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追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
人不仅要住房还可以盖房,不仅会逛超市也会开菜市场。 政府和大型国企不仅能采购云计算,早晚也会走向发展云计算的路。 本文不谈任何术细节和商怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本文包含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以全球的行。 做云计算要满足哪些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 云计算不是能药,它无法解决哪些问题。 什么是云计算 20年来,互联网引爆了全球的术革命,我国借助这次术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次术革命。 互联网术深刻的改变着我们的生活,其行生态也在逐步分化扩大,这现状客观促进了云计算术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于研等少数行,全国计算机从人员不超过人,从人员大都有很深的术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从人员约为十人,可以分为软件和硬件两类工程师。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
在AI能力广度、速度、精度不断提升的基础下,百度大脑充分利用自己在AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核心术,开始在产界呈现“乘法效应”展现出产智能化“头雁”的速度。 AI落地的乘法效应 AI术的发展,最终还是要落实到我们的生活中。在我们触手可及的各个角落中都有百度大脑加持的智能产品。首期开放日着重介绍了期开发者询问较多的市政、物流、教育三个领域的落地案例。 比如百度EasyDL与分形打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写息的麻烦,使用定制词法分析快递申请,秒拆分姓名、电话、住址等息;更具研意义的还有百度EasyDL与中在珍稀鸟类识别项目上展开的合作,在传统分类日渐没落的今天,百度EasyDL可以利用强大的图像识别术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中使用EasyDL训练对超过12幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线要求。
s****7 2018-07-10
知著看术误解——从裸光纤和NTPD谈起
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安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,也不是为做偏门普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误会?我们在做术工作时,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,他们能说清楚逻辑就不错了。 把所有的精力都用到做逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测术环境依赖,有资格有能力做出术选型决策,才是给Coder群集做术校准的人。即使你不想做术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走些冤枉路,多份自和自尊。 录:NTPD时间跃变不遗漏Crond的实验 1、当前系统时间是 23点35分。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维位展望
我在写篇新的文章,其中会引用到这篇2012年的旧文,所以我原样摘抄下来,很庆幸能转型进入云计算这个行。 云计算的时代正在来临,运维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是个能给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是个弓骑兵,无论你怎么勤苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多有钱,总是免不了泡进海水里的。 首先,我作为个运维为何唱衰运维这个。 我们运维靠什么能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算能给企带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.网络接免维护; C.系统、免维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运维人员更好,好到“不用关心”的地步。从术上来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 都是可以做到很好的。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
客户很容易会异想天开,我现在更多是说他们的想法达不到出政绩的目的,大鸣大放后黯然收场,对客户也不是好事。 传统IT企在198X年成功崛起,是因为他们的术帮客户延伸了能力,比如用ATM机帮银行拓展柜台、用更好的术算账和转账;最十几年则只能靠拿软硬件升级来从客户手里套钱,上那些IT系统只是保命续命却诞生不了新生命。 希望云厂商能够引以为鉴,我也在摸索如何帮客户真正意义上推进。 人员需求 客户需求不能靠谦卑的态度来引导,而是可靠IT能方案的输出。这对方案推进者,也就是解决方案架构师的个人素质要求非常高。术上要可以取于客户术团队,又要非常了解云产品,还要认可企级IT模式,这才有可能胜任这项工作,让客户的消费额上千甚至上亿。 只了解产品说明书的售前是完不成这种工作的,从云术后台转售前的同样也搞不定该工作。解决方案架构师必须是离后能胜任客户侧术经理角色,对客户侧的术环境、流程非常懂行才行。按照懂云术的售前、或懂售前的云术的标准去选拔都方向不对,解决方案架构师应该是供应商替客户术运营团队招聘的顾问。
流****水 2018-07-11
度云企级运维平台——NoahEE
文章概览 过去的文章为大家介绍了百度云智能运维的方方面面,从监控、部署等传统的运维术到智能异常检测、故障自愈等智能运维术,这些运维基础能力和黑,是十年来百度工程师对术孜孜不倦求索的结果,也见证了百度运维十年间的创新历程。很多同在看了这些文章后,都在想如何把这些领先的运维术与理念用到自己的工作中,但苦于建设运维平台不是蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同都在希望我们能够有个产品的形式输出这些术,方便将这些前沿术运用到自己的工作环境中。 在分析了各行的运维场景与需求,结合百度历年来运维的经验与术沉淀,并经过运维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个百度的运维产品企版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说下百度内部的统自动化运维平台Noah。Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平台。作为系列运维系统的集合,Noah包括了管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任调度等等,已经了百度数年之久。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
版本发布和数字化转型——无论是观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,个是室内装修工作,个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT术革新。 5.输出分析 云厂商输出给客户的即有云端IT资源,也有平台输出。是个比资源更难量化的概念,我只引把火苗出来。 咨询规划--如果直接给客户买资源,那就只能谈性价比,而且资源本身不会说话,所以云厂商要做好咨询规划。 明晰验收--云项目的实施和结项都是以结果为导向的,明确的过程控制和验收标准对供求双方都是保护。 友好接口--面对亿元大金主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒了就要IOE类集成商。 资源持续--亿元大客户不要求云平台永不故障,但要云平台承诺清晰SLA,事后给个合理的故障报告。 后记 如我在《复制阿里云并不难》中所说的,个云行半个IT界”,云行将垄断IT界半的营收和利润。本文讨论的亿元大项目,目标就是拿下IT圈的营收上限。现在亿元大单都是云厂商在侵入系统集成商的势力范围,后面云厂商会得到越来越多的亿元大单。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,直是互联网公司运维人员的心头之痛。在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统前端(BFE)与百度名字(BNS)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响可用性 回顾2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
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,最有魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个个经典PaaS应该只是个进程,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)很重要但想象空间有限,因为企里已经有数据库和DBA了,DBA并不任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企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上手简单,客户对它是积极拥抱甚至依赖。旦用户在对象存储平台堆积了上TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署上来了。广域网传输稳定性不够成本又过高,只能是计算组件跟着存储就部署,PaaS云创公司从对象存储入手才更有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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