隨機亂數生成演算法獲突破

一般的隨機算法為了提高隨機性會在演算法中引入環境的隨機性,比如滑鼠或鍵盤的位置等。電腦會採樣若干時間點的滑鼠位置然後轉化為一串數字。但這仍然算不上真正的隨機,比如前一刻滑鼠位置如果是在螢幕左側的話,下一刻滑鼠跑到右側的可能性是很低的。因此這樣生成的隨機亂數序列仍然具有相關性的,或者是可能會偏向特定值的。也就是說,這種隨機性還是很弱。
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11-10-09: Dice
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本文來自於  sciencenews.org《New technique produces real randomness》,36 氪 翻譯

隨機亂數在軟體的應用非常廣泛。比如說抽獎程式就是一下能想到的應用之一。但是在一些更加重要的應用當中隨機亂數也發揮著重要的作用,比如加密敏感訊息、對地球天氣等複雜系統建模以及數據的公正採樣等都離不開隨機亂數。

不過電腦生成隨機亂數要比擲骰子困難得多,而且那些隨機亂數實際上並不是完全不可預測的,而是在隨機種子的基礎上結合演算法自動生成的「數」,這些「數」實際上是可複製的,算不上真正的隨機(偽隨機亂數)。所以隨機亂數的隨機性問題是基礎演算法面臨的一大難題。

不過最近德州大學的兩位電腦科學家 Eshan Chattopadhyay 和 David Zuckerman 開發出了一種改進的隨機抽樣器,這種算法只需要兩種隨機性不強的來源即可生成真正隨機的數字,被認為是基礎算法取得的一大突破。

一般的隨機算法為了提高隨機性會在演算法中引入環境的隨機性,比如滑鼠或鍵盤的位置等。電腦會採樣若干時間點的滑鼠位置然後轉化為一串數字。但這仍然算不上真正的隨機,比如前一刻滑鼠位置如果是在螢幕左側的話,下一刻滑鼠跑到右側的可能性是很低的。因此這樣生成的隨機亂數序列仍然具有相關性的,或者是可能會偏向特定值的。也就是說,這種隨機性還是很弱。

而隨機抽取器則是通過這些隨機性較弱的來源來發掘隨機性。用 MIT 電腦科學家 Dana Moshkovitz 的話來說,隨機性是一種資源,獲取隨機性的過程就像是挖金礦一樣—先開採礦石,然後排沙篩金。

而兩位科學家的算法是對隨機抽樣器的改進。這種隨機抽取器將兩種獨立的弱隨機亂數來源組合為一個接近隨機的集合,並且只有細微偏差。然後再利用彈性函數(一種訊息組合方法)將一串數字轉化為真正的隨機位 —1 或 0。

利用彈性函數進行訊息組合可以防止偏差的出現。比方說在大選裡面,一些蓄意的投票者有可能會把結果引向想要的方向。但彈性函數可以保護誠實的投票者。因為它不是選取簡單多數,而是先把數據分成 3 組,然後選取每組中的多數,再把選出來的數分成 3 組然後再抽取每組中的多數,以此類推直到最後。這種做法使得選舉可以容忍大量盲點的存在,而在隨機亂數生成方面,這種做法可以把偏差數過濾掉。

跟以往需要接近隨機輸入的隨機抽取器相比,這種新的辦法正是通過在隨機性非常非常弱的來源當中「淘金」來挖掘真正的隨機亂數,從而實現了隨機性的實質性改進,其結果已經接近於理想情況。對於加密、複雜系統模擬等應用來說,這是一個非常好的消息。

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開發者享受 CI/CD 價值!運用 Amazon EKS 整合 GitLab 創建自動化部署

企業如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署,減輕人力負擔,提升專案服務運作效率?
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所謂現代化智慧 IT,所有工程師最希望的境界,莫過於只要輕鬆點幾下設定,系統就會自動跑起來,管理者再也不用隨時待命在機台旁邊,從此工作悠哉又快樂!儘管這樣情境還沒到來,但隨著敏捷式開發的流行,除了 DevOps 人員,有越來越多開發者將 CI/CD 概念融入到工作流程當中,例如從 build code、執行 unit test、到部署應用程式。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

上述種種反覆步驟自動化執行,也就能提昇服務品質、主動通知開發人員以減輕人力負擔,讓專案服務能持續運作。

其中,GitLab 是執行 CI/CD 常用的工具之一,也是開發者使用程式碼儲存庫的地方。為了讓 GitLab Runner 在雲端快速實踐 CI/CD,《AWS 開發者系列》透過影片分享,如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署。

以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

Amazon EKS 對容器管理輕鬆簡單、維運省時省力

容器化服務越來越興盛,當容器(Container)越來越多,在複雜的微服務(Microservice)系統環境之下,運維團隊的管理成本可能相對會增加不少,為了有效調度容器部署, 導入Kubernetes 無疑是近年企業熱門的話題之一。

建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

透過 AWS 增加雲端技能 在組織發揮影響力

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

了解 Amazon EKS 整合 GitLab ,獲得三面向價值

對開發者而言,想把 Amazon EKS 整合到 CI/CD 工具之一的 GitLab 平台上,可以看到那些實際的優勢?

在 DevOps 開發者示範工作坊當中,GitLab 資深解決方案架構師指出,GitLab 使用到 Kubernetes 技術,主要有三種搭配方法,包含 GitLab Server、GitLab Runner、以及創建 Deployment Environment。

本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
  • 加速 CI/CD 流水線,GitLab Runner 運行時候還可藉由 Amazon EKS Cluster 進行 Auto-scaled 的支援。

Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

第二塊執行 Auto Deploy 設置,針對需要部署的 App 創建一個 GitLab Project,接著再把 gitlab-ci.yml 添加到 Project,並從 Web IDE 選擇及導入 Auto Deploy 的 CI 模版,讓 GitLab 自動生成最佳實踐的整套流水線。

幫助開發者更了解 Amazon EKS 整合 GitLab 的 QA 系列

Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

Q:越來越多客戶考慮把現有 Application 變成容器部署,大多是爲了加快部署的效率,那麼變成容器模式之後,對 CI/CD 的工作流程有什麽影響嗎?

A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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