机器之心发布 来源:AWS云计算 大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时,通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时,会在云中租用 CPU 和 GPU 实例,将代码和依赖项复制到实例中,然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉,那么您可能会奇怪:为什么一定要用 Docker 容器呢? 运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行,并能够根据客户需求进行扩展。那么对于运营团队而言,容器不就成了一种罕见的工具吗?您能够高枕无忧,无需担心部署问
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
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
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:
Netflix 看起来再也简单不过了。你在Netflix App或网站中看到喜欢的视频后,点击播放按钮,立刻视频就魔术般地出现在眼前。真的很简单,不是吗?其实不然。
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
每个软件开发周期都涉及三个主要阶段:构建,测试和部署。这三个阶段中的任何一个滞后都会导致产品发布的延迟。为了避免此类延迟,组织依靠CI / CD工具来自动化这些过程。但是最近,随着对CI / CD工具的快速需求,选择泛滥,选择正确的工具可能是艰巨的任务!
AI科技评论按:Pete Warden是TensorFlow移动团队的技术负责人。曾在Jetpac担任首次技术官。Jetpac的深度学习技术经过优化,可在移动和嵌入式设备上运行。该公司已于2014年被谷歌收购。Pete还曾在苹果公司从事GPU优化领域的图像处理工作,并为O'Reilly撰写多本数据处理方面的书籍。本文为Pete Warden为一般大众撰写的“如何用TensorFlow构建图片分类器”(TensorFlow for poets,How to build your own image class
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
很多公司选择AWS作为其IT解决方案,AWS有很多云服务,以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
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。
云原生领域正在尝试寻找一种方法来解决在资源受限的环境中运行时Kubernetes资源消耗过多的问题。这一尝试的结果是创建了一个轻量级Kubernetes发行版K3s,该发行版精简了K8S的功能,可以满足在边缘计算环境中、在小型设备上运行Kubernetes集群的需求。发布之后,K3s在社区中迅速流行,短短几个月内Github Star已经达到10,000(目前已经超过12,000)。 这种受欢迎程度为这一项目带来了很大的优势,一些社区用户主动为K3s贡献了周边工具。本文中,我将介绍由Alex Ellis创建的k3sup(发音为“ketchup”),它将帮助你在基础架构中启动K3s。
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。
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
QuTrunk 是启科量子自主研发的一款免费、开源、跨平台的量子计算编程框架,包括量子编程API、量子命令转译、量子计算后端接口等。它提供多种量子计算体验,提供本地量子计算Python计算后端,提供OMP多线程、MPI多节点并行、GPU加速等计算模式。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署(本文) 重构单体应用为微服务 原文链接:Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本,通常需要 N 台服务器(物理机或虚拟机),在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接,但还是比部
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。
[文章最初由Barak Merimovich撰写]
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本,典型的提供若干个(N)服务器(物理或者虚拟),运行若干个(M)个应用实例。部署单体式应用不会很直接,但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成,服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用,可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如,可以根据服务需求运行若干个服务实例,除此之外,每个实例必须有自己的CPU,内存和I/O资源。尽管很复杂,但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式,先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
如果现代工作面试教会了我们什么,那就是关于“你最大的弱点是什么?”这个问题,正确答案是“我工作太努力了。”显然,说出自己的弱点是很可笑的。虽然在个人简历中列出弱点不太好,但是如果不承认自己的不足,我们就无法采取措施改善它们。
1. Enomalism (http://www.enomaly.com/) 云计算平台。Enomalism 是一个开放源代码项目,它提供了一个功能类似于 EC2 的云计算框架。Enomalism 基于 Linux,同时支持 Xen 和 Kernel Virtual Machine(KVM)。Enomalism 提供了一个基于 TurboGears Web 应用程序框架和 Python 的软件栈。
文 / Naveen Mareddy, Frank San Miguel, Mangala Prabhu and Olof Johansson
谢谢大家支持,可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力,谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本,我只能说她是我女神,每天看看女神也是不错的嘛! 查看之前博文点击右上角关注查看历史消息 最近我在用MATLAB的时候总是觉得运行太慢,太费内存。今天给大家推荐下面的新算法,希望对大家有帮助 大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。 大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解,进行更明智的决策,但是它同时也会带来许多的挑战:可用的内存可能无法足以
