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C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
路名、地标以及道路骨架息都可以被抽象成并存储为这种形式。 这种形式的绝对坐标精度约在10米左右,由于用作辅助驾驶员导航,外GPS设备定位(精度也在10米左右),所以这样的精度标准对整体判断影响并不,类似于人们眼中的示意图。 何为高精度地图? 所谓高精度地图,实际上是与人们现在普遍认识的电子导航地图对标提出的概念,是提供给自动驾驶系统使用的地图。 高精度,简单来说就是地图的绝对坐标精度(绝对坐标精度指的是地图上某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度)更高;另一方面地图所包含的道路交通息元素更细致丰富。 自动驾驶汽车在行进过程中需要准确知道自己在路上的位置,往往车辆离马路边缘和旁边车道也就几十厘米,所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级别(也就是1米以内的精度),而且横向的相对精度(例如车道与车道,车道与车道线的相对位置精度)往往会更高。 高精度地图不仅有高精度坐标,还包含丰富的语义息,例如交通号灯的位置及类型,道路标示线的类型,识别哪些路面可以行驶等,这些能极提高车辆对周围环境的鉴别能力。 例如道路描绘时,一条道路上有多少条车道? 哪些真实道路在哪些地方变宽了?
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
第二天 工程师们说:“这个系统必须运行定,性能卓越,支持跨平台(Linux、Windows、ARM)安装,要做到同时管理上万台服务器,一点儿都不慌”。 第三天 工程师们说:“这个系统不能像瑞士军刀,而应该重剑无锋、不工,仅支持基础设施的维护管理,要能做到快速扩缩容!出现问题能立刻回滚,保障云环境的安全和定。” 第四天 工程师们说:“这个系统还要做到‘麻雀虽小,五脏俱全’!要为基础设施提供虚拟化容器隔离,应用部署,应用拓扑搭建和集控制的功能。为应用的整个生命周期保驾护航,提供一条龙服务。” 总之就是四个字,“轻”、“”、“专”、“全”,对于这一切,工程师们很满意。 于是百度云的工程师们结合百度历年来云计算的经验与术沉淀,潜心打磨,匠心打造,最终强势推出新一代私有云云基础设施管理引擎HALO。 Q:HALO是什么?
s****7 2018-07-10
知著看术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD服务,会装NTPD又没有会装LAMP可以去吹牛,时间长了NTPD服务就背上黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为什么有这个误会无人深究,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务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,他们能说清楚业务逻辑就不错了。 把所有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,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
根据这个存储的业务类型可以确定带宽接入成本,最低可能只是个维护带宽几光纤,最高可能是运营商的客户。 资源闲置成本,一般占总成本的5-50%。 私有集要计算多久才能填满空间,公有集要为潜在需求预留足够资源。 人力/软件成本,一般占总成本的20-30%。 开发一套对象存储然后公有云磨练几年,这需要投入亿元以上,分摊到一个项目也有数百万投入。厂商的人力成本很多是用在压缩硬件、机柜、带宽、闲置成本上,节省了人力成本其他开销就会增。 在千万级别项目投入里,金融成本也是很的成本。建设一个存储集的总成本会和买一套硬件存储柜的价格差不多,报价不便宜但考虑金融成本就很合算了。假设客户买一套硬件存储柜是一次性掏5000万;而对象存储集硬件占比不高,机柜、带宽人力等成本都是按月缴纳五年才凑到5000万的。 着上述数据我们已经可以预估出新建一个存储集的实际成本,我们这些钱和公有云价格进行对比,如果私有云成本比公有云高太多,我们也能说服采购决策层继续用公有云。 在集运营过程中规模会受到IDC环境的限制,机柜和带宽不是想买就有的。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
多媒体服务工程师最好的情人节礼物会是一个完美的播放器;它可以自助容错选择CDN,可以主动预缓存下一分钟的点播内容,可以完成私有解密编码工作,可以和广告系统解耦独立载,可以在卡顿时更换线路和存储日志,广告日志和卡顿日志都低速适时后台上传。 2.集设计通用规则 前端复制后端拆,实时改异步,三组件互换 前端复制后端拆,实时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要上集,而集设计调优翻来覆去就是这三板斧: 前端是管道是逻辑,而后端是状态是数据,所以前端复制后端拆。前端服务器压力了就多做水平复制扩容,在网站类应用上,无状态-会话保持-弹性伸缩等术应用纯熟。后端要集化就是多做业务拆分,常见的就是数据库拆库拆表拆键值,服务拆的越散操作就越爽,但全局操作开销更更难控制。 实时改异步是我学的最后一门IT术,绝部分“实时操作”都不是业务需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要实时处理结果了。CS模式的实时操作会给支撑服务带来巨压力,Peer合作的实时操作可能会让数据申请方等一宿。
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