• 这两天玩了玩 Google App Engine,感觉所谓云计算就是一个屏蔽底层细节的操作系统,只不过这个操作系统是管理分布式计算的。从对用户起的作用来说,与我们现在用的 Linux Windows 本质上没什么区别。 让我们...
    这两天玩了玩 Google App Engine,感觉所谓云计算就是一个屏蔽底层细节的操作系统,只不过这个操作系统是管理分布式计算的。从对用户起的作用来说,与我们现在用的 Linux Windows 本质上没什么区别。

    让我们回想一下,计算机发展早期,没有现代操作系统的时候,我们想往磁盘上写入一些内容是一种什么情况。首先你要告诉机器使用哪个磁头,保存到哪个扇区、几号磁道;其次,你要自己控制 CPU,操作它的每一步动作;最后,你还要自己确定使用哪一段内存,确保这段内存空间不会对别的程序有影响。所有这些工作你都要自己完成。这种情况下,不但效率低下,而且很容易出错。


    我的 Google App Engine 站点:http://myqiao-app.appspot.com/exercise/

     

    而现代操作系统的发展,把所有这些细节都屏蔽了。我们要用 Java 向磁盘写点数据,只需要几条语句,至于数据被写到磁盘的什么位置,怎么使用CPU,怎么开辟内存缓存区,我们都不用管,操作系统在后台自动帮你完成这些工作,他不但效率高,而且基本不会出错。从这个意义上说,Dos、Linux、Windows 也是一块块“云”,把复杂的细节放到云后面,让我们可以关注更重要的东西。

    本来,目前这些操作系统已经可以满足我们的要求,例如我们做个个人网站、或者配置个企业服务器,都可以工作得很好。

    但是,随着一些超大型的互联网公司的出现,一些新的、麻烦的细节问题又出现了,原先的老式的“云”已经无法遮挡住这些新的问题。比如,像 Google、亚马逊等这些大型的互联网公司,动辄就拥有十几万台服务器,如果你是 Google 公司的一名员工,你完成了一些代码,想上传到公司的服务器让它工作,但是这里有十几万台服务器,你选择哪台呢?是三万八千五百四六号服务器比较好,还是六万九千八百二三好服务器比较好呢?而且,不同的服务器有各种各样的数据库,有各种各样的操作系统,等等等等,一切你都要自己考虑。于是,我们又回到了早年那种效率低下,容易出错的境地。

    好在,电脑本来就是一种自动化的机器,我们做不好,交给机器管理就是了。于是,现在所说的“云”出现了。

    你还是 Google 公司的一名员工,你同样完成了一些代码,想上传到公司的服务器让它工作。但是你不用考虑公司有多少台服务器,你只要告诉“云”,我要上传这些文件,它就会帮你完成这项工作。具体存到那台服务器上你不用管,有可能今天在这台上,或许明天来个“磁盘整理”又跑到那台上去了,但是不管这些文件在那里,你需要它的时候只要告诉“云”,拿回来,它就自动帮你找到。同样,你有一条数据,只要告诉“云”,存入数据库,具体什么类型的数据库,怎么连接,怎么释放,你都不用操心。云屏蔽了所有这些细节。

    从我试用两天 GAE 感觉,它仍然很低级,只提供了一些底层服务,用户接口并不友好。如果类比成 PC 操作系统,甚至还达不到 Dos 的水平。打个比方,要玩PC,你可能不需要计算机组成原理的知识了,但是你想玩得转,必须得懂操作系统原理和汇编语言,这让人很不爽。

    当然,底层服务完善了,上层接口也会慢慢友好的。我的设想的用户接口,文件管理应该模拟 ftp、数据库应该模拟关系型数据库管理,表面上看起来,用户与过去管理一个单台服务器、或者虚拟主机没有任何区别。当然,这些模拟只是表面上看起来和过去一样,实际上底层已经发生了很大的变化。这样,以前的习惯和知识都不用改变,这才是真正的“云”。如果要暴露过多的细节需要考虑,还都是一些新创造出来的知识,那还能称做“云”吗? 

    建议:
    1、如果你是玩票性质,想自己弄个免费虚拟主机玩玩,可以考虑;但是要付出学习成本;
    2、如果你的应用需要几百台、甚至几千台服务器,你也可以考虑租用“云服务”。虽然要付出学习成本,但是可以节约大规模硬件管理成本。
    3、如果你想弄个个人应用,建议还是租用虚拟主机,现在价格都很便宜;
    4、如果你是企业应用,但是服务器数量很少,最好也按照老方法来。
    5、如果你有几千台服务器,但你是技术牛人,建议你自行开发出比 Google 亚马逊还牛的“云”操作系统

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  •    OpenShift 是 redhat 公司推出的一个 PaaS 云计算应用平台,开发者可在上面构建、测试、部署和运行应用程序,它支持 Java, Ruby, Node....最重要的是,它的整个体系都是开源的,这和 IaaS 开源云计算软件 Op...

     



     OpenShift 是 redhat 公司推出的一个 PaaS 云计算应用平台,开发者可在上面构建、测试、部署和运行应用程序,它支持 Java, Ruby, Node.js, Python, PHP, Perl 等众多语言环境和开发框架,并且支持 MySQL, PostgreSQL, MongoDB 等数据库服务。最重要的是,它的整个体系都是开源的,这和 IaaS 开源云计算软件 OpenStack 一样,对于拥有硬件资源而希望部署云的服务提供商来说很有研究价值。

    一、再谈云计算

    云计算这个名词已经被炒翻了天,但到底什么是云,很多人其实仍在云里雾里。根据 NIST 的权威定义,云的服务模型,分为以下三种:

     



    •  Software as a Service (SaaS):软件即服务模型,用户直接使用构建在云端的软件。例如,Google Docs, Salesforce.com,甚至是 Web Email 也是云计算,因为我们抛弃了客户端。
    • Platform as a Service (PaaS):平台即服务模型,用户使用云平台所支持的语言和工具,开发应用并部署在云平台。例如,Google App Engine, Force.com,国内的 Sina App Engine
    • Infrastructure as a Service (IaaS):基础架构即服务模型,提供处理器、存储、网络等(虚拟)硬件资源给用户,用户可任意安装软件和开发环境,包括安装操作系统。例如,Amazon EC2, Joyent,国内的阿里云

    可见,三种模型从应用到平台再到架构,越来越底层,用户得到的可操作性和灵活性也越来越大。

     



     Red Hat 称,IaaS 和 PaaS 的特定实现既不应该是供应商锁定,也不应该受控于供应商。不同的架构阻碍了不同云之间的数据迁移。为了让云计算保持开放和活力,云端的实现应该走向真正的开放,不仅仅是在许可证上,而是也应该在管理方式上。OpenShift 将在这方面起一个标杆作用。反观某浪的 app engine,限制本地 I/O 读写和很多函数,要求开发者使用该平台的特有版本,这样一个封闭的环境实在是让人吐槽无力。

     

    二、开通 OpenShift 服务

    目前在 Red Hat 的 OpenShift 上可以免费创建三个 app,提供 1.5G 内存和 3G 存储空间。

    1. 使用 Web 方式

    (1)注册

    通过注册链接进行登记,这个很简单,不多说。

    (2)新增应用

    注册并 Email 激活完成后,登录管理后台,添加你的第一个应用。

     



     这时 PaaS 的优势就开始显现了,它提供了各种语言的平台给你选择,包括 Ruby, Python, PHP 以及当前热门的 Node.js 等等,与此同时还提供一些开发应用框架的一键安装,比如 ROR, WordPress 等等。

    选好自己的应用类型后,会进入配置页面,需要给你的应用添加一个二级域名。二级域名由“应用名”和“命名空间” 两部分组成,“命名空间”是和帐号绑定的,以后新增其他应用也会用到,不能再更改(已经可以更改了,不过所有应用的URL都会改变,成本很大),需要慎重选择。另外,应用创建后还可以绑定自己的顶级域名。

     



     这样,应用就创建成功了。接下来就是向服务器上传自己代码。OpenShift 使用 Git 来部署代码,你需要熟悉 Git 命令行的操作。另外值得一提的是,如果你按照上面 Web 的方式创建了第一个应用,在部署代码前你需要设置一个 RSA 密钥。

     



     这和 Amazon AWS 平台恰恰相反,AWS 会在云端生成密钥对,并将私钥下载给你。而这里是让你自己生成公钥和私钥,并将公钥上传给 OpenShift。虽然用户自己生成密钥看上去更安全,但无形中也增加了用户的使用壁垒。下面就是在 Linux 下使用 openssl 命令生成密钥对的方法

