Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как автоматизировать экспорт файлов с FTP на Cloud Engine в облачное хранилище

Я построил FTP-сервер на Google Cloud Compute Engine, где несколько пользователей отправляют данные в каталог на этом FTP следующим образом:

  • user1 отправляет данные на /srv/ftp/user1

  • user2 отправляет данные на /srv/ftp/user2

  • user3 отправляет данные на /srv/ftp/user3

Я хочу автоматизировать перемещение данных из user1, user2 и user3 в сегменты хранилища с их именами всякий раз, когда они добавляют новый файл в свой каталог (хранилище будет как архив для этих данных).

У меня вопрос:

Можно ли для этого использовать облачные функции? И какой триггер в этом случае можно использовать?

Кроме того, было бы замечательно, если есть какой-нибудь пример, который поможет мне понять процесс.

Заранее спасибо.

python google-cloud-functions google-cloud-storage ftp
10.09.2019

Ответы:


1

Этого можно добиться с помощью функции фонового облака вместе с триггером облачного хранилища, поскольку он можно настроить на мониторинг определенного сегмента для новых файлов и выполнение сценария загрузки при срабатывании триггера.

Больше информации по ссылкам, приведенным выше.

Сообщите мне, если это поможет.

10.09.2019
  • Я думаю, что дело в том, чтобы отслеживать FTP на предмет любого нового файла и действовать с использованием облачной функции, чтобы получить этот файл с ftp вычислительного движка в облачное хранилище. 10.09.2019
  • Я нашел это репо для FTP-сервера для облачного хранилища Google. В дополнение к тому, что я поделился ранее, вы сможете соединить точки и заставить его работать. Поскольку вы уже настроили FTP-сервер в Google Compute Engine, вы можете пропустить некоторые шаги. Ваше здоровье! 10.09.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..
    © 2024 nano-hash.ru, Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование