googlecloud挖礦

❶ 必須得知道雲原生安全的定義是嗎

當然了，如果廠商和合作商在商量合作的過程中有奇異的話的話，騰訊雲原生安全就很重要了，可以促進雙方的友好合作。。滿意我的回答的，請您採納

❷ 如何看待 Google 說已經停用 Map Rece 好多年

Today at Google I/O, we are demonstrating Google Cloud Dataflow for the first time. Cloud Dataflow is a fully managed service for creating data pipelines that ingest, transform and analyze data in both batch and streaming modes. Cloud Dataflow is a successor to MapRece, and is based on our internal technologies like FlumeandMillWheel.我感覺題主鏈接的新聞重點抓錯了，MapRece 這套分布式計算框架實現的主要局限在於 1. 用 MapRece 寫復雜的分析 pipeline 太麻煩；2. 它怎麼改進都還是一個基於 batch mode 的框架。

MapRece 的計算模型特別簡單，只要分析任務稍微復雜一點，你就會發現一趟 MapRece 是沒法把事情做完了，你就得設計多個互相依賴的 MapRece 任務，這就是所謂 pipeline.在數據流復雜的分析任務中，設計好的 pipeline 達到最高運行效率很困難，至於給 pipeline 調錯就真是讓人想死。這時就需要用到 Flume[2] 了 —— 演示中的代碼其實就是運用 Flume 框架的 Java 代碼。Flume 提供了一個抽象層次更高的 API，然後一個 planner 把 Flume 程序轉換成若干個 MapRece 任務去跑。Google 還有很多這種基於 MapRece 的封裝，有一個叫 Tenzing[3] 的項目，是把復雜的 SQL 查詢轉換（編譯）成 MapRece, 還有 Sawzall[4] 這樣的直接基於 MapRece 模型的專用語言。所以沒錯，裸奔 MapRece API 的時候確實少了，但數據中心裡每天仍有無數的 MapRece job 甚至在工程師自己都不知道的情況下，默默地低調地跑著 —— 當然這個 MapRece 經過多年改進，估計 2003 年出論文時的代碼現在已經一行不剩了。如果哪天所有人都不裸奔 MapRece API 了（總有我這樣的頑固分子），Urs 要偷偷把 MapRece 換成什麼別的我們可能還真都不知道。
另外插播一句 Flume 的思路沒有多獨特，它的編程模型跟微軟的 LINQ 很相象，DryadLINQ[5] 的計劃演算法也跟 Flume 異曲同工。它們所依賴的理論基礎可就老了去了。
MillWheel[6] 則是解決流計算的問題了。
我覺得必須在概念上把 MapRece 計算模型，和 Google 內部基於這套計算模型做出的分布式計算框架實現分開。MapRece 這個計算模型其實很古老，是函數式程序設計里的一個基本思路，它的名字就源於 LISP 類函數式語言里的 map 和 rece 操作。Google MapRece 論文的主要貢獻是在於它讓這個非常常用的計算模型跑在了一大堆會隨時崩潰的 PC 上，而不在計算模型本身。
把 MapRece 看成基本的函數式編程模型而不是具體實現，理解 Flume 和 MillWheel 會簡單很多，Flume 做的工作其實就是一個編譯器，把一個復雜的分析程序編譯成一堆基本的 MapRece 執行單元。至於 MillWheel 的所謂流計算則跟函數式編程里的懶惰求值大有淵源，比如計算
(map (fn [x] (* x 2)) (map (fn [x] (+ x 1)) data-list))
最笨的做法就是先把 data-list 每項加 1，輸出一個列表作為每項乘 2 的 map 任務的輸入，然後再輸出另一個列表，這就是傳統 MapRece 實現乾的事情。Clojure 利用 LazySeq 實現了對 map 的懶惰求值，可以做到「要一個算一個」：當要取上述結果的第一項時，它才去取 data-list 中的第一項，作加 1 和乘 2 操作然後輸出，如此類推，就不是做完一個 map 再做另一個 map 了。MillWheel 做的則是方向正好反過來的「來一個算一個」，data-list 里來一個輸入就輸出一個結果，每一步都不需要等上一步全部完成（數據流往往是無限的，沒有「全部完成」的概念）。例如計算：
(rece + 0 (map (fn [x] (* x 2)) data-stream))
（注意這不是一個典型的 MapRece，雖然裡面有 map 和 rece）在 MillWheel 里，就可以隨著 data-stream 數據的湧入，實時顯示當前的數據總和，而不是到 data-stream 結束時才輸出一個結果，而且這樣 x * 2 的中間結果也壓根用不著存儲下來。
可以看到，具體怎麼實現上述運算，是個具體實現的底層優化的問題，在概念上計算模型還是基本的 map 和 rece，就好比同一條 SQL 查詢語句可用於不同的執行引擎 —— 在 I/O 上工程師也演示了一段分析代碼是怎麼可以不加修改同時適應 batch 模式和流模式的。作為常用計算模型的 MapRece 並沒有什麼被淘汰的可能。
再補充一句，MapRece 當然不是唯一可用的計算模型，MillWheel 可以很方便的實現其他計算模型，Google 還有基於圖的計算框架 Pregel[7] 等。另外其實自從有了 Dremel[8], 很多分析任務都可以直接用互動式查詢來完成，寫分析 pipeline 的時候也少了很多。
1. http://googlecloudplatform.blogspot.com/2014/06/reimagining-developer-proctivity-and-data-analytics-in-the-cloud-news-from-google-io.html
2. http://pages.cs.wisc.e/~akella/CS838/F12/838-CloudPapers/FlumeJava.pdf
3. Tenzing A SQL Implementation On The MapRece Framework
4. Google Research Publication: Sawzall
5. DryadLINQ - Microsoft Research
6. MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale
7. http://googleresearch.blogspot.com/2009/06/large-scale-graph-computing-at-google.html
8. Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets

❸ 大數據就業方向是什麼

目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等等，幾乎所有的行業都已經涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。

大數據就業方向

1. Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等

2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

3. 大數據運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

❹ Google是如何使用雲計算和大數據的

隨著雲計算和大數據的普及，越來越多的IT公司選擇將自己的大數據解決方案部署在雲上面。
雲計算和大數據的結合帶來了什麼便利呢？一個典型的大數據雲又是如何設計和部署的呢？
下面我們以Google Cloud作為例子，講解在工業界里邊是如何實際應用雲。
Google Cloud
Google作為分布式系統和大數據的領導者，開發了眾多跨時代的產品。幾乎每一個Google的產品，寫出一篇paper就可以創造一個開源社區的。
比如MapRece發布之後，開源社區根據Google的一篇論文開發出的Hadoop，BigTable發布之後，開源社區又進一步開發出Hbase等等。可以說沒有Google的創新，就沒有現在開源社區的繁榮。
而Google又把自家的產品，都放在Google Cloud上面，形成了豐富多彩的產品線，吸引了非常多的大大小小的公司如Snapchat等來使用。
Google App Engine (GAE)
我們都知道Web項目都需要大量的Web Service以及為之服務的運維系統。Google在雲計算領域首次嘗試的就是Google App Engine (GAE)，相對比當時的Amazon EC2，GAE只需開發者上傳軟體代碼，其他部署將由Google完成。
用戶只需要熟悉後端語言開發即部署大規模的集群。Google今年更是推出了GAE Flex，可以幫助用戶實現auto-scaling，用戶不再需要自己部署負載均衡的服務了。大部分中小企業的網站幾乎都可以無縫銜接到GAE上。
BigTable
BigTable的底層是註明的Google File System (GFS)，他實現了數據中心級別的可靠的分布式存儲。
也是最早的NoSQL資料庫的一種。各種網站如果有需要永久存儲的數據，一般都可以存放在BigTable里邊，Google Cloud會自動幫你做replication，分布在不同的伺服器節點里邊，這樣實現了可靠的分布式存儲。
Dataflow
Dataflow的底層實現利用了大名鼎鼎的MapRece的升級版Flume。
Dataflow特別方便進行大量的批處理，舉個例子來說，比如要把所有的用戶數據里邊的格式都升級一遍，用GAE或者其他service是很難實現的。

