GKE 系列文章(一) – 為什麼使用 Kubernetes

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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?

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透過 GCP分析交通資料,打造機器學習應用

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作者:李振皓(現就讀於台大電機所)

機器學習是這幾年來熱門的技術,Google也不斷的將其應用於產品上,改善使用體驗,比如 Gmail中的智慧回覆功能,Youtube的影片推薦,或是地圖上的交通路況預估,都讓生活更為便利。但你知道這些服務背後都是怎麼運作的嗎?這回我們將透過交通資料的分析案例,來替各位解構背後的 GCP應用方式,告訴各位如何應用 GCP處理資料,並透過機器學習分析數據。

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Stackdriver介紹 : 統一GCP與AWS的監控與Log紀錄服務

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您的監控好夥伴 – Stackdriver!

Google 於 GCP NEXT 2016 興奮地再次發佈了 Stackdriver 的消息。它提供了rich dashboards, 監控, 警告, log 紀錄分析, 追蹤(tracing), 錯誤回報(error reporting)及生產環境除錯(production debugging) ,是一個跨足了 GCP 及 AWS 的統一性服務。Stackdriver 有效地大幅減少團隊在生產時花費的尋找錯誤及修復錯誤的時間。本篇介紹Stackdriver的好處以及其計價方式:

  • 整合 GCP 與 AWS 的統合介面
  • 多項 GCP 原生整合功能
  • 幫您快速發現並修復問題
  • Stackdriver 計價方式

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快速上手!使用 Kubernetes 建立 Spark 服務

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Kubernetes Logo。圖/Kubernetes

作者:李振皓(現就讀於台大電機所)

用過 HadoopSpark 嗎?相信與巨量資料處理為伍的朋友們都不陌生,透過分散式的計算,可以大幅降低程式運算時間,讓推薦系統、搜尋等服務能在短時間內,根據使用者行為,快速地做反應與變化。應付這麼大量的資料,背後的機器肯定是數以千計,無法透過人工來監控機器的狀態。因此,本文將介紹 Kubernetes 容器管理工具,並透過簡單範例,告訴你如何在 GCP上建立一個 Spark叢集。

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