我们有云虚拟机,我们可以通过WinSCP & Putty使用pem和ppk文件登录。我将编写一个shell脚本程序来登录到这些机器。我尝试了一些类似的东西,但没有起作用。
ssh -i ~/ec2.pem ubuntu@12.34.56.78
Permissions 0664 for '/home/cloud-user/house_keeping/conf/ecp.pem' are too open.
It is required that your private key files are NOT accessible by others.
This privat
我有一个本地存储库,其中包含云部署的所有代码。此repo包含大量特定于云的敏感文件。所有这些文件都已经提交到部署云上托管的私有远程存储库。现在,我想要一些方法来将代码提交到公共存储库,同时排除所有敏感数据文件。我正在经历,但我认为我的情况有点不同。我当前的本地存储库已经包含了所有未添加到.gitignore文件中的敏感文件。如果我碰巧从部署分支创建了一个公共分支,如下所示:
deployment: A ---> B ---> C ---> D
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我正在使用一个docker环境( docker -compose),其中包含一个jupyter笔记本docker图像和一个postgres docker图像,用于运行ML模型并使用google云存储来存储模型工件。将模型存储在云存储上很好,但我无法在MLFlow UI中显示它们。我见过类似的问题,但没有一个解决方案使用google云存储作为工件的存储位置。错误消息显示以下Unable to list artifacts stored under <gs-location> for the current run. Please contact your tracking serve
我想在Django项目中使用google云数据存储。我迷路了。我有两种情况:
使用生产数据库运行google云数据存储
运行google云数据存储仿真器
对于不同的应用程序,我必须使用不同的数据库。就像我在下面的应用程序中使用mysql一样。我的settings.py看起来像:
if os.getenv('GAE_APPLICATION', None):
# Running on production App Engine, so connect to Google Cloud SQL using
# the unix socket at /cl