Aruba Cloud Tutorial

In questo tutorial imparerai ad abilitare il protocollo HTTPS su Apache 2 con Ubuntu 20.04, configurando una connessione protetta attraverso il protocollo SSL.

Apache SSL Ubuntu

Continuiamo quanto iniziato nel capitolo precedente. Abbiamo approcciato un primo caso di studio sul Machine Learning e a lavorare sul dataset Ames Housing. Abbiamo applicato tecniche di EDA ed effettuato alcuni test statistici sui dati. Ora proseguiamo la nostra analisi.

Machine Learning ML Python

Abbiamo raggiunto il capitolo conclusivo del nostro primo viaggio nel machine learning. In questo capitolo, intraprenderemo il nostro primo progetto di Machine Learning: affronteremo un problema reale e proveremo a risolverlo usando algoritmi di ML. Per ottenere la miglior soluzione possibile eseguiremo una quantità significativa di pre-processing e di pulizia dei dati in modo da renderli pronti per l’analisi.

Machine Learning ML Python

Proseguiamo il discorso iniziato nella prima parte di questo capitolo sulle Serie Temporali.

Machine Learning ML Python Serie Temporali

Finora abbiamo adoperato le tecniche di Classificazione, Clustering, Regressione ed Ensemble Learning per esplorare in dettaglio gli algoritmi usati per fare predizioni sui problemi di Machine Learning. Abbiamo anche visto alcuni metodi per valutare quale algoritmo si adatti meglio a un determinato problema e appeso l’arte di combinare i risultati di più modelli per ottenerne di maggiormente affidabili. In questo capitolo affronteremo un livello più avanzato delle tecniche di predizione e studieremo come predire risultati che dipendono dal tempo.

Machine Learning ML Python Serie Temporali

Grazie a questa guida vedrai come installare e configurare il firewall UFW sul tuo server Ubuntu 20.04 e imparerai i principali comandi per gestire il firewall in maniera semplice e intuitiva.

Firewall Sicurezza Ubuntu UFW

Nel capitolo precedente abbiamo introdotto i concetti di Service Discovery e bilanciamento del carico in Kubernetes. Nell'ultima parte di questa serie su Kubernetes vediamo alcuni metodi alternativi per attuare la Service Discovery, parleremo infine di AutoScaling e del componente HPA (Horizontal Pod Autoscaler).

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Le applicazioni Kubernetes vengono suddivise in servizi e microservizi che risiedono nei Container e vengono poi distribuite in vari Pod, possibilmente replicati, all’interno del cluster. Per esporre i Pod anche all’esterno, creiamo i Service, che ci forniscono degli indirizzi IP per connetterci a tali Pod. Per accedere ai servizi però, come abbiamo visto, non è possibile usare tali indirizzi IP, in quanto questi cambiano ogni volta che un Pod viene modificato, creato o distrutto e rimangono quindi validi solo nel periodo di vita del Pod. Abbiamo anche visto come scalare i servizi andando a scalare manualmente i Pod. In questo capitolo, vedremo come esporre queste repliche. Per accedere facilmente ai servizi dell’applicazione, Kubernetes mette a disposizione i meccanismi di Service Discovery e Load Balancing.

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I Volumi sono oggetti Kubernetes che servono a gestire l’accesso ai dati all’interno delle applicazioni distribuite su container. Ogni applicazione necessita di accessi in memoria, tuttavia usare una memoria a livello di Container non è una buona scelta, dato che qualora un container dovesse smettere di funzionare, verrebbe riavviato dal kubelet e ogni dato andrebbe perso. Lo stesso vale per l’utilizzo di memorie a livello di singolo Pod, in quanto qualora ci fossero più container che eseguono all’interno dello stesso Pod, ci toccherebbe gestire manualmente la concorrenza.

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Kubernetes permette di eseguire parti della nostra applicazione su componenti isolate, i Pod. Tali componenti possono essere rese accessibili tramite i Service Kubernetes, oggetti che fungono da endpoint per le connessioni. Sia i Pod che i Service sono oggetti Kubernetes, ovvero delle astrazioni della struttura del nostro sistema. In questo capitolo vedremo gli oggetti di Kubernetes e come specificarli. 

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