Публикации по теме 'google-cloud-platform'


Как развернуть Java API на GCP GKE с помощью HELM
Пошаговое руководство с примером проекта Kubernetes — одна из быстро развивающихся технологий, и в настоящее время все компании внедряют ее. Когда вы запускаете любое приложение в Kubernetes, вам нужно развернуть очень много объектов, таких как развертывание, карта конфигурации, секреты и т. д. Вам нужно определить все эти объекты в manifest.yml . файл и отправить эти файлы в…
Нет, Cloud Run не лучше, чем Google Cloud Functions.
Правильные вопросы Уже больше года я читаю множество статей о Google Cloud Run, некоторые из них сравнивают Cloud Run и облачные функции. Вывод всегда один и тот же ⇒ Cloud Run лучше, полнее, с большим количеством языков, большим количеством кофе и другими вещами. Тем не менее, я ждал больше года, прежде чем запустить свой первый рабочий экземпляр Cloud Run. Несмотря на то, что эта статья, естественно, сравнивает Cloud Run и Cloud Function, ее главная цель — нанести ответный удар..
Рекомендации по облачным функциям (1/4): подготовьте среду
Эффективно структурируйте, тестируйте, повторно тестируйте и развертывайте Google Cloud Functions Эта статья является частью серии из 4 статей, в которых я даю различные советы по разработке Google Cloud Functions. Эта работа является результатом двухлетней ежедневной практики, развертывания и мониторинга. Некоторые из этих лучших практик взяты непосредственно из официальной документации, другие — из моего опыта, которые оказались наиболее эффективными. Для любой другой точки зрения, не..
Получение сертификата Google Professional Machine Learning Engineer и обучение
Введение Работая в сфере науки о данных с 2016 года, я решил улучшить свои навыки в области облачных вычислений и машинного обучения в облаке. В настоящее время для специалиста по данным становится обязательным свободно работать с облачной платформой и переходить с локальной среды на облачную с минимальными усилиями. Я решил выбрать Профессиональный инженер по машинному обучению . Зная, что у Google есть большая экосистема инструментов машинного обучения, таких как Tensorflow,..
Безопасность и развертывание приложений машинного обучения на Google Cloud Platform
Развертывание модели Создание модели на Google Cloud Platform может принимать разные формы, но насколько она на самом деле безопасна после ее развертывания? Есть несколько огромных преимуществ в использовании безопасности GCP, но есть несколько вещей, которые Servian всегда делает для решения проблем безопасности и конфиденциальности. Скажем, например, что у меня есть игра, в которой используется обученный алгоритм машинного обучения, чтобы предоставить пользователю данные о погоде в..
Выбор подходящей службы хостинга на облачной платформе Google для вашего приложения
Какая среда выполнения лучше всего соответствует потребностям вашего приложения в Google Cloud Platform Google Cloud Platform предлагает широкий спектр возможностей для запуска вашего кода. В этой статье мы рассмотрим все функции службы, варианты использования и цены, а вы решите, какая из них соответствует потребностям вашего приложения и уровню контроля над инфраструктурой, которую вы хотите. Сравним Облачные функции , Cloud Run , App Engine , Cloud Dataflow , Compute Engine..
Создание вашего следующего бессерверного приложения: полное руководство.
Бьюсь об заклад, вы уже слышали о бессерверных архитектурах: следующем этапе развития облачных вычислений. Термин «бессерверный» фактически объединяет две области облачных вычислений: бэкэнд как услугу (BaaS) и функции как услуга (FaaS). С помощью BaaS мы разбиваем наши приложения на более мелкие части и реализуем некоторые из них полностью с помощью внешних сервисов. Обычно это делается с помощью вызова API (или вызовов gRPC ). Одним из самых популярных бэкэндов как услуги является..