可以从大多数 GCP 计算和处理服务访问 Cloud SQL 实例。 最快的访问方式之一是使用 Google Cloud Shell。 实例的所有更新和补丁都是自动的，用户无需担心。...这使得群集的使用非常容易且安全。 在 Dataproc 集群下，Google 实际上运行计算实例。...这里要注意的一件非常重要的事情是 Dataproc 集群使用抢占式实例。 这可以为集群的定价创造奇迹。...对于 Dataproc 集群，可将抢占实例用作数据节点，因为通常将 Dataproc 集群用于计算目的，并且所有数据都将保存在 Cloud Storage 中。...总结 在本章中，我们了解了 GCP 如何通过 Web 界面和 API 轻松构建，部署和使用机器学习模型。 我们已经根据一些最常见的用例展示了该平台的易用性和可伸缩性。
而且，我们需要知道如何构建能够处理和利用数据的系统。Google Cloud提供了构建这些系统的基础架构。 你可能已经掌握了使用Google Cloud的技能，但如何向未来的雇主或客户证明这一点呢？...在此之前，将由Google Cloud从业者讲授如何使用Google BigQuery、Cloud Dataproc、Dataflow和Bigtable等不同的项目。...得分较低的唯一原因是它没有专注于专业数据工程师认证（从标题可以看出）。 在完成Coursera专业化课程后，我将此作为复习课程，因为我只在一些特定的时候使用过Google Cloud。...IAM功能略有不同，但了解如何将用户从可以看见数据与可以设计工作流分离开来是有益处的（例如，Dataflow Worker可以设计工作流，但不能查看数据） 这可能已经足够了。...谷歌建议考生有GCP的3年以上使用经验。但我缺少这一经验，所以我必须从我拥有的部分下手。 附注 考试于3月29日更新。本文中的材料仍将为你提供良好的基础，但要及时注意到内容的变化。
Google BigQuery 是 Google Cloud Platform (GCP) 提供的一种高度可扩展的数据仓库服务，旨在处理大规模的数据分析任务。...本文将介绍 BigQuery 的核心概念、设置过程以及如何使用 Python 编程语言与 BigQuery 交互。...易于使用 可以通过 REST API、命令行工具或 Web UI 进行访问。 支持标准 SQL，包括 JOIN 和子查询等高级功能。 4....集成与兼容性 可以与 Google Cloud 其他服务无缝集成，如 Dataflow、Dataproc、Data Studio 和 Looker 等。...通过上述示例，您已经了解了如何使用 Python 与 BigQuery 交互，包括创建表、插入数据以及执行基本查询。
为了处理现代应用程序产生的数据，大数据的应用是非常必要的，考虑到这一点，本博客旨在提供一个关于如何创建数据湖的小教程，该数据湖从应用程序的数据库中读取任何更改并将其写入数据湖中的相关位置，我们将为此使用的工具如下...首先，我们将使用 docker-compose 在我们的机器上设置 Debezium、MySQL 和 Kafka，您也可以使用这些的独立安装，我们将使用 Debezium 提供给我们的 mysql 镜像...在 Google Dataproc 实例中，预装了 Spark 和所有必需的库。...我试图展示如何使用 Debezium[6]、Kafka[7]、Hudi[8]、Spark[9] 和 Google Cloud 构建数据湖。使用这样的设置，可以轻松扩展管道以管理大量数据工作负载！...本文提供了有关如何使用上述工具构建基本数据管道的基本介绍！
我们最近宣布选择谷歌云平台（GCP）作为我们的云提供商，而且这是个明智的决定。这标志着Etsy从自托管转为选择了一流的提供商。...但不会包括我们为什么要迁移到云上以及商业目标，主要是如何衡量这个项目的成功。 从少到多 而迁移到云托管提供商可以被认为是单一项目，但它确实是由很多较小的项目组成的非常大的项目。...例如：我们不仅仅需要知道MySQL数据库的延时容忍度还包括新增和删除数据API对数据仓库的需求。为了方便收集所有的需求，我们使用RACI模型来确定子项目的关系。...然而，在这次实验中，我们没有使用GCP，因此没有对云服务商最终选择上得出一致的理解。 因此，我们做了一项实验，基于 GCP 利用 Dataproc 和 Dataflow 运行批量任务。...决定 基于我们已经从相关利益人、厂商和工程师团队获得了成千上万的点子。我们使用决策矩阵的方法来评估有多个判断条件的问题。这个工具帮助组织和优化每个厂商的提议，并作出公平的评估。
