阿里云ECS使用体验

简介: 阿里云ECS使用体验

自我介绍

我是一名大三在读的大数据专业的学生,近期刚好有与Linux的相关课程,课程中老师有提到使用阿里的云服务器,或者使用VM本地虚拟机。同时近期也在自学spring,vue等等技术后,完成了一个后台系统的部分内容,想尝试结合课程所学的知识,尝试完成一次远程部署。

使用体验

入手的第一个问题便是关于服务器的安全组规则的配置问题,尤其在使用Nginx时产生了矛盾,这是和使用本地虚拟机极大的一个不同点,阿里云的防火墙和服务器的防火墙是独立的,以一种类似串联的方式运行,如果想要开放某一端口,需要同时保证在安全组规则,以及服务器防火墙中同时开放该端口。但其实在真正使用的过程中我遇到的问题远不止于此,在解决问题过程中,我不断的查阅资料,寻求解决方法,这使我收获颇丰;其次,是使用Xshell建立本地通信;最后便是各种环境的搭建,无论是从流畅度,还是操作体验来说,相较于本地虚拟机都要好很多。
本次体验涉及到的工具:Xshell
配置的软件环境:JDK1.8,MySQL5.7,Nginx1.20.1,Redis

收获总结

在疫情反弹的当下,我们只能在家学习,在此非常感谢阿里云可以提供如此好的一个平台,对于我们学生而言,并没有太多的经济来源,但阿里云给了我们一个免费,实用,友好的环境,让我们自己完成一个服务器配置,学习了解云服务的知识,将自己的项目部署到云服务器上,这对我们的学习来说是有极大实践意义的。通过这一次的体验,我相信无论是作为学习者还是开发者,阿里云都一定会是个不错的选择。

相关实践学习
2分钟自动化部署人生模拟器
本场景将带你借助云效流水线Flow实现人生模拟器小游戏的自动化部署
7天玩转云服务器
云服务器ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,可降低 IT 成本,提升运维效率。本课程手把手带你了解ECS、掌握基本操作、动手实操快照管理、镜像管理等。了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
弹性计算 JavaScript Java
阿里云ECS使用体验
阿里云ECS使用体验阿里云ECS使用体验
|
SQL 弹性计算 安全
阿里云ECS使用体验小记
本文主要介绍使用阿里云esc的经历以及使用感受
阿里云ECS使用体验小记
|
弹性计算 运维 安全
阿里云ecs使用体验
整了台服务器部署项目上线
阿里云ecs使用体验
|
17天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
阿里云与企业共筑容器供应链安全
171341 14
|
20天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
随着云计算和DevOps的兴起,容器技术和自动化在软件开发中扮演着愈发重要的角色,但也带来了新的安全挑战。阿里云针对这些挑战,组织了一场关于云上安全的深度访谈,邀请了内部专家穆寰、匡大虎和黄竹刚,深入探讨了容器安全与软件供应链安全的关系,分析了当前的安全隐患及应对策略,并介绍了阿里云提供的安全解决方案,包括容器镜像服务ACR、容器服务ACK、网格服务ASM等,旨在帮助企业构建涵盖整个软件开发生命周期的安全防护体系。通过加强基础设施安全性、技术创新以及倡导协同安全理念,阿里云致力于与客户共同建设更加安全可靠的软件供应链环境。
150297 32
|
28天前
|
弹性计算 人工智能 安全
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
随着中小企业加速上云,数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目,汇聚产品技术专家,探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性,提出三道防线:数据安全、网络安全和身份认证与权限管理,确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外,阿里云还推出了“ECS 99套餐”,以高性价比提供全面的安全保障,帮助中小企业安全上云。
201972 15
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
|
10天前
|
存储 人工智能 安全
对话|无影如何助力企业构建办公安全防护体系
阿里云无影助力企业构建办公安全防护体系
1256 11
|
12天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
通义灵码2.0全新升级,AI程序员全面开放使用
通义灵码2.0来了,成为全球首个同时上线JetBrains和VSCode的AI 程序员产品!立即下载更新最新插件使用。
1413 25