❺ 如何申請Google Cloud為期12個月的免費試用服務

首先Spanner會對GoogleCloud加分不少，其他的Cloud也需要有自己的解決方案，不過這個東西有技術門檻，不是一朝一夕能搞定。資料庫要開始軍備競賽了。另外有幾個問題需要考慮：F1並沒有開放出來，一些OLAP的業務不知道能不能hold住對於資料庫，小客戶可能只需要單機資料庫，大客戶又傾向於私有部署，比如銀行、證券公司這種很難把數據放在別人那裡，所以Spanner的客戶定位可能有點尷尬看了一下價格，不算便宜現有的業務以及數據如何遷移上去

❻ 機器學習為什麼需要訓練，訓練出來的模型具體又是什麼

GoogleCloudMachineLearning是一個管理平台，可以讓開發者更易於創建自己的機器學習模型，並且可以基於任何規模的數據類型運行。TensorFlow框架現已支持Google多項服務，包括GooglePhotos及CloudSpeech——即圖像識別和語音識別技術。CloudMachineLearning管理平台結合TensorFlow，其一大亮點是支持異構設備分布式計算，它能夠在各個平台上自動運行模型，從中國、單個CPU/GPU到成百上千GPU卡組成的分布式系統。開發者因此無需把時間花費在處理集群上，而更專注於模型創建。在TensorFlow框架的支持下上，利用全新的CloudMachineLearning可以創建並訓練自己的學習模型，並且具有深度學習的能力。由於Google擁有強大的資料庫，其可以支持成千上萬用戶和海量TB數據的全球預測平台，使得開發者訓練的模型能夠即插即用——這是新機器學習平台最強有力的支持，因為這意味著開發者能夠在短時間內讓自己的應用接觸到全球的用戶。該預測平台整合了Google雲分析系統CloudDataflow，允許開發者訪問GoogleCloudStorage和BigQuery上的數據

❼ 如何申請Google Cloud為期12個月的免費試用服務

在國內，主要有二個原因，導致無法使用GCM(GoogleCloudMessaging)其一：也是主要的，國內大多數Android手機沒有內置Google服務，也就用不了GCM。其二：Google服務在國內多不穩定。所以，GCM在國內是不可用的。現在國內也出現了第三方的、免費的第三方推送服務，你可以只集成SDK就可以實現androidpush功能了，你嘗試下：極光推送

