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m****t 2018-07-11
设计中云云管平台
第一本文目标 我本来没兴趣写云管平台的设计思路的,我想你也没兴趣读,觉得这个问题没难度、没意义,网上一搜也很多成型产品。但架不住客户的要求真笔去写之后,我发现设计云管平台像素描画苹果、小饭馆的鸡蛋炒饼一样,看似简单的需求,却考察很深的基本功。 此文的第一目标不是要上云管平台的客户,而是要被管理的云平台的售前、产品和研发,本文是站在客户角度去看云端资源到底何用途的一个梳理列表,各云厂商要坚持自己的产品战略,但引导客户需求不等于忽略客户需求。 此文的直接目标就是采购大量公云资源的厂商。本文是为说清楚云平台哪些功是最重要的,哪些功是可可无的。无论是自己研发云管平台还是买云管软件,这个云管平台必须符合哪些特、支持哪些功。 第二云管平台概述 说完了本文的目标读者,我们再看核心问题,为要做一个云管平台。 当客户的非CDN云资源采购金额过500万以后,如果其子项目之间没内网互通的需求,甚至意要做成广域网容灾互备时,这时候我们该做一个跨厂商的云端资源管理方案了。
y****n 2018-07-09
Apollo 自驾驶感知技术分享
感知技术是? 感知属于自驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与类感官进行一个类比:感知,通过感官器官获取外界息,传达感知功区,把形象化的东西抽象成概念或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,我们运控制功区,我们身体对外界进行反馈。无车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无车里的感知功模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于工驾驶或者自驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境息,比如障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成开车时理解的环境。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
不仅要住房子还可以盖房子,不仅会逛超市也会开菜市场。 政府和大型国企不仅采购云计算,早晚也会走向发展云计算的路。 本文不谈任何技术细节和商业情怀,而是从政企的角度说明是云计算。 本文包含如下内容。 从大时代背景来看是云计算,云计算为会兴起。 云计算如何带地方经济,这是个不需要物流就可以服务全球的行业。 做云计算要满足哪些条件,如何才筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商哪些特点。 云计算不是万,它无法解决哪些问题。 是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业员不超过万,从业员大都很深的学术背景。 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,国内从业员约为十万,可以分为软件和硬件两类工程师。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
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,资源不会回收,而是会继续运行2小时,2小时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后即回收资源,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分钟)。手退出成功或2小时自中止后即停止计费。 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。 怎样,心吗? 心不如赶快行即点击申请吧! 如在使用中遭遇问题,可以联系AI Studio官方邮件组:aistudio@baidu.com
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
部分数据敏感的企业结合自身数据的安全、所权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行管理,这就必然给云运维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大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,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装机自化安装! then…… Q如何快速升级所机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,重启保活吗? Q公司做活,预计流量突增,扩容吗? Q公司活结束,为节约成本,缩容吗? Q新开发的基础设施服务问题,马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?简而言之,灰度发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集群中所机器环境同质化?
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD服务,会装NTPD又没会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD服务就背上黑锅了。 真TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为这个误会无深究,下一代将误会固化为偏见,新一代将偏见神化为迷。 但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮和业务安全的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不掩埋问题。 六、见微知著和防微杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,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提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特,同事也不会知道时间也错误和波,他们说清楚业务逻辑就不错了。 把所的精力都用到做业务逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主观测技术环境依赖,资格力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的。即使你不想做技术决策和管理者,多怀疑和观察环境,也少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。
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