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小****园 2018-07-10
让PB级云储不再神秘
即使接口复用,你是在集层面真做到了PB级别,还是无数个50T小集简单加成的1EB?跟个人客户做过的场宣传,不应该拿到企业客户这当做正式承诺。 我有幸在某牛和某度两个云储厂商呆过,也亲手搭建和维护过单命名空间过PB的储系统。在此我和大家享三方面的知识: 为什么PB级储必须是对象储? 如何采购和使用对象储。 如何设计和实现个PB级对象储。 二、大储必须是对象储 1、目录树的无奈 当我们还是儿童的时候,想的是挣大钱了买什么?绝对不是买房买买彩票,而是买具食物和小衣服。当我们从GB级用户变成PB级用户时,传统储用法已经过时,为通用需求设计的的PB级储都必须用对象储接口。 假设你有10PB储,每个文件100M大,那么你会有1亿个文件。亿个文件你该如何组织目录结构?我们不考虑文件系统设计上限,我们也假设inode没有耗尽,无论你是每个目录下放100万个文件,还是套十万层目录去储文件,这种文件访问和管理方式是特别笨拙和无奈。
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,会导致手机发热严重(大概十几钟后严重发热,用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不在此问题,不知道链接机是不是影响GPS号)
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术
这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代表做得好,黄色代表做得普通,红色代表做得差。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那么 ,感知系统开放模块怎么做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,判断点云的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是度学习,它做到精准检测和识别。而度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的载智能系统,来支撑度学习模型,达到毫秒级感知。 高精地图。先当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立个网格,每个网格提取的息对应个值,每个网格都有个特征,拼接形成张图;点云聚类,是用的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会在误差,所要通过后处理来精确障碍物。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
、裸光纤的故事 前几天和朋友聊天,谈到根裸光纤多大的问题。 几个业内好友都明确说根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何个波(或者不做波)都跑100G上。 后来我和于老板究原因,不能几个朋友都骗我或者都蠢,很能前些年光纤波机自己只能甩出10G口,或运营商租光纤套餐只有10G规格,给大家造成了裸光纤只能跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商那租,而且价格很贵还必须买波设备等等;其实现在企业专线的场竞争很充,拉同城裸纤也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得上波设备,直接对接模块即。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想到了NTP,我直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,不清就月薪五千,得清就八千上(2014年价)。但很多货真价实的IT专家也在此事上跌倒,我也希望通过聊清楚层误会,说明高级工程师该少迷多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 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.我从来? 服务的上游有些,不同的上游流量如何配? 3.我往去? 服务的下游有些,不同的下游流量如何配? 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”就获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础服务系统。它为每个服务赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就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,它提供了个服务名到资源息的个映射关系。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
路名、地标及道路骨架息都被抽象成并储为这种形式。 这种形式的绝对坐标精度大约在10米左右,由于用作辅助驾驶员导航,外加GPS设备定位(精度也在10米左右),所这样的精度标准对整体判断影响并不大,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;另方面地图所包含的道路交通息元素更加细致丰富。 自动驾驶汽在行进过程中需要准确知道自己在路上的位置,往往辆离马路边缘和旁边道也就几十厘米,所高精度地图的绝对精度般都会在亚米级别(也就是1米内的精度),而且横向的相对精度(例如道与道,道与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,识别些路面行驶等,这些能极大提高辆对周围环境的鉴别能力。 例如道路描绘时,条道路上有多少条道? 些真实道路在些地方变宽了?
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶辆,通过套独特的导航体系,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号弱、红绿灯是定位与感知及十字路口复杂等导航难题。 、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,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转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。如我们利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还轻松准确地识别障碍物、辆、行人、交通号灯等,但要想让无人变得和人类样聪明,项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶技术不或缺的。它包含了大量的驾驶辅助息,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。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
在生僻业务的规划实施过程中,没人告诉我们该有些服务,我们只能靠摸透个又个访问逻辑图和数据生命周期,来摸索集内有些角色和依赖关系。 架构师的核心技能包括画好访问逻辑和数据流量图,因为问题现状描述清楚了,问题就解决了多半了。个好的业务访问逻辑图,不仅仅是几个圈圈几条线连起来,其息量大到包罗访问过程的所有元素,也要详略得当高亮关键点。 5. 各环节都不 容灾设计中都尽人事和听天命 整个IT系统中就没有靠的组件,架构师既不能盲目任撞大运,又不能无限冗余吓唬自己,而是在尽人事和听天命之间做好权衡。比如TCP就是要建立靠链接,而现在做性能优化的时候,大家又嫌TCP太过笨重了。 业务应用不靠,如果该应用能快速重建也不阻塞其他应用,月级偶发的内泄漏和意外崩溃都是接受的。 支撑性服务不靠,对于大部业务,预估年都不丢次数据,SLA能到99.95%就了。 操作系统故障崩溃,现在商用系统内核都很稳定,般故障都出在硬件驱动兼容性上,或者有些照本宣科的傻瓜乱改默认参数。
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