    $ openssl genrsa -out privatekey.pem 1024
    $ openssl rsa -in privatekey.pem -out publickey.pem -pubout

    用文本编辑器打开 publickey.pem,将里面的字符串粘贴到上图中的网页文本框中提交即可。

    2. 使用命令行方式

    如果使用命令行方式,则会自动创建密钥对,比较方便。参考“如何开始”指南,Windows 用户需要安装 cygwin 模拟 Linux 环境,包括 openssh、ruby、make、gcc、git 等等。考虑到 Ubuntu 用户比较多一些,下面是 Ubuntu 的操作流程

    # 安装rhc工具
    $ sudo apt-get install git ruby rubygems
    $ su -c 'gem install rhc'
    # 创建命名空间(慎重选择名字)
    $ rhc domain create -n mydomain -l rhlogin
    Password: (type... type... type...)
    # 创建应用
    $ rhc app create -a myapp -t php-5.3
    Password: (type... type... type...)
    # 部署代码
    $ cd myapp
    $ vim php/index.php
    (Make a change...  :wq)
    $ git commit -a -m "My first change"
    $ git push

    3. 添加模块

    一般应用都需要使用数据库以及其他辅助工具,OpenShift 也提供这些工具,十分方便。在网页管理后台中点击“My Applications”进入应用,选择“Add Cartridges”就可以看到有很多数据库可供使用,包括 MySQL, PostgreSQL 以及 NoSQL 数据库 MongoDB 等等。

    或者使用命令行工具添加模块

    $ rhc app cartridge add -a myapp -c mysql-5.1

    三、搭建 wordpress 博客

    现在 OpenShift 为了简化应用创建,提供了 WordPress 等常用软件的一键搭建,在上面“新增应用”的截图中都可以看到。不过为了熟悉代码部署的方式,我们还是使用 rhc 命令行把新建 wordpress 的整个流程走一遍,这也可以作为搭建其他语言类型应用的参考。

    # 新建一个名为wordpress 的 php-5.3 应用
    $ rhc app create -a wordpress -t php-5.3
     
    # 添加 mysql 支持
    $ rhc app cartridge add -a wordpress -c mysql-5.1
     
    # 下载 wordpress 代码到本地
    $ cd wordpress 
    $ git remote add upstream -m master git://github.com/openshift/wordpress-example.git
    $ git pull -s recursive -X theirs upstream master
     
    # 上传代码到 openshift 服务器
    $ git push

    完成。访问你的 wordpress:

    http://wordpress-$yournamespace.rhcloud.com

    默认帐号为admin/OpenShiftAdmin

    如果要绑定自己的域名,可以用以下命令:

    $ rhc-ctl-app -a wordpress -c add-alias --alias blog.lovelucy.info

    然后添加 blog.lovelucy.info 域名的 CNAME 到 wordpress-$yournamespace.rhcloud.com

    需要注意的是, git push 会把本地仓库推送到远端的代码仓库里,同时还会重写远端应用目录下的 repo 目录(就是 www 服务的根目录)。而这个过程似乎是覆盖式的重写,如果里面有不在仓库里的文件或目录,之后也会丢失。在 WordPress 管理页面里更新插件安装中文包,然后经过 push 后这些都没了。这也意味着,这个博客的更新,主题安装等都需要先在本地搞好、提交到本地的 git 仓库之后,通过 push 上去,才算可以使用,直接在 WordPress 管理界面更新、安装主题等,会被以后的 push 灭掉。或者可以先 pull 再 push。关于 git 的使用,我也才刚刚开始学习。

    经过测试,发现服务器 I/O 性能十分不错。Ping 了一下,欧洲和美国的用户访问都很快,只不过 Red Hat 可能没有在亚洲部署服务器,在中国访问网站连接速度不是很理想。

    四、总结

    根据 NIST 的定义,云计算服务至少应该包含如下几个特征:

    • On demand 按需服务。用户可以自己定义自己需要多少资源,灵活配置,不必为用不到的资源付费。例如某个网站应对高访问量只需要更多的 CPU 和 内存,而硬盘存储则不必很多。
    • Broad network access 可访问性。不论你是使用电脑、笔记本、手机,不论你使用什么网络,只要你连接上了 Internet,你就可以获取到你的计算资源。所以说云是瘦客户端的。
    • Resource pooling 资源池。云的提供商应当给用户提供计算、存储、网络等资源,用户按需索取,而不必理会底层细节。例如云服务供应商的服务器可能遍布各大数据中心,但对用户来说,他看到的只是 CPU 内存等资源,他不需要知道自己所使用的资源到底在哪一台物理设备上,也就不会受限于这些因素。
    • Rapid elasticity 快速伸缩。用户可以没有限制地对自己的资源进行调整,平滑过渡,立即生效。例如给自己的服务器增加计算能力,或者获取更多的网络带宽,指令发出后自动执行。
    • Measured service 服务可测量。云系统应该可以监控、报告自身资源的使用情况,甚至自动进行调整优化,无需人工干预。另外就是可以根据使用量来进行计费。

    前两年的时候,云计算、物联网等概念炒作得十分火热,国内却基本没有看到任何实质的产品出现。政府跟风起哄,投入了很多,基本上都是被伪装为砖家的商人给骗了,资金都被挪去搞了房地产。现在,物联网基本上也没怎么提了,不过整个数据中心的技术却是已经有了实质性的进展,很多主流互联网公司都在自己建立数据中心。海量存储、MapReduce 并行计算,虚拟化等等技术不断在进步和创新。在借鉴国外先行者成功的基础上,国内很多互联网公司也有了不少积累。在移动互联网时代,由于终端设备的计算能力限制,云计算会有非常大的发展前景。

    参考链接:
    在OpenShift中部署ROR应用
    在Red Hat OpenShift平台部署Django应用
    OpenShift 各种语言框架的上手指南

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  • 云计算被认为是继个人计算机和互联网变革之后的又一次重大 IT 革命,它基于互联网和虚拟化的技术为用户提供按需分配...本文为大家整理了主要云计算服务厂商提供的产品,分为提供永久免费使用的有限功能和免费试用两种。

    cloud
    云计算(Cloud Computing)被认为是继个人计算机和互联网变革之后的又一次重大 IT 革命,它基于互联网和虚拟化的技术为用户提供按需分配的基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)以及软件即服务(SaaS)。

    如今,越来越多的企业为了满足整合计算资源和服务能力的要求而转向云计算平台。作为开发者,我们也需要紧跟时代发展的步伐,了解云计算平台上的开发技能和各种云服务的使用。因此,本文为大家整理了主要云计算服务厂商提供的产品,分为提供永久免费使用的有限功能和免费试用两种。

    Amazon AWS 免费套餐

    亚马逊于 2019 年推出了 AWS 中国(宁夏)区域免费套餐,包括三种不同类型的优惠:12 个月免费、永久免费、试用。

    aws

    其中,永久免费套餐产品不会过期,且适用于所有新注册和现有AWS 中国(宁夏)区域的客户:

    • 数据库DynamoDB,25GB 的存储,25 个预置写入容量单位(WCU),25 个预置读取容量单位 (RCU),足以处理每月最多 2 亿次请求;AWS Database Migration Service 数据库迁移服务,750 个小时的 Amazon DMS 单可用区 dms.t2.micro 实例使用时间,50GB 通用型 (SSD) 存储。
    • 计算AWS Lambda,每月 1000000 次免费请求,每月计算时间最多可达 320 万秒。
    • 移动Amazon SNS 消息推送服务,1000000 次发布,100000 条 HTTP/S 传输,1000 封电子邮件传送。
    • 应用程序集成Amazon SQS 消息队列服务,1000000 个请求;AWS SWF 任务协调和状态管理服务,10000 个活动任务,30000 个工作流程日,1000 个已启动的执行。
    • 开发者工具AWS CodeBuild 持续集成服务,可编译源代码、运行测试并生成可随时部署的软件包,每月 100 构建分钟;AWS Systems Manager 自动收集软件清单、应用操作系统补丁、创建系统映像以及配置 Windows 和 Linux 操作系统;Amazon CloudWatch AWS 云资源和应用程序监控服务,10 个自定义指标和 10 个警报,1000000 个 API 请求,5GB 日志数据摄取和 5GB 日志数据存档,3 个控制面板,每个面板每月最多 50 个指标。

    12 个月免费使用的产品包括:

