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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 什么,包含了例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从来? 的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游些,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? 百度的运维践中,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套分布式的名字系统,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:机器上部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
先说IT咨询,过去云计算平台吸引到的都是成本敏感的游戏客户或者技术优先的创业客户,这两类客户都不会为一时一千元的咨询付费。现高净值客户放出来的云计算咨询标了却没人投标,因为型云计算企业因为资质、高层作、客户关系等原因没投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这个标。咨询标的交付物就是各种文档和报表,互联网公司的技术积淀都技术部,技术人员最烦的就是写文档,而且技术人员匮乏的想象力和沟通能力并不适做咨询标,让售前承担技术文档书写也扛不住。传统IT外企做云IT咨询流程上没问题,但技术水平太差,也不被政策扶持。此外还个哈哈哈哈的大杀器让我们不能投咨询标,投了咨询标就不能投施标了,施标的金额要比咨询标大很多。 到了施阶段,其矛盾和咨询标差不多,既要干活又要写文档,而且验收者并不专业,施工作传统厂商会抢着压价,还会各种意外拖进度抢进度,各互联网企业的施团队根本支撑不下来。传统厂商虽然压价抢标,但他们要是施云计算项目的人才,互联网公司加价三倍挖走谢谢。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
创建技能 平台完成配置授权(DuerOS与开发者的设备云、App账号等打通) 开发者的APP成功登陆并授权账号; 模拟测试 1、平台右侧对话测试框内,输入“发现设备”,会反馈提示“正查找设备,需要xx秒” 2、成功发现设备后,即可输入控制命令(如:打开),来操控绑定的设备; 机测试 1、进入机测试页面,点击启用 2、机设备上登录同一个百度账号 3、通过语音输入“度,打开技能调试模式”进入技能; 4、可以通过“度,发现设备”来更新可控设备列表,通过语音控制指令,测试控制智能家居。 如何发布上线智能家居技能?审核和视频录制些要求?需要提供些资料? 申请上线: 技能开发完成,并通过模拟测试验证后,即可填写技能相关信息,平台上申请发布上线; 录制视频: 技能提交申请上线后,DuerOS会进行技能的审核。 为了尽快通过审核,请录制设备控制视频,内容需包含主控和所被控设备,需要可以成功控制被控设备的相关功能项。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
控制模块会让车向前行,感知模块获得新的信息,不停循环,应对更新的环境状态,现整体良性的循环。 核心:感知用来做什么? 感知的输入跟环境相关。只要符条件,都可以被列为感知。 Level3 和 Level4 定义的细分任,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且可以将其按大车、车分类,因为大车和车的开车方式不一样。不同的车,做出的决策规划不一样。你可以超车,但无法超大车。 我们需要一个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,点云分类和障碍物中的分类。著名例子是绿的识别,你需要判断交通的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会不会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也对场景的分析,我们点云也用到这个。 我们图像级别会做类似的分割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这个坑很多,个人要和时间赛跑才能完成验,我做了8次验成功了3次,每次都等了10分钟以上。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我记得其他历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网上能找到一个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
但现云计算厂商还早期扩张摸索之中,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全国。这个窗口期只三五年,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。 挑选格的云计算作厂商,每类厂商些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心数。 第一类是大型云厂商,他们自身很强的资源整能力和执行销售能力。地方政企和这类企业作的话语权很弱,但极风险就能看到收益。 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抢单子。地方政企和这类企业作时很强的议价能力,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些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也兼顾外企中国分部的客户。这类厂商国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们什么作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经地方政企几十年了。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本条件。那么如何验证业线是否具备该能力、能力是否出现退化,我们采取盲测验收的方式,模拟或制造故障,验证不同业线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业线进行容灾能力建设的不同阶段,我们从对产品际可用性影响程度、成本、效果等方面权衡,将盲测分为三种类型: 无损盲测:仅从监控数据层面假造故障,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业际无影响,主要验证故障处置流程是否符预期、入口级流量切换预案是否完整。 提前通知损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业损,用于战验证产品线各个组件的逻辑单元隔离性、故障应急处置能力。同时提前告知业盲测时间和可能的影响,业线运维人员可以提前准备相应的止损操作,减少单机房止损能力建设不完善导致的损失。 无通知损盲测:各业线单机房容灾能力建设完成后,进行不提前通知的损盲测,对业来说与发生故障场景完全相同。验证业线单机房故障情况下的止损恢复能力。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
每个公司环境都不相同,他们可能强力推进项目,也可能暗地阻塞施,大部分情况下是被动拖沓进度,但理引导很容易积极配。他们的诉求更简单直白: 操作的简便清晰不出错 建设和维护的劳累程度 云IT技能的个人稀缺含金量 云对旧烂工作的解放 云对个人基础技能的替代 稳定故障清晰 汇报汇总展示方便 要想让IT技术执行人成为云厂商的好帮手,工程进度靠项目经理配,资源协调靠销售配,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和做到亿元销售额,只以资源为载体,客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行效组织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以运维平台中选中导航的模块进行升级,运维平台会通过管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例如监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加一些指标采集任,并一定条件达成时报警。管理通过对资源理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 资产管理 机房,各种各样的器、网络设备和安全设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录信息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复?
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔钱做,但采购决策层更喜欢看谁的报价最低。数十PB的数据上云后基本下不来,平台方无论是提价还是降速,的是追加预算的手段;如果对方是赔本卖吆喝,成功了就会甩开这个包袱,失败了就直接倒闭。我谈PB级存储项目时,我很愿意分享不同底层技术带来的际成本构成,为什么同样的价格我们还能挣钱而友商已经贴钱,相关内容会第四章节详细说明。 成功案例是很重要的决策依据,但这个依据很难考证性。厂商做过PB级项目但其是一群TB项目做的计费融,厂商确做过数百P的项目却和标准对象存储功能不通用,这类事情太多了,对象存储同上不会总容量,发票存根也只是简单的信息费。客户的成功案例必须是单一命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。考察案例性的方法主要靠听对方能否自圆其说,甚至让多个厂商当面质疑,能逻辑自治的厂商终归还是靠谱一些。 大客户对云端数据的处理的要求比中客户更简单,因为复杂业功能可以自己做,还可以要求厂商为自己做定制开发。
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