googlecloud挖矿

❶ 必须得知道云原生安全的定义是吗

当然了，如果厂商和合作商在商量合作的过程中有奇异的话的话，腾讯云原生安全就很重要了，可以促进双方的友好合作。。满意我的回答的，请您采纳

❷ 如何看待 Google 说已经停用 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.我感觉题主链接的新闻重点抓错了，MapRece 这套分布式计算框架实现的主要局限在于 1. 用 MapRece 写复杂的分析 pipeline 太麻烦；2. 它怎么改进都还是一个基于 batch mode 的框架。

MapRece 的计算模型特别简单，只要分析任务稍微复杂一点，你就会发现一趟 MapRece 是没法把事情做完了，你就得设计多个互相依赖的 MapRece 任务，这就是所谓 pipeline.在数据流复杂的分析任务中，设计好的 pipeline 达到最高运行效率很困难，至于给 pipeline 调错就真是让人想死。这时就需要用到 Flume[2] 了 —— 演示中的代码其实就是运用 Flume 框架的 Java 代码。Flume 提供了一个抽象层次更高的 API，然后一个 planner 把 Flume 程序转换成若干个 MapRece 任务去跑。Google 还有很多这种基于 MapRece 的封装，有一个叫 Tenzing[3] 的项目，是把复杂的 SQL 查询转换（编译）成 MapRece, 还有 Sawzall[4] 这样的直接基于 MapRece 模型的专用语言。所以没错，裸奔 MapRece API 的时候确实少了，但数据中心里每天仍有无数的 MapRece job 甚至在工程师自己都不知道的情况下，默默地低调地跑着 —— 当然这个 MapRece 经过多年改进，估计 2003 年出论文时的代码现在已经一行不剩了。如果哪天所有人都不裸奔 MapRece API 了（总有我这样的顽固分子），Urs 要偷偷把 MapRece 换成什么别的我们可能还真都不知道。
另外插播一句 Flume 的思路没有多独特，它的编程模型跟微软的 LINQ 很相象，DryadLINQ[5] 的计划算法也跟 Flume 异曲同工。它们所依赖的理论基础可就老了去了。
MillWheel[6] 则是解决流计算的问题了。
我觉得必须在概念上把 MapRece 计算模型，和 Google 内部基于这套计算模型做出的分布式计算框架实现分开。MapRece 这个计算模型其实很古老，是函数式程序设计里的一个基本思路，它的名字就源于 LISP 类函数式语言里的 map 和 rece 操作。Google MapRece 论文的主要贡献是在于它让这个非常常用的计算模型跑在了一大堆会随时崩溃的 PC 上，而不在计算模型本身。
把 MapRece 看成基本的函数式编程模型而不是具体实现，理解 Flume 和 MillWheel 会简单很多，Flume 做的工作其实就是一个编译器，把一个复杂的分析程序编译成一堆基本的 MapRece 执行单元。至于 MillWheel 的所谓流计算则跟函数式编程里的懒惰求值大有渊源，比如计算
(map (fn [x] (* x 2)) (map (fn [x] (+ x 1)) data-list))
最笨的做法就是先把 data-list 每项加 1，输出一个列表作为每项乘 2 的 map 任务的输入，然后再输出另一个列表，这就是传统 MapRece 实现干的事情。Clojure 利用 LazySeq 实现了对 map 的懒惰求值，可以做到「要一个算一个」：当要取上述结果的第一项时，它才去取 data-list 中的第一项，作加 1 和乘 2 操作然后输出，如此类推，就不是做完一个 map 再做另一个 map 了。MillWheel 做的则是方向正好反过来的「来一个算一个」，data-list 里来一个输入就输出一个结果，每一步都不需要等上一步全部完成（数据流往往是无限的，没有「全部完成」的概念）。例如计算：
(rece + 0 (map (fn [x] (* x 2)) data-stream))
（注意这不是一个典型的 MapRece，虽然里面有 map 和 rece）在 MillWheel 里，就可以随着 data-stream 数据的涌入，实时显示当前的数据总和，而不是到 data-stream 结束时才输出一个结果，而且这样 x * 2 的中间结果也压根用不着存储下来。
可以看到，具体怎么实现上述运算，是个具体实现的底层优化的问题，在概念上计算模型还是基本的 map 和 rece，就好比同一条 SQL 查询语句可用于不同的执行引擎 —— 在 I/O 上工程师也演示了一段分析代码是怎么可以不加修改同时适应 batch 模式和流模式的。作为常用计算模型的 MapRece 并没有什么被淘汰的可能。
再补充一句，MapRece 当然不是唯一可用的计算模型，MillWheel 可以很方便的实现其他计算模型，Google 还有基于图的计算框架 Pregel[7] 等。另外其实自从有了 Dremel[8], 很多分析任务都可以直接用交互式查询来完成，写分析 pipeline 的时候也少了很多。
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 大数据就业方向是什么