    • 计算Amazon EC2,每月 750 个小时的 Linux、RHEL 或 SLES t2.micro 实例使用时间,每月 750 个小时的 Windows t2.micro 实例使用时间;Amazon ECR Docker 容器存储和管理服务,每月 500MB 的存储;Elastic Load Balancing 在多个 Amazon EC2 实例之间自动分配传入应用程序流量,每月 750 个小时的 Classic Load Balancer 和 Application Load Balancer 共享时间,15GB 的 Classic Load Balancer 数据处理,15 个 LCU 用于 Application Load Balancer。
    • 存储Amazon S3 对象存储,5GB 标准存储,20000 个 Get 请求,2000 个 Put 请求;Amazon EBS 用于 Amazon EC2 实例的持久性块存储,30GiB 的 Amazon EBS:通用型 (SSD) 或磁性介质存储的任意组合,2000000 的 I/O(使用 EBS 磁性介质存储),1GB 快照存储。
    • 数据库Amazon RDS 关系数据库服务,支持 Amazon Aurora、MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle BYOL 或 SQL Server。每月 750 个小时的单一可用区 db.t2.micro 数据库使用时间(适用的数据库引擎),20GB 通用型 (SSD) 数据库存储,20GB 数据库备份和数据库快照存储;Amazon ElastiCache 兼容 Redis 和 Memcached 的数据存储或缓存,750 个小时的 cache.t2micro 节点使用时间。
    • 移动Amazon API Gateway 服务,每月接收 100 万次 API 调用。

    短期试用产品包括:

    除此之外,亚马逊还提供了 AWS 海外区域账户免费套餐

    Google GCP 免费服务

    Google Cloud Platform 免费服务(需要翻墙)包含两个部分:永久免费和12 个月免费试用。

    google
    其中,“始终免费”计划可让限量免费使用许多常用 Google Cloud 资源:

    • 计算Cloud Run 计算平台,每月 200 万个请求,36 万 GB-秒内存,18 万 vCPU-秒计算时间,每月 1 GB 网络出站流量(来自北美);Compute Engine 高性能虚拟机,每月 1 个 f1-micro 实例(仅限以下区域:us-west1、爱荷华:us-central1、南卡罗来纳:us-east1),30 GB 月 HDD,部分区域可存储 5 GB/月的快照,每月 1 GB 网络出站流量 - 从北美到所有区域目的地(不包括中国和澳大利亚);Cloud Functions 事件驱动型无服务器计算平台,每月 200 万次调用(包括后台和 HTTP 调用),40 万 GB-秒内存,20 万 GHz-秒计算时间,每月 5 GB 网络出站流量;Google Kubernetes Engine 集群,所有规模的集群都没有集群管理费用,每个用户节点均按标准的 Compute Engine 价格收费;App Engine 无服务器应用平台,28 实例小时/天,5 GB Cloud Storage 存储空间,共享 Memcache,每天 1000 次搜索操作,10 MB 搜索索引,100 封电子邮件/天;
    • 数据库Cloud Firestore 文档数据库,1 GB 存储空间,每天 50000 次读取、20000 次写入、20000 次删除;BigQuery 数据仓库,每月 1 TB 查询,10 GB 存储空间。
    • 存储Cloud Storage 对象存储系统,每月 5 GB 的 Regional 存储空间(仅限美国区域 - 不包括北弗吉尼亚 [us-east4]),每月 5000 次 A 类操作,每月 50000 次 B 类操作,每月 1 GB 网络出站流量 - 从北美到所有区域目的地(不包括中国和澳大利亚)。
    • 数据分析Cloud Pub/Sub 消息传递和数据流式传输服务,每月 10 GB 消息。
    • 管理工具Stackdriver 嵌入式监测套件,50 GB 日志(留存 30 天),API 读取权限,基本电子邮件提醒;Cloud Deployment Manager 云资源管理器,不限量读取请求,不限量删除请求,每天 1000 个 API 写入请求,每秒 20 个 API 请求,每个项目 1000 个活跃部署,用户所提供配置的大小上限为 1 MB,展开后的配置大小上限为 1 MB
    • AI 和机器学习Vision AI,每月 1000 个单元;Cloud Speech-to-Text,每月 60 分钟;Natural Language,每月 5000 个单元;
    • 开发者工具Cloud Build 持续构建、测试和部署工具,每天构建 120 分钟;Cloud Source Repositories 代码库,托管多个私有 Git 代码库,最多可为 5 名用户免费提供访问权限,并可提供 50 GB 存储空间和 50 GB 出站流量。
    • 市场GCP Marketplace 解决方案,免费试用精选虚拟机、Kubernetes 应用和 SaaS 解决方案(试用期长度各不相同),以确定相应解决方案是否适合您的需求。
    • 安全Security Key Enforcement 强制使用安全密钥,帮助防范网上诱骗,最多可供 50 名用户免费使用。

    另外,12 个月免费试用(含 $300 赠金)功能可用于任何 Google Cloud 服务;具体内容可以参考相关文档

    Mircosoft Azure 免费服务

    Microsoft Azure 云计算平台提供了永久免费、12 个月免费使用以及 200 美元额度的任意服务 30 天试用三种免费服务

    Azure

    永久免费的产品包括:

    • 计算Azure App Service,托管 10 个 Web、移动或 API 应用,并享有 1 GB 存储空间;Azure Functions,每月 1 百万个请求和 400,000 GB 的资源用量;Batch,使用适用于 HPC 应用程序的作业流程和规划功能在云端缩放应用程序;Azure Maps,S0 帐户层提供 250,000 月度地图磁贴负载和 25,000 月度服务调用。
    • 集成,事件网格,100,000 每月操作数;
    • AI + 机器学习Azure Kubernetes Service (AKS),针对群集虚拟机的免费 Azure 容器服务;Face API,每月 30,000 个事务,处理速度为每分钟 20 个事务。Translator Text,包含 2 百万个用于语音翻译 API 的免费字符。
    • 开发人员工具DevTest Labs,启用快速、简单和高效的开发/测试环境;Azure DevOps,5 位用户(具有无限制的专用 Git 存储库);Visual Studio CodeMachine Learning Server,每次实验 100 个模块,用时 1 小时,提供 10 GB 存储空间;SQL Server 2017 Developer 版本。
    • 身份标识Azure Active Directory, 存储 50,000 个对象,且允许 10 个应用使用单一登录 (SSO) 方式(每个用户);Active Directory B2C,每月可以有 50,000 个活跃用户 (MAU);
    • 容器Azure Service Fabric ,构建和运行始终在线、可缩放、分布式应用;Azure Cognitive Search,提供用于 10,000 托管文档的 50 MB 存储空间,其中每项服务包含 3 个索引;Notification Hubs,免费的命名空间和 1 百万个推送通知;
    • 安全性Azure Security Center,预防、检测和响应威胁,同时增加 Azure 资源的可见性并控制其安全性。
    • 管理和监管Azure Advisor,获取针对 Azure 最佳做法的个性化建议;Automation,500 分钟免费作业运行时;Azure Monitor,用于无限多的节点(服务器或平台即服务实例),并享有每月 1 GB 的遥测数据
    • 联网Azure Load Balancer,公共负载均衡 IP (VIP);虚拟网络,50 个;虚拟网络间数据传输,仅限入站;带宽(数据传输),5 GB 的出站数据传输带宽,无限免费入站数据传输;
    • 数据库Azure Data Factory,5 个免费低频活动;
    • 分析Data Catalog,无数量限制的用户和 5,000 目录对象。
    • IoTAzure IoT Central,包括多达 5 台设备,每个设备具有 50,000 条月度消息;Azure IoT 中心,包含每天 8,000 条消息(按每条消息 0.5 KB 计算);

    以下产品可以免费使用 12 个月:

    • 计算虚拟机,750 小时适用于 Linux 和 Windows 的 Azure B1S 常规用途虚拟机使用时间。
    • 存储托管磁盘,通过将两个 64 GB (P6) SSD 存储合并得到的 128 GB 托管磁盘,外加 1 GB 快照和 2 百万个 I/O 操作;Blob 存储,5 GB 的 LRS-Hot Blob 存储,含 20,000 次读操作和 10,000 次写操作;Azure 文件存储, GB LRS 文件存储,包含 2 百万读取操作、2 百万列表操作和 2 百万其他文件操作。
    • 数据库Azure SQL Database,250 GB SQL 数据库标准 S0 实例,包含 10 个单位的数据库事务;Azure Cosmos DB,5 GB Azure Cosmos DB,具有 400 个预留单位。
    • 联网带宽15 GB 的出站数据传输带宽,无限免费入站数据传输;公共 IP 地址,1,500 小时的动态公共 IP 地址,用于上面列出的 B1S 虚拟机。
    • AI + 机器学习计算机影像,S1、S2 和 S3 层每层 5,000 个事务;个性化体验创建服务,S0 的 50,000 个事务;文本翻译,2 百万字符标准翻译和自定义培训任意组合;异常检测器,标准实例的 20,000 个事务;表单识别器,S0 的 500 页;内容审查器,标准实例要审查或审核的 10,000 个事务;自定义视觉,标准实例有 10,000 个预测,包括一个培训课时和两个项目,每个项目包含 5,000 个培训图像;人脸,标准实例的 30,000 个事务;墨迹识别器,S0 的 2,000 个事务;语言理解,10,000 个文本请求事务;QnA Maker,每月三天免费;文本分析,标准实例的 5,000 个事务。

    Oracle 云免费套餐

    Oracle 于 2019 年推出了云免费套餐,包含 Always Free 服务以及 300 美元储值或 30 天的免费试用资格。

    Oracle
    其中,Always Free 云服务包含以下永久免费项目:

    • 数据库,自治事务处理或自治数据仓库共计 2 个数据库,每个数据库配备 1 颗 OCPU 和 20 GB 存储空间。
    • 计算,2 个虚拟机,每个虚拟机配备 1/8 OCPU 和 1 GB 内存。
    • 存储,2 个块存储卷,共计 100 GB;10 GB 对象存储;10 GB 归档存储。
    • 其他服务,负载平衡器:1 个实例,10 Mbps 带宽;监视:5 亿摄取点数,10 亿检索点数;通知:每月传递 100 万次,发送 1000 封电子邮件;出站数据传输:每月 10 TB。

    除此之外,Oracle 提供了 300 美元储值或者 30 天内免费试用(以先到者为准)的更多服务,支持创建应用原型、在笔记本上运行机器学习模型或者试用 Oracle 云市场中的软件。包括数据库(Oracle 自治数据库、Oracle NoSQL 数据库)、分析、计算和 Container Engine for Kubernetes,每项可用服务最多 8 个实例,存储高达 5 TB。

    IBM 云免费服务

    IBM 提供的云免费服务包括永久免费访问的服务、200 美元额度的任意服务(30 天有效期限)以及部分试用服务。

    ibm
    其中,永久免费的服务包括(不需要提供信用卡):

    更多的试用服务可以查看完整的 IBM 云产品

    腾讯云免费产品

    腾讯云免费产品分为企业专区和个人专区,包括长期免费产品和限时体验产品。

    tencent
    针对个人认证用户,主要提供了以下长期免费的产品:

    • 网络私有网络 VPC,自定义私有网络,子网,路由资源以及同地域对等连接;负载均衡 CLB, 内网型负载均衡免费;对等连接 PC,同地域连接免费;弹性网卡 ENI,灵活、安全、高可靠的弹性网络接口,满足您在多个云服务器间自由迁移。
    • 云通信即时通信 IM,体验版 IM 可免费使用,具有完整的云通信 IM 即时通讯功能。
    • 数据库数据传输服务 DTS,集数据迁移、同步、订阅于一体的数据传输服务。
    • 计算云函数 SCF,每月 100 万次调用,每月 40 万 GB;弹性伸缩 AS,根据用户的业务量变化 自动调整 CVM 实例的数量。
    • 容器容器服务 TKE,提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。
    • 存储文件存储 CFS,10 GB的存储量。
    • 开发者服务标准兼容测试 SCT, 1次覆盖50台机型的标准兼容测试资格;云 API,以接口的形式访问腾讯云的各类资源;命令行工具 TCCLI,快速轻松调用云API管理您的云资源;云监控 CM,实时、全面、详尽的云产品监控告警运维平台;云拨测 CAT,依托腾讯专有的服务质量监测网络,提供范围广、细粒度、多协议的专业拨测服务;访问管理 CAM,帮助客户安全的管理腾讯云账户的访问权限,资源管理和使用权限。
    • 办公协同TAPD敏捷项目管理,敏捷研发协作平台,提供贯穿敏捷研发生命周期的一站式服务。
    • 安全DDoS 基础防护,为腾讯云上用户提供免费的基础 DDoS 防护服务;主机安全,提供黑客入侵检测和漏洞监测等安全防护服务。
    • 人工智能机器翻译,文本翻译 500 万字符/月,语音翻译 10000 次调用/月,图片翻译 10000 次调用/月;身份证识别,每月 1000 次;人脸检测与分析,每月 10000 次;语音识别,录音文件 30 小时/月,实时语音 15 小时/月,一句话识别 15000 次调用/月;自然语言处理 NLP,免费公测;以及其他的人工智能服务。