❽ 雲計算有哪些，中國的和外國的，像什麼阿里雲、盛大雲 ，亞馬遜雲 谷歌雲這些。需要名字

蘋果 iCloud
Google
亞馬遜Cloud Drive
Dropbox
Windows Live SkyDrive
雲創存儲 cStor

❾ 如何查看kubernetes的更新信息

我們先從整體上看一下Kubernetes的一些理念和基本架構，然後從網路、資源管理、存儲、服務發現、負載均衡、高可用、rollingupgrade、安全、監控等方面向大家簡單介紹Kubernetes的這些主要特性。當然也會包括一些需要注意的問題。主要目的是幫助大家快速理解Kubernetes的主要功能，今後在研究和使用這個具的時候有所參考和幫助。1.Kubernetes的一些理念：用戶不需要關心需要多少台機器，只需要關心軟體（服務）運行所需的環境。以服務為中心，你需要關心的是api，如何把大服務拆分成小服務，如何使用api去整合它們。保證系統總是按照用戶指定的狀態去運行。不僅僅提給你供容器服務，同樣提供一種軟體系統升級的方式；在保持HA的前提下去升級系統是很多用戶最想要的功能，也是最難實現的。那些需要擔心和不需要擔心的事情。更好的支持微服務理念，劃分、細分服務之間的邊界，比如lablel、pod等概念的引入。對於Kubernetes的架構，可以參考官方文檔。大致由一些主要組件構成，包括Master節點上的kube-apiserver、kube-scheler、kube-controller-manager、控制組件kubectl、狀態存儲etcd、Slave節點上的kubelet、kube-proxy，以及底層的網路支持（可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等）。看上去也是微服務的架構設計，不過目前還不能很好支持單個服務的橫向伸縮，但這個會在Kubernetes的未來版本中解決。2.Kubernetes的主要特性會從網路、服務發現、負載均衡、資源管理、高可用、存儲、安全、監控等方面向大家簡單介紹Kubernetes的這些主要特性->由於時間有限，只能簡單一些了。另外，對於服務發現、高可用和監控的一些更詳細的介紹，感興趣的朋友可以通過這篇文章了解。1）網路Kubernetes的網路方式主要解決以下幾個問題：a.緊耦合的容器之間通信，通過Pod和localhost訪問解決。b.Pod之間通信，建立通信子網，比如隧道、路由，Flannel、OpenvSwitch、Weave。c.Pod和Service，以及外部系統和Service的通信，引入Service解決。Kubernetes的網路會給每個Pod分配一個IP地址，不需要在Pod之間建立鏈接，也基本不需要去處理容器和主機之間的埠映射。注意：Pod重建後，IP會被重新分配，所以內網通信不要依賴PodIP；通過Service環境變數或者DNS解決。2）服務發現及負載均衡kube-proxy和DNS，在v1之前，Service含有欄位portalip和publicIPs，分別指定了服務的虛擬ip和服務的出口機ip，publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的節點，可多個。portalIp通過NAT的方式跳轉到container的內網地址。在v1版本中，publicIPS被約定廢除，標記為deprecatedPublicIPs，僅用作向後兼容，portalIp也改為ClusterIp,而在serviceport定義列表裡，增加了nodePort項，即對應node上映射的服務埠。DNS服務以addon的方式，需要安裝skydns和kube2dns。kube2dns會通過讀取KubernetesAPI獲取服務的clusterIP和port信息，同時以watch的方式檢查service的變動，及時收集變動信息，並將對於的ip信息提交給etcd存檔，而skydns通過etcd內的DNS記錄信息，開啟53埠對外提供服務。大概的DNS的域名記錄是servicename.namespace.tenx.domain,「tenx.domain」是提前設置的主域名。注意：kube-proxy在集群規模較大以後，可能會有訪問的性能問題，可以考慮用其他方式替換，比如HAProxy，直接導流到Service的endpints或者Pods上。Kubernetes官方也在修復這個問題。3）資源管理有3個層次的資源限制方式，分別在Container、Pod、Namespace層次。Container層次主要利用容器本身的支持，比如Docker對CPU、內存、磁碟、網路等的支持；Pod方面可以限制系統內創建Pod的資源范圍，比如最大或者最小的CPU、memory需求；Namespace層次就是對用戶級別的資源限額了，包括CPU、內存，還可以限定Pod、rc、service的數量。資源管理模型－》簡單、通用、准確，並可擴展目前的資源分配計算也相對簡單，沒有什麼資源搶占之類的強大功能，通過每個節點上的資源總量、以及已經使用的各種資源加權和，來計算某個Pod優先非配到哪些節點，還沒有加入對節點實際可用資源的評估，需要自己的schelerplugin來支持。其實kubelet已經可以拿到節點的資源，只要進行收集計算即可，相信Kubernetes的後續版本會有支持。4）高可用主要是指Master節點的HA方式官方推薦利用etcd實現master選舉，從多個Master中得到一個kube-apiserver保證至少有一個master可用，實現highavailability。對外以loadbalancer的方式提供入口。