目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等，几乎所有的行业都已经涉足大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。

大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

❹ Google是如何使用云计算和大数据的

随着云计算和大数据的普及，越来越多的IT公司选择将自己的大数据解决方案部署在云上面。
云计算和大数据的结合带来了什么便利呢？一个典型的大数据云又是如何设计和部署的呢？
下面我们以Google Cloud作为例子，讲解在工业界里边是如何实际应用云。
Google Cloud
Google作为分布式系统和大数据的领导者，开发了众多跨时代的产品。几乎每一个Google的产品，写出一篇paper就可以创造一个开源社区的。
比如MapRece发布之后，开源社区根据Google的一篇论文开发出的Hadoop，BigTable发布之后，开源社区又进一步开发出Hbase等等。可以说没有Google的创新，就没有现在开源社区的繁荣。
而Google又把自家的产品，都放在Google Cloud上面，形成了丰富多彩的产品线，吸引了非常多的大大小小的公司如Snapchat等来使用。
Google App Engine (GAE)
我们都知道Web项目都需要大量的Web Service以及为之服务的运维系统。Google在云计算领域首次尝试的就是Google App Engine (GAE)，相对比当时的Amazon EC2，GAE只需开发者上传软件代码，其他部署将由Google完成。
用户只需要熟悉后端语言开发即部署大规模的集群。Google今年更是推出了GAE Flex，可以帮助用户实现auto-scaling，用户不再需要自己部署负载均衡的服务了。大部分中小企业的网站几乎都可以无缝衔接到GAE上。
BigTable
BigTable的底层是注明的Google File System (GFS)，他实现了数据中心级别的可靠的分布式存储。
也是最早的NoSQL数据库的一种。各种网站如果有需要永久存储的数据，一般都可以存放在BigTable里边，Google Cloud会自动帮你做replication，分布在不同的服务器节点里边，这样实现了可靠的分布式存储。
Dataflow
Dataflow的底层实现利用了大名鼎鼎的MapRece的升级版Flume。
Dataflow特别方便进行大量的批处理，举个例子来说，比如要把所有的用户数据里边的格式都升级一遍，用GAE或者其他service是很难实现的。

❺ 如何申请Google Cloud为期12个月的免费试用服务

首先Spanner会对GoogleCloud加分不少，其他的Cloud也需要有自己的解决方案，不过这个东西有技术门槛，不是一朝一夕能搞定。数据库要开始军备竞赛了。另外有几个问题需要考虑：F1并没有开放出来，一些OLAP的业务不知道能不能hold住对于数据库，小客户可能只需要单机数据库，大客户又倾向于私有部署，比如银行、证券公司这种很难把数据放在别人那里，所以Spanner的客户定位可能有点尴尬看了一下价格，不算便宜现有的业务以及数据如何迁移上去

❻ 机器学习为什么需要训练，训练出来的模型具体又是什么

GoogleCloudMachineLearning是一个管理平台，可以让开发者更易于创建自己的机器学习模型，并且可以基于任何规模的数据类型运行。TensorFlow框架现已支持Google多项服务，包括GooglePhotos及CloudSpeech——即图像识别和语音识别技术。CloudMachineLearning管理平台结合TensorFlow，其一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从中国、单个CPU/GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。开发者因此无需把时间花费在处理集群上，而更专注于模型创建。在TensorFlow框架的支持下上，利用全新的CloudMachineLearning可以创建并训练自己的学习模型，并且具有深度学习的能力。由于Google拥有强大的数据库，其可以支持成千上万用户和海量TB数据的全球预测平台，使得开发者训练的模型能够即插即用——这是新机器学习平台最强有力的支持，因为这意味着开发者能够在短时间内让自己的应用接触到全球的用户。该预测平台整合了Google云分析系统CloudDataflow，允许开发者访问GoogleCloudStorage和BigQuery上的数据

❼ 如何申请Google Cloud为期12个月的免费试用服务

在国内，主要有二个原因，导致无法使用GCM(GoogleCloudMessaging)其一：也是主要的，国内大多数Android手机没有内置Google服务，也就用不了GCM。其二：Google服务在国内多不稳定。所以，GCM在国内是不可用的。现在国内也出现了第三方的、免费的第三方推送服务，你可以只集成SDK就可以实现androidpush功能了，你尝试下：极光推送

