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1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
这一隔离不但影响了息的互 通,也造成了诸多限制,引发了新的全问题,比如Android App Store 不允许开发 者更换签名证书,如果开发者私钥被偷窃,他只能继续使用这一私钥,眼睁睁看着偷得 私钥黑客发布冒名顶替的恶意App。应用开发者其实早就意识到了签名束缚之痛,只是目前应用较为广泛的签名证书更换手段(提示用户装新证书签名的新版本应用, 卓5.0 以可以自动升级等),要么用户体验极差,要么存在降级攻击等风险。 为解决这个问题,百度全开源了OASP 应用签名全方案——一种更全、灵 活的密钥证书管理方案。它首创了应用状态在线查询机制,是一种生态联防、去中心化的全方案:开发者能及时提供应用状态;全厂商能大规模扫描监控签名息生成息,并在结合息判断App 是否恶意;应用商可以收纳开发者提交的 应用息,并定期下架问题的App;设备厂商则能通过OASP 的签名机制进行额外的全校验。 传输层面的全 终设备和云的过程中,传输通道的全性至关重要,一旦被黑客恶意 劫持,设备和云器的数据也就都处在风险中。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
通过部署在机器的客户感知到实例的状态变化(比如实例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,游模块可以通过查询redis.noah.all的实例状态结果,主动过滤非正常的实例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障实例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障实例。 在下一节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户。 作为一个底层的基础,BNS系统每天的访问量千亿次,这对系统的可用性提出了很的要求,因而系统需要在各个层面完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对外提供变更,用户通过Web页面或者接口进行或实例息注册。为了保证平台稳定和全的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)提供了以下两个功能: 流量鉴权:每一个组、单元、实例的注册都需要进行权限验证,用户只申请了合法的Token才能允许访问,另外系统还提供了白名单等其他的鉴权方式。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD就背黑锅了。 真TOP10的互联网公司和亿国家级项目里用ntpdate+crond,一代架构师为什么这个误会无人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷。 但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把所的精力都用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,资格能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
2.1业采购决策人 企业里CEO/COO/CFO或实权VP,他们不关注云产品云技术,更关注业的求新图变,互联网决策人还会敏感IT成本。单纯靠销售搞不定亿元采购决策人,亿元大项目必须是层互访合作,最终敲定合作的原因的就这几种: 一把手政绩工程 战略投资的加条件 海量或结构性压缩成本 生态圈陪玩的加条件 层利益互换 级IT人力外包 业采购决策人只能敲定项目可以开始,但不保证落袋为,IT方案决策人和技术执行人员同样重要。 2.2 IT方案决策人 从CTO/技术VP到实权总监,业决策人选择云厂商,而IT决策人可以否决候选厂商。他们要考虑公司总体利益,比如云厂商的技术梦想是否辱智商,超低资源报价是否可行性,生态合作是否伏笔暗枪等等。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能网就能对外。云基地和数字地产不完全相同,数字地产只装修好房子,云基地关注用这些房子做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产生大量污染。 云基地像电视台和塔一样,通过产生和扩散数据息对客户提供,这些息的传输没物流成本,光速直达全球每个角落。 因为云基地全球客户,所以云基地可创造极的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加属空间占地5平方米,如果云计算资源全部售出,每年可产生20万元以的营收。但是这些营收会计入云计算公司所在地,而非云基地机房所在地,云基地只能被当做外地公司在本地租赁的库房,只会在所在地消费掉地租、电费和网费。各地政府只提供足够的优惠政策,才能吸引云计算公司在当地成立独立税核算的分支机构;长久规划的地方政府甚至可以将云计算人才逐步引入当地,形成科技硅谷园区。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
为了提自身开发迭代效率,脚本未采用全网部署的方案,只部署到特定插件集群。每次执行时,单机agent会从插件集群下载最新MD5,如果变更,将重新下载最新插件进行任的执行。这种设计形式增强了执行功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更新一个集群的插件代码,在全部机器即可生效。 总结 百度部署经历了手工线- Web化- 开放化一系列发展进程,目前正在向智能化逐步发展。Archer作为开放化一代的运维产品,在百度内部具的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的发展!
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
看看各的启动优先级也是一个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听口的启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招一个研究这事的工程师,云确实也很意义啊。 夜静人稀,沙子龙关好了小,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
不****主 2018-07-09
精地图
精地图,是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 与普通地图不同,精地图主要于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部精地图主要应用在精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否交通管制,多少个交通灯或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交通灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任。 这时就需要精地图了,精地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助息,最重要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
AHALO系统采用主从架构,分为Master和Agent。 Master主要做复杂的任调度和管控逻辑,并且所功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集群中所机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止大规模集群被破坏,为了保护集群世界的全,贯彻效和简单的运维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在意义的事花费不止1分钟。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最成熟的PaaS是CDN,最魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个。 一个经典PaaS应该只是一个进程,进程是无法长期存储数据的,小量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间限,因为企业里已经数据库和DBA了,DBA并不任云未知架构数据库的性能、稳定性和数据全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企业里本来就没大规模对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好手简单,客户对它是积极拥抱甚至业依赖。一旦用户在对象存储平台堆积了TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署来了。广域网传输稳定性不够成本又过,只能是计算组件跟着存储就部署,PaaS云创业公司从对象存储入手才更客户粘性和横向扩展空间。 大数据类PaaS类似于云数据库,用户要自带海量数据过来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得云平台什么都没做,大数据PaaS都用成IaaS定制模板虚拟机了。
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