让我们检查一下如何从控制台创建可抢占的 TPU。 从控制台创建抢占式 TPU 的步骤 GCP 为创建可抢占的 TPU 提供了简单的界面。...从可用选项中选择用于创建实例，或单击“自定义实例”以对新实例的各种参数和容量进行精细控制。 选择具有或不具有 GPU 的实例。 如果实例是使用 GPU 创建的，请选择选项以自动安装 GPU 驱动。...)] 要建立从 Cloud Functions 到 Cloud SQL 的连接，需要以下 Cloud SQL 详细信息： 实例名称 数据库名称 用户名：root 创建实例时设置的root用户的密码 创建...在本节中，我们将学习如何使用 SendGrid 发送电子邮件。 它免费提供 12,000 封电子邮件。 以下是启用 SendGrid API 的步骤： 从主页搜索云消息传递。...启用 SendGrid API。 现在，让我们看看如何从 SendGrid 配置和发送电子邮件。 以下是示例 Python 代码，可用于从 SendGrid 发送电子邮件。
从我第一次使用 Apache Hadoop 生态系统开始，围绕着“大数据”和“机器学习”两个术语，很多事情已经变得很不一样。...在本文中，我们来分析下从那之后发生了什么，以及它在 2019 年与高效的托管云服务相比又如何。...HBase （开箱即用）提供基于 Ruby 的 shell 和针对不同语言的 API，它很少作为单独的工具使用——Apache Phoenix是个特别的例外，本文不会涉及。...Spark Apache Spark（现在和 Hadoop 结合的不是很紧密，以后会这样）从版本 1.6x 到2.x，有个主版本的变更，即修改了 API 并引入了很多新的功能。...而且，Spark 框架从 Hadoop 剥离后，可以用在AWS EMR、Google Cloud Dataproc和 Azure HDInsights上，开发者可以直接把现有的 Spark 应用程序直接迁移到完全托管服务的云上
你可以在任何 Kubernetes 实例中运行 Retina，无论是在本地还是在 AWS、Azure 或 GCP 中。...你无需知道主机服务器上安装了哪些网卡，或者 Kubernetes 安装如何使用服务网格。相反，你可以了解主机操作系统的网络堆栈如何处理数据包。...数据以节点级别传递到熟悉的 Prometheus 日志记录服务。收集的数据包括 DNS、第 4 层操作和数据包捕获。...所有指标都包括集群和实例元数据，因此您可以使用标签进行筛选和报告，以识别特定的目标节点和 Pod。本地和远程上下文选项添加了跟踪源和目标的标签。...Retina 提供的一个有用的指标是经常被忽略的指标：API 延迟。但是，在云原生开发中，您经常使用第三方 API。
用 GCP VM 的话，每小时仅需 0.45$就可以使用 12 GB 的 Tesla K80 GPU。 上述内容可以让你充分了解潜在选项，以最少的配置和设置开启深度学习之旅。...主要包括以下几步： 选择云供应商 创建虚拟服务器 配置虚拟服务器 设置深度学习环境 使用深度学习环境 验证 GPU 的使用 现在我们来介绍如何设置基于云的深度学习环境。...常用的供应商包括亚马逊的 AWS、微软的 Azure 和谷歌的 GCP。 创建虚拟服务器 选择云服务供应商之后，就要创建自己的虚拟机了，它基本上就是托管代码、数据以及配置设置的服务器。...在我写的《Hands-on Transfer Learning with Python》第二章中详细介绍了如何在 AWS 上创建和实例化自己的虚拟机。...现在你需要个人秘钥才能从本地终端使用 SSH 登录服务器。一般而言，AWS 在创建虚拟机的最后一步才让你设置密码，并给你提供可下载的个人秘钥。GCP 允许你用 SSH 通过 GCP 页面直接登录系统。
本文将指导您如何在 GCP 上部署 EMQX 企业版，并完成物联网消息发布订阅测试。...在 GCP 上创建并启动虚拟机实例 在部署 EMQX 企业版之前，我们先在 GCP 上创建一个 Virtual Machine。...在 GCP 上打开防火墙端口 在 GCP 上安装服务或应用程序后，您需要手动开放所需的端口才能够从外部访问它，请按照以下步骤在 GCP 上打开所需端口。...写在最后 现在我们已经了解了如何在 GCP 上部署 EMQX 企业版。如需在生产中使用 EMQX 企业版，建议您继续通过 VPC 网络创建 EMQX 集群，以获得更好的扩展性和可用性。...在本系列的后续博客中，我们将继续向您介绍如何将设备从 GCP IoT Core 迁移到 EMQX 企业版，以及如何通过 EMQX 企业版的 GCP Pub/Sub 集成无缝迁移 IoT Core 服务。
本文的案例研究将展示如何使用 Steampipe 来回答这个问题：我们的公共 EC2 实例是否有已被 Shodan 检测到的漏洞？...插件开发者负责编写函数来调用这些子 API，并将结果合并到表中。 一个基本的 Steampipe 查询 下面是一个使用 Steampipe 列出 EC2 实例的示例。...传统的解决方案要求你安装另一个 API 客户端，例如 谷歌云 Python 客户端，并学习如何使用它。...在 GCP 中，你需要将查询计算实例的 API 和查询网络地址的 API 的调用结果组合起来。...这里的每一个映射都涉及另一个 API，但你不需要学习如何使用它们，它们会被建模成数据库表，你只需要用基本的 SQL 语句来查询这些表。
同时我们构建了一个矩阵，来回答关于如何将数据从数据中心迁移到云基础平台的问题。...这些内部服务使用API密钥进行相互通信。 通过安全的方式存储和分发这些密钥，但我们意识到密钥可能泄漏或被盗。 如果确实发生了，我们仍然有第二层的控制，因为用户不能在生产环境之外使用这个密钥。...而我们需要找到一种方法，在被盗的API密钥和客户数据之间添加另一层安全性。 我们通过使用GCP服务帐户解决了这个问题。...你可以为每个计算机角色创建自定义服务帐户，并配置虚拟实例设置以使用相应的服务帐户。...现在，使用GCP软件开发工具包（SDK）在该虚拟实例上运行的任何应用程序都可以使用内置的Google自管理的轮换密钥。 但我们的操作工程师没有必要访问这些密钥对。
实验设置：部署 Llama 3.2 经过一番尝试和错误，并在研究了其他人的尝试后，我决定从 4_K_M 1B 模型开始。...技术实现 无服务器部署的实现涉及使用llama_cpp加载模型 定义API路由并设置处理提示所需的代码。以下是用于加载Llama模型的代码。...我将使用Nitric进行部署，在AWS和GCP上部署相同的代码库。 注意：有关如何自行运行此项目的逐步指南，请遵循Llama 3.2 on AWS Lambda指南。...在Cloud Run上扩展到6GB需要将CPU数量从1增加到2，因为GCP每个CPU的内存限制为4GB。在AWS上，CPU配置不太灵活；我只能将内存分配设置为6GB。...它们是使用一组50个示例提示计算的，例如“解释彩虹是如何形成的”，对于限制响应长度的提示，结果略好——例如，“解释彩虹是如何形成的，用50个词”。
关于未来的考虑围绕着如何重新构建应用程序以更有弹性，以及如何能够同时服务多个区域的流量，以进一步减少从灾难场景中恢复所需的时间。...同时还在考虑如何更好地利用GCP的全球足迹来提高访问Evernote服务时的用户延迟。 在这一点上，我们已经定义了需求，并做出了一些战略决策。现在需要的是进入具体的工程。...同时我们需要制定一个方案，在对正常的操作不产生影响的情况下，将数据从多个服务器迁移到与GCP的专用网络通道上。...使用shell脚本，我们能够与我们现有的库存和车队管理工具集成，以跟踪，启动，停止和恢复整个WebDavs中的资源迁移器实例。...将应用升级并迁移至GCS 最后，我们需要考虑如何更新我们的应用程序代码，以使用GCS读取和写入资源，而不是WebDav。 我们决定添加多个开关，允许打开和关闭特定的GCS读/写功能。
写在前面的话 近期，Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题，攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform（GCP）中获取...： 启用了全域委派权限后，恶意内部人员可以冒充Google Workspace域中的用户并使用访问令牌来验证API请求。...如果获得了跟计算引擎实例绑定的GCP服务帐户令牌，则情况将更加严重。此时，攻击者将可能利用全域委派功能来产生更大的影响。...全域委派的工作机制 如需使用全域委派功能，需要按照一下步骤设置和执行操作： 1、启用全域委派：Google Workspace超级用户为服务帐号授予全域委派权限，并设置可以访问的OAuth范围集合。...如果请求有效并且服务帐户已被授予必要的全域委派权限，则令牌节点将使用访问令牌进行响应，应用程序可以使用此访问令牌在请求的范围限制内跨域访问用户数据； 3、API访问：应用程序在 API 请求中包含访问令牌作为身份认证