❽ 云计算有哪些，中国的和外国的，像什么阿里云、盛大云 ，亚马逊云 谷歌云这些。需要名字

苹果 iCloud
Google
亚马逊Cloud Drive
Dropbox
Windows Live SkyDrive
云创存储 cStor

❾ 如何查看kubernetes的更新信息

我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构，然后从网络、资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rollingupgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解Kubernetes的主要功能，今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。1.Kubernetes的一些理念：用户不需要关心需要多少台机器，只需要关心软件（服务）运行所需的环境。以服务为中心，你需要关心的是api，如何把大服务拆分成小服务，如何使用api去整合它们。保证系统总是按照用户指定的状态去运行。不仅仅提给你供容器服务，同样提供一种软件系统升级的方式；在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能，也是最难实现的。那些需要担心和不需要担心的事情。更好的支持微服务理念，划分、细分服务之间的边界，比如lablel、pod等概念的引入。对于Kubernetes的架构，可以参考官方文档。大致由一些主要组件构成，包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy，以及底层的网络支持（可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等）。看上去也是微服务的架构设计，不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩，但这个会在Kubernetes的未来版本中解决。2.Kubernetes的主要特性会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性->由于时间有限，只能简单一些了。另外，对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍，感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。1）网络Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题：a.紧耦合的容器之间通信，通过Pod和localhost访问解决。b.Pod之间通信，建立通信子网，比如隧道、路由，Flannel、OpenvSwitch、Weave。c.Pod和Service，以及外部系统和Service的通信，引入Service解决。Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址，不需要在Pod之间建立链接，也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。注意：Pod重建后，IP会被重新分配，所以内网通信不要依赖PodIP；通过Service环境变量或者DNS解决。2）服务发现及负载均衡kube-proxy和DNS，在v1之前，Service含有字段portalip和publicIPs，分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip，publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点，可多个。portalIp通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中，publicIPS被约定废除，标记为deprecatedPublicIPs，仅用作向后兼容，portalIp也改为ClusterIp,而在serviceport定义列表里，增加了nodePort项，即对应node上映射的服务端口。DNS服务以addon的方式，需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取KubernetesAPI获取服务的clusterIP和port信息，同时以watch的方式检查service的变动，及时收集变动信息，并将对于的ip信息提交给etcd存档，而skydns通过etcd内的DNS记录信息，开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain,“tenx.domain”是提前设置的主域名。注意：kube-proxy在集群规模较大以后，可能会有访问的性能问题，可以考虑用其他方式替换，比如HAProxy，直接导流到Service的endpints或者Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。3）资源管理有3个层次的资源限制方式，分别在Container、Pod、Namespace层次。Container层次主要利用容器本身的支持，比如Docker对CPU、内存、磁盘、网络等的支持；Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围，比如最大或者最小的CPU、memory需求；Namespace层次就是对用户级别的资源限额了，包括CPU、内存，还可以限定Pod、rc、service的数量。资源管理模型－》简单、通用、准确，并可扩展目前的资源分配计算也相对简单，没有什么资源抢占之类的强大功能，通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和，来计算某个Pod优先非配到哪些节点，还没有加入对节点实际可用资源的评估，需要自己的schelerplugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源，只要进行收集计算即可，相信Kubernetes的后续版本会有支持。4）高可用主要是指Master节点的HA方式官方推荐利用etcd实现master选举，从多个Master中得到一个kube-apiserver保证至少有一个master可用，实现highavailability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha，但仍未成熟，据了解，未来会更新升级ha的功能。一张图帮助大家理解：也就是在etcd集群背景下，存在多个kube-apiserver，并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheller和kube-controller-manager也存在多个，而且伴随着kube-apiserver同一时间只能有一套运行。5）rollingupgradeRC在开始的设计就是让rollingupgrade变的更容易，通过一个一个替换Pod来更新service，实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc，并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本，在老的rc数量为0时将其删除。通过kubectl提供，可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔，也可以rollback当前正在执行的upgrade操作。同样，Kuberntes也支持多版本同时部署，并通过lable来进行区分，在service不变的情况下，调整支撑服务的Pod，测试、监控新Pod的工作情况。6）存储大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理，在Kubernetes中，容器异常退出，kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外，如果我们在同一个Pod中运行多个容器，经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes的Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。Docker也有Volume的概念，但是相对简单，而且目前的支持很有限，Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念：Volume只是一个目录，并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样，后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。创建一个带Volume的Pod：spec.volumes指定这个Pod需要的volume信息spec.containers.volumeMounts指定哪些container需要用到这个VolumeKubernetes对Volume的支持非常广泛，有很多贡献者为其添加不同的存储支持，也反映出Kubernetes社区的活跃程度。emptyDir随Pod删除，适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据，支持RAM-backedfilesystemhostPath类似于Docker的本地Volume用于访问一些本地资源（比如本地Docker）。gcePersistentDiskGCEdisk-只有在GoogleCloudEngine平台上可用。awsElasticBlockStore类似于GCEdisk节点必须是AWSEC2的实例nfs-支持网络文件系统。rbd-RadosBlockDevice-Cephsecret用来通过KubernetesAPI向Pod传递敏感信息，使用tmpfs（aRAM-backedfilesystem）persistentVolumeClaim-从抽象的PV中申请资源，而无需关心存储的提供方glusterfsiscsigitRepo根据自己的需求选择合适的存储类型，反正支持的够多，总用一款适合的:）7）安全一些主要原则：基础设施模块应该通过APIserver交换数据、修改系统状态，而且只有APIserver可以访问后端存储（etcd）。把用户分为不同的角色：Developers/ProjectAdmins/Administrators。允许Developers定义secrets对象，并在pod启动时关联到相关容器。以secret为例，如果kubelet要去pull私有镜像，那么Kubernetes支持以下方式：通过dockerlogin生成.dockercfg文件，进行全局授权。通过在每个namespace上创建用户的secret对象，在创建Pod时指定imagePullSecrets属性（也可以统一设置在serviceAcouunt上），进行授权。认证（Authentication）APIserver支持证书、token、和基本信息三种认证方式。授权（Authorization）通过apiserver的安全端口，authorization会应用到所有http的请求上AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式，其他需求可以自己实现Authorizer接口。8）监控比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的containermetrics抓取出来。在较新的版本里，cadvior功能被集成到了kubelet组件中，kubelet在与docker交互的同时，对外提供监控服务。Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storagebackend（如influxdb）构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里，也可以单独运行以standalone的方式。注意：heapster目前未到1.0版本，对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群，heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息，信息在内存的临时存储成为问题，再加上heaspter要支持api获取临时metrics，如果将heapster以pod方式运行，很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。

❿ googlecloud怎么登录

iclud不是苹果的云存储控件吗？用来登游戏的好像是Game Center吧