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我****9 2020-08-29
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
朗2019款以升级吗?升级程序在里下载  
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运职位展望
云计算的时代正在来临,运的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你怎么勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多钱,总是免不了泡进海水里的。 首先,我作为一个运为何唱衰运这个职业。 我们运什么能力在公司里自立? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和服务的调试护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速的响应. 大家看看云计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全免护; B.网络接近免护; C.系统、服务接近免护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运人员更好,好到“不用关心”的地步。从技术上来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 服务都是以做到很好的。运人员中一多半都是网站运,这些运受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个运行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。
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,针对差异的地方做相应修改,使者保持一致,从而保证集中所机器最终状态一致。 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
如果本地数据做云端的容灾备份,或者多云厂商之间的权数据源,这也是行的方案。 私云的输出形式三类,分别是远程代护、买软件和软硬一体化。买软件和软硬一体化交付大家很熟悉,厂商需要提供非常详实的交付文档,应对一切异常情况。但当前云存储软件的护性并不高,交付文档能写不出来,远程代护才是最便利的交付方式。按过去买硬件的习惯,离线运系统都要巡检和计划内停机,其用性比在线运要低很多。厂商的驻场工程师只能做日常响应工作,让核心技术人员远程代好过停业务等人来现场。现在几个硬件存储厂商也用类似的远程护方案,他们的智能诊断程序会将集状态息自动发送给厂商,这泄密的风险和远程代护是相同的。 四、自建/评估对象存储集 免泄密声明:此文是我基于已知公开常识写的内容,我的工作经历是让我验证这些观点并感觉到了客户痛点,此文只谈架构不谈具体实现方法,并不涉及技术机密。 本章节都是架构技术干货,无论是要自建对象存储集、采购私云还是采购PB级公云都需要评估厂商的技术架构是否,如果您做其他分布式系统也能会所收获。
用****在 2018-07-10
词向量(
因所的词语都用一个低向量来表示,用这种方法学习语言模型以克服度灾难(curse of dimensionality)。注意:由于“神经概率语言模型”说法较为泛泛,我们在这里不用其NNLM的本名,考虑到其具体做法,本文中称该模型为N-gram neural model。 我们在上文中已经讲到用条件概率建模语言模型,即一句话中第tt个词的概率和该句话的前t−1t−1个词相关。实际上越远的词语其实对该词的影响越小,那么如果考虑一个n-gram, 每个词都只受其前面n-1个词的影响,则: P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1)P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1) 给定一些真实语料,这些语料中都是意义的句子,N-gram模型的优化目标则是最大化目标函数: 1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ)1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ) 其中f(wt,wt−1,...,wt−n+1)f(wt,wt−1,...
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS号)
h****e 2018-07-10
程序:我从里来?
服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从里来? 服务的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往里去? 服务的下游些,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? 在百度的运实践中,我们只需“BNS”就以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无的名字,根据这个名字,我们就以获取到这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源息的一个映射关系。 在BNS系统中,服务单元表示一个服务的实例集合,一般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示服务名,noah表示产品线,all表示机房名称,服务单元的名字在系统中是唯一的。
流****水 2018-07-11
度云企业级运平台——NoahEE
各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运人员的能力。怎样护这些资产并记录息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产能变成运人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运操作,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。这里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? 物理操作护怎样反应到系统里? 不同角色(职责)的运人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运中的操作,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库全生命周期覆盖,做到所操作记录追溯。了资产管理,运人员以在服务器完成入库、上架工单后即在服务管理中看到该服务器并进行管理,无须任何其他操作。一图胜千言,我们看看资产管理的特点: 图3 资产管理 部署管理 应用部署一直是运工作中的重点,一般来说,我们面临的问题: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何快速部署?
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据视化实践
基于上面的需求,以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩小故障范围,找到故障根因: 全局问题定位:快速确认线上状态,缩小故障判定范围。为能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建一个全景分析仪表盘。 细分度定位:通过分析地域、机房、模块、接口、错误等细分度,进一步缩小问题范围,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多度数据视化解决度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,看如何快速找到能导致故障的变更事件。 全景掌控缩小范围 对于一个服务乃至一条产品线而言,拥一个布局合理、息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于服务状态全景掌控至关重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了一款定制化的、组件丰富的仪表盘服务。 用户以根据服务的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据息。
3****3 2018-07-10
百度智能运工程架构
在我们语义下的AIOps,目标是将人的知识和运经验与大数据、机器学习技术相结合,开发成一系列的智能策略,融入到运系统中。用这样的智能运系统去完成运任务,是我们所认为的AIOps,也就是Artificial Intelligence IT Operations。意思的是,2017年之后的Gartner报告也将AIOps的概念改成了Artificial Intelligence IT Operations。 我们认为AIOps中三部分不或缺,一个是运开发框架,这个是我们后续智能运研发的骨架,第个是运知识库,这是让骨架能与我们真实线上环境关联起来的关键因素,起到了血肉的作用,让骨架能动起来。而最后一个则是运策略库,这是运的大脑,控制着运平台的行为。 使用运开发框架实现的运程序,我们称其为运机器人。运机器人以在多种不同的运场景下提供多样的运能力,服务不同类型的业务和用户。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架中,单机房故障自愈解决方案构建在运知识库、运开发框架、运策略框架三个核心能力之上。具体过程为自愈程序搜集分散的运对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划的止损操作,并通过标准化运操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高用的自动化运平台之上,实现了业务在任意单个机房故障情况下皆自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中些常见问题? 如何证明服务已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知服务故障? 人工止损时如何收集故障息? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 如何设计单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险? 如何应对不同业务流量调度策略和平台的差异?
s****5 2018-07-10
个性化推荐(
这几特征均是简单的整数值。为了后续神经网络处理这些特征方便,我们借鉴NLP中的语言模型,将这几离散的整数值,变换成embedding取出。分别形成usr_emb, usr_gender_emb, usr_age_emb, usr_job_emb。 然后,我们对于所的用户特征,均输入到一个全连接层(fc)中。将所特征融合为一个200度的特征。
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