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金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
算历经多年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在全行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部数据敏感的企业结合自身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所有机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗?
m****t 2018-07-11
中立公有云云平台
至于渗透测试和漏洞扫描,其实和云服务没直接关系,没必要纳入云平台。WAF可以参照负载均衡服务进行设处理。 物理机和自控超卖比虚拟机,这是部云厂商才提供的功能,这类资源开销偏大和费不灵活,客户要给云平台发邮件才能申请到资源,客户日常有类似于虚拟机的理和监控需求。 云监控是一个基本免费的服务,对该服务的设包含安全评估、数据展示和通知机制。安全评估就是要不要装各厂商以Root权限行的Agent,数据展示就是各种监控统表和折线图展示给客户,各厂商是直接通知到最终用户还是通知到云平台后中转传递信息。 其他,诸如域名、ICP备案、虚拟空间等服务。 第五核心业务系统 已知云平台要理上述资源,且不同资源的优先级不同、同一个资源也不需要部署所有功能,那云平台自身该如何设和展示?经过对多个云平台的调研统,其核心必须的业务系统有四个,别是“理平台”“用户系统”“费系统”“厂商API封装工作”。这几个业务子系统都有几个人月就可以做出的简易版核心功能,也可以按照大型软件工程去做全功能规理平台 这是营人员使用的的资源统、展示操作平台。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云算时代的维职位展望
维人员中一多半都是网站维,这些维受到云算行业的碾压性冲击,必然会波及整个维行业,以及因此衍生的培训、理、硬件销售、IDC工作。 我原先一直不愿意承认这一点,我也认为维工作很重要,但前端时间我看了一个故事,想和大家享一下。 在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电站还是火电站,甚至连拉煤球的车都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自发电而是从电网买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。 我记得05年以前做维,我们都要自己找很多种驱动、学习不同的板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今维的职位完全不用关心这些事情了,反倒是对负载均衡、高可用、大数据等问题越研究越深了。 云算的目标是让IT服务像电力一样随时可用,这是一个积极正面的趋势,没有人能也没有人应该挡住他,维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云算架构师大会,我就是想看一下云算究竟发展成什么样子了。这次会后我大胆估,云算会在短则五年、长则十年的时间里将大部维的饭碗抢走。
双****4 2018-07-10
词向量(
预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测词在词典上的概率布,第二行表示概率最大的词对应的id,第行表示概率最大的词。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式维解决方案,覆盖了包括日常的故障理和变更理中典型的维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业务可用性保障、提升维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟解开来,近距离观察一下这艘船的方方面面。 服务理 我们首先介绍服务理是因为服务理是整个维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。服务理这个概念的出现,是随着业务快速膨胀的必然,其要解决的要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业务较为简单时,一个服务可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业务的发展,布式应用与服务的广泛使用,我们越来越多的面临着维场景与维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“维场景”;而对于维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
维工程师 在单机房故障自愈项目中,维工程师基于日常维工作中所积累的场景、问题和经验,确定以单机房故障止损作为要需求和突破口,通过定义单机房故障止损的问题域、解决思路以及风险点,明确AI可以发力的领域。 在完成问题域的定义后,维工程师需要跟踪整个单机房故障自愈解决方案的落地,包括在策略设前期提供数据标注支持,在中期进行效果的验收,在后期将单机房故障自愈方案实际部署行到生产环境。 AIOps时代的职责和技能变化 维工程师承担线上服务质量的责任,是服务质量的关键保证。在工作过程中,会与研发、产品、营等各类角色、不同团队进行深度的沟通和协作。 传统维中,维工程师的要职责个方面:质量、成本、效率。 在AIOps落地实施中,维工程师是处于中心的角色,也赋予了新的职责,他们是AIOps具体实施的需求提出者和成果验收者。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持
算力卡费规则:毎钟进行费,如不满1钟则不费(例如使用了1钟50秒, 则只算1钟的算力卡消耗),毎6钟进行一次汇总,并在”算力卡明细”页面中显示消耗算力卡总数。 进入系统,可以看到项目环境中已经包含V100资源 当您关闭浏览器时,资源不会立刻回收,而是会继续行2小时,2小时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后立即回收资源,请在”我的项目”列表中直接中止(中止并重置环境的过程需要1-2钟)。手动退出成功或2小时自动中止后即停止费。 9. 您可以回到”算力卡明细”页面查看剩余算力卡余额和本次算力卡消耗的明细。 怎么样,心动吗? 心动不如赶快行动,立即点击申请吧! 如在使用中有遭遇什么问题,可以联系AI Studio官方邮件组:aistudio@baidu.com
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
在上线后的阶段,通过状态服务和托系统,可满足在各灾难场景下的维机器人的自维护。 2组件化 维开发框架通过种不同的组件功能组合成维机器人。别是感知器、决策器和执行器。这种组件针对各自使用场景,提供了多种架构能力。 感知器维机器人的眼睛和耳朵感,就像人有两个眼睛和两个耳朵一样。维机器人也可以挂载多个感知器来获取不同事件源的消息,比如监控的指标数据或者是报警事件,变更事件这些,甚至可以是一个定时器。这些消息可以以推拉两种方式被感知器获取到。这些消息也可以做一定的聚合,达到阈值再触发后续处理。 决策器是维机器人的大脑,所以为了保证决策的唯一,机器人有且只能有一个决策器。决策器也是使用者要要扩展实现的部。除了常见的逻辑判断规则之外,未来我们还会加入决策树等模型,让维机器人自控制决策路径。 执行器是维机器人的手脚,所以同样的,执行器可以并行的执行多个不同的任务。执行器将维长流程抽象成状态机和工作流两种模式。这样框架就可以记住当前的执行状态,如果维机器人发生了故障迁移,还可以按照已经执行的状态让长流程断点续起。
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
因此,依托『书同文』的理念建立维知识库,提供一个统一的维数据理系统,来维工作中的公共基础数据,打通系统间的数据关联,使这些数据能够遵循统一的模型被共享和使用。 为了使这些数据能够遵循统一模型,我们制定了各类数据的模型(Schema),采用ETL机制从各系统获取(Extract)数据、转换(Transform)成统一的模型、并存储(Load)在知识库中,其架构如图所示。 这些维数据在建设时根据业务对数据时效性要求的不同,为以下种: 离线数据建设,例如用于维变更效率指标统等相关的数据; 近线数据建设,例如故障诊断过程中依赖的数据; 实时数据建设,例如智能故障自愈、智能流量调度相关的路由数据等。 对于上述不同的数据我们采用不同的ETL方式,别是: 拉(Pull ETL),周期性从数据源拉取数据,适用于离线数据的建设; 推(Push ETL),数据源动推送变更的数据,适用于时效性较高的近线数据建设; Federation(Lazy ETL),在查询时从数据源获取数据、按照Schema转换后并返回,适用于实时数据建设。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架中,单机房故障自愈解决方案构建在维知识库、维开发框架、维策略框架个核心能力之上。具体过程为自愈程序搜集散的维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规的止损操作,并通过标准化维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托到高可用的自动化维平台之上,实现了业务在任意单个机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 如何证明服务已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知服务故障? 人工止损时如何收集故障信息? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 如何设单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险? 如何应对不同业务流量调度策略和平台的差异?
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