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C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
在日本,车零部件供应商三菱以及地图商Zenrin已联合国内九家主流车制造商共同创建了“Dynamic MapPlanning”合资公司,为2020年东奥运会上的无人驾驶服务提供3D道路高精度地图方面的技术支持。 这么看来,无论是创新的互联网企业还是传统的车企大厂,都在努力争取高精度地图这场比赛的入场券! 2017年是自动驾驶“元年”,这项颇具潜力的事业也让各大传感器厂商们“身先士卒”,积极布局自动驾驶版图,例如Moblieye。尽管现在企业已经被英特尔收购,但地图的研发工作始终没有被搁置。 地图研发是图商们的老本行,他们做的咋样? 据了解,TomTom的高清地图(包括Road DNA)已经做到以帮助自动驾驶车在高速行驶途中精确定位自身位置并辅助决定采用哪条行车路线。 不得不说图商的研发进度点! 聚焦国内,高德早在2014年便开始了高精地图的攻坚战,目前已经将大数据能力以及机器学习能力为基础的AI引擎嵌入其中。 同样是图商,四维图新也已经宣布与车企宝马合作,为其在我国销售的车提供地图产品。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Master端主要做复杂的任务调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止大规模集被破坏,为了保护集世界的安全,贯彻高效和简单的运维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1分钟。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
首先说读写代理的高用、负载均衡和高性能,我们会在读写代理前面加几台Nginx,客户端到读写代理都是无状态连接。客户端以通过LVS、单域名DNS轮询、多域名分散业务等方式将请求分散到多台Nginx,Nginx将请求交给任意读写代理都是能得到相同结果的。单个读写代理服务崩溃了SDK端会后台重试,直接访问API的用户会以为是自己网慢重新刷新。这么灵活的访问方式,有性能问题多堆几台机器就好了,20G带宽5万个链接很容易消化。 读写代理在访问客户时代表存储服务端,在集内部扮演的客户端。一个分布式系统中,客户端是以知晓集内其他服务状态,则集设计会非常简单,以做到所有组件都自动协商、自宣告状态、有序引导流量以及异常错误重试。 读写代理要访问元数据时以看到主从库的选举结果,还以从状态服务获取存储集的自宣告息。它不会访问已经宕机的数据库,也不会往已满的存储内写入数据。自宣告的状态息总有意外时效的情况,这没关系,局域网内重试速度很快的,客户感觉只是多了几毫秒延迟。
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