    更多的试用服务可以查看腾讯云产品

    华为云免费专区

    华为云免费专区为企业用户和开发者提供了长期免费产品、限时体验产品以及免费课程。

    huawei
    其中,长期免费产品包括:

    更多的试用服务可以查看华为云产品

    百度云免费套餐

    百度云免费套餐为企业和个人提供了长期免费产品、限时体验产品和 300 元续费代金券。

    baidu
    其中,长期免费产品包括:

    更多的限时体验服务可以查看百度云

    阿里云免费试用

    阿里云免费试用套餐提供了限时免费试用产品。

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  • 以前有人会因为深度学习而购入高端的Nvidia显卡,现在好了,Google开放了旗下的GPU云计算平台,而且还是免费的。 Google推出的免费深度学习云计算平台称作Google Colaboratory。Google Colab提供的免费GPU为Tesla ...

    开始机器学习的同学可能都知道:机器学习,特别是深度学习,在GPU上数据处理比在CPU上要快得多,少则几倍,多则几十上百倍的差距。以前有人会因为深度学习而购入高端的Nvidia显卡,现在好了,Google开放了旗下的GPU云计算平台,而且还是免费的。

    Google推出的免费深度学习云计算平台称作Google Colaboratory。Google Colab提供的免费GPU为Tesla K80 GPU,一块高性能的GPU,长相如下图:

    image

    它可以运行Keras、Tensorflow、PyTorch或Mxnet等主流深度学习框架。

    下面就介绍如何使用Google Colab云平台。

    前提条件

    1. 翻墙,由于一些不可说的原因,在国内并不能直接访问Google Colab服务。
    2. 拥有Google帐号,如果你申请过GMail或Google Drive,就有了Google帐号。

    在Google Drive上创建目录

    Google Colab使用Google云端网盘存放工作代码,所以首先为我们的深度学习应用创建一个目录,比如可以命名为GoogleAI,当然你也可以使用缺省的Colab Notebooks文件夹。

    image

    image

    创建Colab Notebook

    步骤为:鼠标右键 > 更多 > Colaboratory

    image

    新建的notebook的标题为”untitle”,可以点击标题进行修改:

    image

    设置GPU

    步骤依次为 修改 > 笔记本设置,在硬件加速器一栏选择GPU

    image

    image

    运行基本的Python代码

    Google Colab实际上是基于Jupyter Notebook。Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。它基于浏览器技术,环境配置好之后,用户只需要通过浏览器即可访问。Notebook支持将代码嵌入到文档,文档采用Markdown编写,代码可以交互运行,特别适合做演示、教程。

    比如下图上半部分是来自《机器学习实战》一书中的代码,下半部分就是执行的结果。

    image

    GPU是否在工作?

    要确认GPU是否在工作,请运行如下代码:

    import tensorflow as tf
    tf.test.gpu_device_name()

    结果如下:

    image

    要进一步查看GPU型号:

    from tensorflow.python.client import device_lib
    device_lib.list_local_devices()

    image

    可以看到,GPU型号为Tesla K80

    查看其它硬件配置

    查看内存:

    !cat /proc/meminfo

    image

    查看CPU:

    !cat /proc/cpuinfo

    image

    总结

    Google Colab为程序员入门深度学习提供了一个良好的云计算平台,而且还免费。实际上就是Google给你一台带GPU的云计算虚拟机,降低深度学习的门槛。在接下来的文章里,我还将说明如何安装python库、运行自己编写的代码或者从github克隆的项目代码,敬请关注。

    参考

    1. Google Colab Free GPU Tutorial
    2. Jupyter Notebook 快速入门(上)

    image

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    2.  百度开放云平台试用评测报告

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