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l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责管理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电还是,甚至连拉煤球的都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自主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年以前做运维,我们都要自己很多种驱动、学习不同的主板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今运维的职位完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。 云计算的目标是让IT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,运维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看一下云计算究竟发展成什么样了。这次会后我大胆估计,云计算会在短则五年、长则十年的时间里将大部分运维的饭碗抢走。其中损失最严重的是中小网,他们已经不需要的运维人员;大型网对运维人员的需求会逐渐减少;对非网应用的影响可能仅仅限于技术革新;因此对软硬件生产商、IDC托管商甚至运维培训、IT论坛都会造成衍生影响。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 游有哪些,不同的游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的一分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关信息 ,这些信息包括:在机器部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个名到资源信息的一个映射关系。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
NoahEE的这些监控能力,可以让你面掌握运维工作的方方面面,各种问题洞若观。 一张图简单地将NoahEE监控模块的特点总结一下: 图5 监控管理 今天介绍的NoahEE文章里,我们只介绍了基础运维技术相关的产品,当然除此之外,我们还提供高级版的智能运维产品,相信将基础版运维平台与自动异常检测、辅助根因诊断、智能故障自愈等AIOps技术结合,会让运维更一个台阶,为业带来更大价值。 总 结 作为一个自动化运维平台,NoahEE的功能面且易于使用,在这篇文章中无法面面俱到的详细阐述,大家可以通过访问我们的运维网http://aiops.baidu.com来详细了解我们的运维产品。网中除了有NoahEE运维平台的介绍外,还有我们智能运维产品的相关介绍,欢迎大家访问该网并联系我们试用各运维产品。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的一下,让数据自动生效》中专讨论过)。一般的业线具有不定时操作、业部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供一个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,百度运维管理平台Noah发布了一键线部署系统——Archer。Archer致力于提供一产品线过程的可迁移发布解决方案,实现一键完成机器初始化、部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起一次线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种新AI能力呈现
比如百度EasyDL与分形科技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信息的麻烦,使用定制词法分析快递申请,一秒拆分姓名、电话、住址等信息;更具科研意义的还有百度EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,百度EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5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%,满足线要求。 与卓繁信息的合作,百度大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政新模式为社会公众提供年无休的24小时自助办事,提升了政府为民的能力。 开放日当天,网红智能猫窝的设计者百度大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
前几条都是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到国。这个窗口期只有三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心里有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手里抢单。地方政企和这类企业合作时有很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术有哪些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
本文主要介绍单机房故障自愈前需要进行的准备工作,具体包括: 单机房容灾能力建设中遇到的常见问题及解决方法 基于网络故障及业故障场景的面故障发现能力 百度统一前端(BFE)和百度名字(BNS)的流量调度能力 单机房容灾能力--常见问题 单机房故障场景下,流量调度是最简单且最有效的止损手段,但我们发现业线经常会遇到如下问题导致无法通过流量调度进行止损: 1.存在单点 描述:系统内只有一个实例或者多个实例部部署在同一物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点所在机房或单点自身发生故障时,无法通过流量调度、主备切换等手段进行快速止损。 要求:浏览请求的处理,不能存在单点;提交请求的处理,若无法消除单点(如有序提交场景下的ID分配),则需要有完整的备份方案(热备或者冷备)保障单机房故障时,可快速切换至其他机房。 2.跨机房混联 描述:下游之间存在常态的跨机房混联。 问题:逻辑单元未隔离在独立的物理范围内,单机房故障会给产品线带来局性影响。同时流量调度也无法使得恢复正常。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.云目的分析 大型云用户云的宏观目的和普通用户类似,但多角色多部的利益诉求非常复杂。 降低成本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者同等预算下支撑更多的;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独成本可以看发票和合同。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任,相比软件厂商和系统集成商,云厂商的责任覆盖范围会更广泛一些。 收拢数据:云本身并不碰业数据,但云是很好明确业数据存储位置的机会,云业改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企业客户在气势如虹时要居安思危,在困境危难之中穷极思变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退路。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资源可以用做计收载体,但不能做为云目的分析。亿元以器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润,这些资源厂商也在跟云厂商学习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 大企业多角色之间的利益诉求不同,所以表现形式也不同。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的客户。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
引言 控制模块的目标是基于计划轨迹和当前辆状态生成控制命令给辆。这里我们将为开发者讲述如何调节控制参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前的辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控制命令管理canbus中的转向、节流和制动等功能。 二、控制器介绍 控制器包括管理转向指令的横向控制器和管理节气和制动器命令的纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于LQR的最优控制器。该控制器的动力学模型是个简单的带有侧滑的自行模型。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利用路径曲率信息消除恒定稳态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(PID +速度PID),它将以下数据作为控制器输入: 误差 速度误差 开环提供了一个校准表,将加速度映射到节气/制动百分比。 控制器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控制器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中到。
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要于自动驾驶辆,通过一独特的导航体系,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 内部高精地图主要应用在高精定位、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信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开时,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、是否有交通管制,有多少个交通信号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的信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。 而无人驾驶缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、辆、行人、交通信号灯等,但要想让无人变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助信息,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。
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