aws SLB 监控负载均衡 - 访问日志access log

本文介绍了如何设置AWS应用负载均衡器(ALB)的访问日志,强调了在将日志发送到S3时遇到的权限错误及其解决方案。详细解释了所需的安全策略,并提示在中国区使用时的注意事项。同时,提到了在S3上设置生命周期策略以自动清理旧日志的方法。

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今天被要求设置ALB 的访问日志,结果设置的时候,总是报错,结果查了文档:

https://docs.amazonaws.cn/elasticloadbalancing/latest/application/load-balancer-access-logs.html

发现s3 的权限设置要加下面这么一段:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "AWS": "arn:aws:iam::elb-account-id:root"
      },
      "Action": "s3:PutObject",
      "Resource": "arn:aws:s3:::

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,建议通过 Anaconda 来管理依赖关系和环境。以下是具体操作指南: #### 创建并激活新的 Conda 环境 推荐先创建一个新的 Python 环境来隔离不同项目的库文件,防止版本冲突。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.7 conda activate pytorch_env ``` #### 配置国内镜像源加快下载速度 考虑到网络因素可能影响包的获取效率,可设置清华大学开源软件镜像站作为默认渠道之一[^5]。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ``` #### 安装指定版本的 PyTorch 及其相关组件 根据需求选择合适的 PyTorch 和其他必要的扩展模块版本进行安装。对于 CUDA 10.2 用户来说,可以选择如下命令完成安装过程[^2]。 ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 验证安装情况 最后一步是在 Python 解释器内部验证是否正确加载了带有 GPU 支持功能的 PyTorch 库[^4]。 ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常,则会显示相应的 PyTorch 版本号,并确认存在可用的 CUDA 设备支持。
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