Рубрика «облачные сервисы» - 19

Прим. перев.: Американский DevOps-инженер Sid Palas, пользуясь недавним анонсом Google Cloud как инфоповодом, провёл сравнение стоимости услуги Managed Kubernetes (в разных конфигурациях) от ведущих мировых облачных провайдеров. Дополнительным плюсом его работы стала публикация соответствующего Jupyter Notebook, позволяющего (при наличии минимальных знаний Python) подкорректировать производимые расчёты под свои нужды.

TL;DR: Azure и Digital Ocean не взимают плату за вычислительные ресурсы, используемые для управляющего слоя (control plane), что делает их подходящим выбором для развертывания множества небольших кластеров. Для запуска малого количества крупных кластеров лучше всего подходит GKE. Кроме того, можно серьезно сократить затраты, используя спотовые/вытесняемые/низкоприоритетные узлы или «подписавшись» на длительное использование одних и тех же узлов (это касается всех платформ).Читать полностью »

Ваша первая нейронная сеть на графическом процессоре (GPU). Руководство для начинающих - 1

В этой статье я расскажу как за 30 минут настроить среду для машинного обучения, создать нейронную сеть для распознавания изображений a потом запустить ту же сеть на графическом процессоре (GPU).

Для начала определим что такое нейронная сеть.

В нашем случае это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и прочих методов.

Оборудование

Сначала разберемся с оборудованием. Нам необходим сервер с установленной на нем операционной системой Linux. Оборудование для работы систем машинного обучения требуется достаточно мощное и как следствие дорогое. Тем, у кого нет под рукой хорошей машины, рекомендую обратить внимание на предложение облачных провайдеров. Необходимый сервер можно получить в аренду быстро и платить только за время использования.
Читать полностью »

Совместная работа — больное место традиционных офисных инструментов. Когда над файлом одновременно работает десять человек, больше времени и сил уходит уже не на правки, а на поиски изменений и их авторов. Это усложняется множеством приложений, которые не всегда совместимы. Один из способов решить эту проблему — перейти на облачные офисные пакеты. Их не так много, и мы расскажем, как преодолели консерватизм сотрудников Forex Club и смогли перевести на G Suite распределенную компанию с сотней офисов всего за пару месяцев.

Как мы перевели на SAAS распределенную команду из нескольких сотен человек - 1
Читать полностью »

В прошлом посте про PDU мы говорили, что в некоторых стойках установлен АВР —  автоматический ввод резерва. Но на самом деле в ЦОДе АВР ставят не только в стойке, но и на всем пути электричества. В разных местах они решают разные задачи:

  • в главных распределительных щитах (ГРЩ) АВР переключает нагрузку между вводом от города и резервным питанием от дизель-генераторных установок (ДГУ); 
  • в источниках бесперебойного питания (ИБП) АВР переключает нагрузку с основного ввода на байпас (об этом чуть ниже); 
  • в стойках АВР переключает нагрузку с одного ввода на другой в случае возникновения проблем с одним из вводов. 

АВР и все, все, все: автоматический ввод резерва в дата-центре - 1
АВР в стандартной схеме энергоснабжения дата-центров DataLine.

О том, какие АВР и где используются, и поговорим сегодня. 
Читать полностью »

Интернет вещей в Яндекс.Облаке: как устроены сервисы Yandex IoT Core и Yandex Cloud Functions - 1

В октябре прошлого года состоялась первая облачная конференция Яндекса Yandex Scale. На ней было объявлено о запуске множества новых сервисов, в том числе Yandex IoT Core, который позволяет обмениваться данными с миллионами устройств Интернета вещей.

В этой статье я расскажу о том, зачем нужен и как устроен Yandex IoT Core, а также каким образом он может взаимодействовать с другими сервисами Яндекс.Облака. Вы узнаете об архитектуре, тонкостях взаимодействия компонентов и особенностях реализации функционала — всё это поможет вам оптимизировать использование этих сервисов.

Читать полностью »

Вчера в блоге облачного провайдера AWS была представлена новая операционная система на базе Linux, предназначенная для запуска контейнеров, — Bottlerocket.

AWS представила свою ОС для запуска контейнеров — Bottlerocket - 1

Новый проект позиционируется как «операционная система с открытым кодом, основанная на Linux и созданная для использования в Amazon Web Services с целью запуска контейнеров на виртуальных машинах или железных серверах». Исходный код Bottlerocket доступен на GitHub на условиях свободных лицензий (MIT и Apache 2.0).Читать полностью »

Данное руководство, является "форком" одноименной статьи про CentOS 5.9,
и учитывает особенности новой OS. На данный момент в AWS Marketplace нет официального образа Centos8 от centos.org.

Читать полностью »

Снова на связи продуктовый аналитик отечественной service desk. В прошлый раз мы рассказывали про нашего клиента, сервисную компанию “Брант”, которая внедрила нашу платформу во время активного роста своего бизнеса.

Одновременно с ростом числа заявок у “Бранта” выросло и число объектов обслуживания — количественно и территориально. Как следствие, понадобилось больше разъездов на большие расстояния, и бюджет на расходы по ГСМ значительно увеличился. Как автоматизация диспетчерской службы помогла уберечь ее от этих расходов, хочу рассказать в этом посте.

Автоматизация диспетчерской службы, или Как сервисной компании сократить транспортные расходы на 30% - 1
Читать полностью »

Представляем Kubernetes CCM (Cloud Controller Manager) для Яндекс.Облака - 1

В продолжение к недавнему релизу CSI-драйвера для Яндекс.Облака мы публикуем ещё один Open Source-проект для этого облака — Cloud Controller Manager. CCM необходим не только для кластера в целом, но и собственно CSI-драйвера. Подробности о его предназначении и некоторые особенности реализации — под катом.Читать полностью »

Широкое распространение облачных вычислений помогает компаниям в масштабировании бизнеса. Но применение новых платформ означает и появление новых угроз. Поддержка внутри организации собственной команды, отвечающий за мониторинг безопасности облачных служб, это дело непростое. Существующие инструменты мониторинга дороги и медленны. Ими, в какой-то степени, тяжело управлять в том случае, если нужно обеспечить безопасность крупномасштабной облачной инфраструктуры. Компаниям, для того, чтобы поддерживать свою облачную безопасность на высоком уровне, нужны мощные, гибкие и понятные инструменты, возможности которых превышают возможности того, что было доступно раньше. Именно тут оказываются очень кстати опенсорсные технологии, которые помогают экономить бюджеты на безопасность и создаются силами специалистов, знающих толк в своём деле.

7 опенсорсных инструментов для мониторинга безопасности облачных систем, о которых стоит знать - 1

В статье, перевод которой мы сегодня публикуем, представлен обзор 7 опенсорсных инструментов для мониторинга безопасности облачных систем. Эти инструменты предназначены для защиты от хакеров и киберпреступников путём детектирования аномалий и небезопасных действий.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js