2017年3月8日至10日，Google 於舊金山召開的全球雲端用戶大會的 NEXT，除了公布去年一整年的成果外，也高調宣布全新的合作夥伴以及眾多強大的服務。相信各大媒體都正在製作相關報導，如今年正式與Verizon電信、企業ERP大廠SAP、HSBC匯豐銀行、甚至eBay都擁抱了Google Cloud Platform。而我們就focus在有哪些神奇的新東西吧！
GKE 系列教學 (二) – 簡介Pod的網路機制
從上一回我們了解到Kubernetes是微服務架構的一個核心以及各元件的機制後，想更一步的了解它的運作方式。本系列教學就是以實作的方式，結合 Google Container Engine(GKE, 因為GCE是指Compute Engine)，可以從較底層的對照比較：虛擬機器、網路、服務到負載平衡器，讓您可以直接了解Kubernetes如何在Google雲端運作。
開始前，先回答兩個問題：
手把手教你開始用 GCP 機器學習服務
Cloud Machine Learning 是 Google Cloud Platform 對於深度學習提供的管理服務。它可以讓您建立作用於任何大小、任何資料的學習模型，並藉由 TensorFlow 框架打造您的服務。您立即可以將訓練模型放置於全球的 prediction 平台，能支持成千上萬的使用者與 TB 等級的資料。除此之外，此項服務同時整合了 Cloud Dataflow, Cloud Storage 甚至 BigQuery。現在我們就來使用看看如何簡單的進行手把手 Cloud Machine Learning：
- 起始設定
- 設置 Cloud Storage Bucket
- 宣告變數
- 資料預先處理
- 訓練模型
- 部署並預測與檢驗成果
GKE 系列文章(一) – 為什麼使用 Kubernetes
Google 於2015年釋出Kubernetes(簡稱K8S)後，引起了話題。原先僅是屬於內部專案 – Borg，IT大廠如Redhat, CoreOS, IBM, 甚至 Amazon, Microsoft 這些公有雲端供應商都搶著整合進自己的服務中。到底是什麼原因讓Kubernetes爆紅?
