云逐步进入到各行各业自建的数据中心,以私有云或者混合云的方式帮助用户加速数字化转型。在企业数据中心的云建设模式上,出现了两种不同的架构。一种模式我们称为全栈云,即云厂商提供全栈的软硬件,或者是云厂商提供全栈的云软件+用户采购标准的服务器。另一种模式我们称为分层解耦云,计算、存储、网络等基础设施由多家厂商提供,虚拟化软件、云管平台、服务应用等软件也由多家厂商提供。 近年来我们看到全球不同国家、不
1 服务器端攻击、公有云中的 C&C 以及我们观察到的其他 MDR 案例 使用 Amazon、Azure 或 Google 等公有云服务会使攻击者的服务器难以被发现。本文介绍了几起攻击者使用云服务进行 C&C 的事件。 https://securelist.com/server-side-attacks-cc-in-public-clouds-mdr-cases/107826/ 2 GCP 渗透测试笔记 本文为谷歌云平台渗透测试笔记,详细的介绍了众多谷歌云中涉及到的渗透测试技术。 https://0xd4y
但是,工作和学习中,还是有很多时候需要用到公网的服务器,比如:临时的测试和计算需求等,以及一些特殊的情况。
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