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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,我们来试着分析前面提到的几问题。 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分配? 3.我往去? 服务的下游有些,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? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的重要基础服务系统。它为每服务赋予无二的名字,根据这名字,我们就可以获取到这服务的相关息 ,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,它提供了服务名到资源息的映射关系。
c****2 2018-07-10
性化推荐(
文章结构: 背景——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应用模型——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这难题,性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 性化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。性化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,性化推荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]般被认为是性化推荐系统成为相对独立的研究方向的标志。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后
变更面临的问题 其实我们对变更的需求并不复杂,作为迭代的最后,我们只关注两点: 操作过程足够快捷(效率) 变更结果符合预期(安全) 但是,在具有定规模企业的生产环境中,用户往往要面对比单台机器手工上线更加复杂的状况,在这些状况下上述两点要求通常难以满足: 大批量机器的操作步骤繁琐,较依赖人的经验,变更操作效率低下; 由于缺少可靠的检查机制,变更效果无法保证,甚至引发线上较大异常。 我们在百度各核心产品的大规模变更实践中积累了丰富的经验,发现通过自动化部署可以有效提升变更效率,在变更过程中严格执行分级发布流程可以确保检查机制得到执行,并且能够有效限制异常影响范围,加速异常恢复。在两者基础之上,融入AIOps智能变更策略,可以进步降低管理成本,提升检查效果。下面将从三方面详细我们的解决方案。 我们的解决方案 1自动化部署 自动化部署包含变更策略和批量机器执行能力两部分。具体来说,用户通过UI/API配置整变更过程的执行策略,例如先执行A地域机器的变更,再执行B地域机器的变更;执行失败的机器超过10台就自动中止等。
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款可以升级吗?升级程序在下载  
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