這種方式可以用作ha，但仍未成熟，據了解，未來會更新升級ha的功能。一張圖幫助大家理解：也就是在etcd集群背景下，存在多個kube-apiserver，並用pod-master保證僅是主master可用。同時kube-sheller和kube-controller-manager也存在多個，而且伴隨著kube-apiserver同一時間只能有一套運行。5）rollingupgradeRC在開始的設計就是讓rollingupgrade變的更容易，通過一個一個替換Pod來更新service，實現服務中斷時間的最小化。基本思路是創建一個復本為1的新的rc，並逐步減少老的rc的復本、增加新的rc的復本，在老的rc數量為0時將其刪除。通過kubectl提供，可以指定更新的鏡像、替換pod的時間間隔，也可以rollback當前正在執行的upgrade操作。同樣，Kuberntes也支持多版本同時部署，並通過lable來進行區分，在service不變的情況下，調整支撐服務的Pod，測試、監控新Pod的工作情況。6）存儲大家都知道容器本身一般不會對數據進行持久化處理，在Kubernetes中，容器異常退出，kubelet也只是簡單的基於原有鏡像重啟一個新的容器。另外，如果我們在同一個Pod中運行多個容器，經常會需要在這些容器之間進行共享一些數據。Kuberenetes的Volume就是主要來解決上面兩個基礎問題的。Docker也有Volume的概念，但是相對簡單，而且目前的支持很有限，Kubernetes對Volume則有著清晰定義和廣泛的支持。其中最核心的理念：Volume只是一個目錄，並可以被在同一個Pod中的所有容器訪問。而這個目錄會是什麼樣，後端用什麼介質和裡面的內容則由使用的特定Volume類型決定。創建一個帶Volume的Pod：spec.volumes指定這個Pod需要的volume信息spec.containers.volumeMounts指定哪些container需要用到這個VolumeKubernetes對Volume的支持非常廣泛，有很多貢獻者為其添加不同的存儲支持，也反映出Kubernetes社區的活躍程度。emptyDir隨Pod刪除，適用於臨時存儲、災難恢復、共享運行時數據，支持RAM-backedfilesystemhostPath類似於Docker的本地Volume用於訪問一些本地資源（比如本地Docker）。gcePersistentDiskGCEdisk-只有在GoogleCloudEngine平台上可用。awsElasticBlockStore類似於GCEdisk節點必須是AWSEC2的實例nfs-支持網路文件系統。rbd-RadosBlockDevice-Cephsecret用來通過KubernetesAPI向Pod傳遞敏感信息，使用tmpfs（aRAM-backedfilesystem）persistentVolumeClaim-從抽象的PV中申請資源，而無需關心存儲的提供方glusterfsiscsigitRepo根據自己的需求選擇合適的存儲類型，反正支持的夠多，總用一款適合的:）7）安全一些主要原則：基礎設施模塊應該通過APIserver交換數據、修改系統狀態，而且只有APIserver可以訪問後端存儲（etcd）。把用戶分為不同的角色：Developers/ProjectAdmins/Administrators。允許Developers定義secrets對象，並在pod啟動時關聯到相關容器。以secret為例，如果kubelet要去pull私有鏡像，那麼Kubernetes支持以下方式：通過dockerlogin生成.dockercfg文件，進行全局授權。通過在每個namespace上創建用戶的secret對象，在創建Pod時指定imagePullSecrets屬性（也可以統一設置在serviceAcouunt上），進行授權。認證（Authentication）APIserver支持證書、token、和基本信息三種認證方式。授權（Authorization）通過apiserver的安全埠，authorization會應用到所有http的請求上AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三種模式，其他需求可以自己實現Authorizer介面。8）監控比較老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是將node主機的containermetrics抓取出來。在較新的版本里，cadvior功能被集成到了kubelet組件中，kubelet在與docker交互的同時，對外提供監控服務。Kubernetes集群范圍內的監控主要由kubelet、heapster和storagebackend（如influxdb）構建。Heapster可以在集群范圍獲取metrics和事件數據。它可以以pod的方式運行在k8s平台里，也可以單獨運行以standalone的方式。注意：heapster目前未到1.0版本，對於小規模的集群監控比較方便。但對於較大規模的集群，heapster目前的cache方式會吃掉大量內存。因為要定時獲取整個集群的容器信息，信息在內存的臨時存儲成為問題，再加上heaspter要支持api獲取臨時metrics，如果將heapster以pod方式運行，很容易出現OOM。所以目前建議關掉cache並以standalone的方式獨立出k8s平台。

❿ googlecloud怎麼登錄

iclud不是蘋果的雲存儲控制項嗎？用來登游戲的好像是Game Center吧