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解,进行更明智的决策,但是它同时也会带来许多的挑战:可用的内存可能无法足以处理大数据集,可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
Mininet 是一个轻量级软件定义网络和测试平台;它采用轻量级的虚拟化技术使一个单一的系统看起来像一个完整的网络运行相关的内核系统和用户代码,也可简单理解为 SDN 网络系统中的一种基于进程虚拟化平台,它支持 OpenFlow、OpenvSwith 等各种协议,Mininet 也可以模拟一个完整的网络主机、链接和交换机在同一台计算机上且有助于互动开发、测试和演示,尤其是那些使用 OpenFlow 和 SDN 技术;同时也可将此进程虚拟化的平台下代码迁移到真实的环境中。
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”。
在先前的文章中,我谈到了如何使用 Linux 容器技术(如 Docker)简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植,它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行,容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载,这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
如今的互联网软件越来越碎片化(micro services),Queue无处不在,服务依赖越来越多,使得软件功能的开发,到软件功能的部署,中间有很长的一段路。这段路,是持续集成(Continuous Integration)和持续发布(Continous Delivery)的基石,一般由devOps包圆了,对从不涉身其中的dev而言,看上去就像ops们用了黑魔法,设了道传送门一样,让写好的代码biu的一下就变成了运行在浏览器,或者手机上的鲜活页面。本着不懂点devOps的dev不是好pm的态度,本文简单讲讲
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。
[最初由Barak Merimovich撰写的文章]
原文链接:https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
使用启科QuTrunk开发的量子应用可以通过QuSaaS 部署到启科QuPot云环境中对用户提供服务。本文将介绍如何使用QuTrunk进行AWS云上应用程序的开发和如何通过QuSaaS将量子应用部署到QuPot平台,并且QuTrunk计算后端调用AWS Braket服务。具体展示之前,先和大家简要介绍下启科的量子计算相关软件:QuPot和QuSaaS和Runtime。
最近,Cloud Compute,也就是“云计算”备受关注,或者说是因为一些大厂商铺天盖地的宣传才导致自web2.0以来又一个互联网应用的new wave。。。
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,
如果你有志于做一个数据专家,你就应该保持一颗好奇心,总是不断探索,学习,问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步,但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 我咨询了我们真正的数据专家,收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候,你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使
关注『AI科技大本营』的各位小伙伴,新年好!营长祝愿大家天天都是18岁! 跟放假休息的各位一样,元旦假期的营长着实也不想干活……想起前两天刚刚更新的《黑镜》第四季还没有跟,营长便决定在新年的第一天恶补一下科技和AI的黑暗面。 第1集,《联邦星舰卡利斯特号》:“柯克船长”——咳,一直被老板和同事精神虐待的游戏公司老码农,却拥有一台能通过DNA来复制意识的机器,于是老码农变身猥琐男,把老板和同事的意识上传到他所掌控的游戏世界以供他泄愤……这一集糅合了《星际迷航》《TRON》《黑客帝国》等科幻大片的不少元素,
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。
断断续续地继续漏洞之旅,这次讨论一下一个常见web漏洞:SSRF,浅析一下它是如何导致攻击者进入网络,以及如何发现它并且利用。
编者按:OpenAI研究工程师Vicki Cheung, Jonas Schneider , Ilya Sutskever, and Greg Brockman在本文中分享了从事Deep Learning研究工作所需要的基础设施(软件、硬件、配置和编制),举例说明如何运用开源Kubernetes-ec2-autoscaler自动扩展深度学习研究中的网络模型,将有助于广大深度学习研究爱好者构建自己的深度学习基础设施。 深度学习是一门实证科学,一个研究团队的基础设施建设将对未来的研究工作产生重大影响。所幸,当今
今年2月,由光环新网运营的AWS 中国(北京)区域和由西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域发布新的实例类型,新的实例类型包括C5、C5d、R5、R5d。除了这四种之外,在AWS国外部分区域还上线了最新的C5n。
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
在亚马逊云服务中部署被盛赞为是一个很好的方式来实现高扩展性并且你只需要支付你所使用的云计算机性能即可。那么,如何从这项技术中获得最佳的扩展性呢?
现在各行各业的朋友都开始使用计算机解决自己的业务问题,网络上有大量的免费公开课,教我们处理数据并数学建模。Python等编程语言上手快,开源软件多,足以应付绝大多数的需求。在计算机软硬件体系中,上述工作都是在最顶层,用户执行程序需要依赖于计算机硬件和系统软件。聊天用的微信、娱乐玩的农药、上网打开的浏览器、还有我们自己写的程序…这些程序是如何从源代码,变成计算机芯片可以执行的程序呢?
我咨询了我们真正的数据专家,收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候,你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使你有更大的优势。下面就了解它们一下吧:
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
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