作者 | 琥珀 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 时隔半年不到，PyTorch 已经从之前的 1.0 升级到 1.1 版本了。...该框架主要有四大更新，总结起来如下： 提供 TensorBoard 官方支持： 使用 TensorBoard 进行一级原生的可视化和模型调试。...新 API： 支持布尔张量，更好地支持自定义递归神经网络（RNN）。...而此次，Facebook 表示：还将继续与社区合作，开发共同项目和工具，旨在支持 ML 工程师满足从改进模型理解到使用 AutoML 方法进行自动调整等各种需求。...它还与 BigQuery、Cloud Dataproc、Cloud Dataflow 和 AI Factory 等 GCP 服务紧密集成，可以在不离开 JupyterLab 的情况下轻松执行完整的机器学习构建
这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门，以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。 译自 Using Gemini models from Go。作者 Eli Bendersky 。...任务 我们将要求模型解释两张龟的图像之间的区别，这张： 和这张： 使用 Google AI SDK 使用 Google AI SDK，您只需生成一个 API 密钥（与 OpenAI 的 API 类似）即可访问模型...GCP Vertex SDK 如果您是 GCP 的客户，并且已经设置了 GCP 项目的计费等其他事项，您可能想使用 Vertex Go SDK。...其中 GCP_PROJECT_ID 是具有您的 GCP 项目的 env 变量，位置/区域可以根据您的偏好进行设置。...例如，GCP 的 SDK 可能允许您直接从存储桶或数据库表中读取数据。 代码 本文所有示例的完整代码 - 包括示例图像 - 可在 GitHub 上找到。
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案，以应对这些挑战。...在本文中，我将分享我们如何围绕谷歌云平台(GCP)设计物联网解决方案以应对这些挑战。 使用GCP的物联网冷链管理解决方案 这个项目的客户管理着一支运送关键疫苗的冷藏车队。...，从数据提取到在UI上显示。...网关使用MQTT在Cloud Pub / Sub主题上发布加密的设备数据。IoT Core处理基于JWT的安全性并转发数据以进行进一步处理。...可以在Data Studio中轻松地将BigQuery设置为数据源，从而使可视化车队统计信息变得容易。 使用BigQuery，可以很容易地为特定发货、特定客户发货或整个车队生成审核跟踪。
该文件实现了从GCP元数据服务（metadata service）获取和提供凭证的功能。...GCP元数据服务是GCP中的一个服务，可以提供有关GCE虚拟机（VM）实例的信息，例如该实例拥有的服务帐户以及该帐户的访问令牌。...onGCEVM函数用于检查当前是否在GCE VM实例上运行。Enabled函数用于确定是否启用GCP凭证提供者。Provide函数负责提供GCP凭证，如GCP服务帐户令牌和项目ID。...这些凭证提供程序包括AWS、GCP、Azure等。如果在Kubernetes节点上设置了相应的环境变量或者kubelet的启动参数，则会禁用这些凭证提供程序。...NewCloudProviderOptions函数用于创建一个CloudProviderOptions结构体的实例，并返回该实例的指针。它接收一个flagset参数，用于解析和设置命令行参数。
这一套做下来，还是比较容易上手的，kubeadm 提供的是傻瓜式的安装体验，所以难度主要还是在访问外国网站和熟悉 GCP 的命令上，接下来就详细记述一下如何操作． 1....准备 接下来的操作都假设已经设置好了访问外国网站，由于政策原因，具体做法请自行搜索；而且已经注册好了 GCP 账户，链接如下：GCP 1.1 gcloud 安装和配置 首先需要在本地电脑上安装...GCP 命令行客户端：gcloud，参考链接为：gcloud 因为众所周知的原因，gcloud 要能正常使用，要设置代理才可以，下面是设置 SOCKS5 代理的命令： # gcloud config...GCP，需要先进行初始化．在初始化的过程中会有几次交互，使用默认选项即可．由于之前已经设置了代理，网络代理相关部分就可以跳过了．...虚拟机实例
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