关于 哪里有包夜小妹服务十薇v信78792796理塘县按摩一条龙找小 的搜索结果,共1819
h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在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? 叫什么,含了些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 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? 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)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了名到资源息的个映射关系。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
资产管 在机房,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。各种设备的物损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“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操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存等等。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? 物操作维护怎样反应到系统? 不同角色(职责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处与修复,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维中的操作,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,做到所运维操作记录可追溯。了资产管,运维人员可以在器完成入库、上架工单后即可在中看到该器并进行管,无须任何其他操作。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12时 2016年5月某公司杭州电接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。直接损失括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失括用户任度下降、给竞品占领市场机会等。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
个客户要下载自己2000万fileinfo息,5息1k算,这2000万 fileinfo4GB大,就算云存储能精确的0.1秒查完,客户能力0.1秒下载完这些息吗? 如果你觉得元数据压力还是大,那还可以让计费系统、读写代都对查询结果做缓存,或者将数据库挂在成熟的Proxy背后做分库和调度。 我们的数据库能低压力运行,就是设计时充分解适应了对象存储元数据这简单需求。 3、灵活的读写代 读写代是整个群集保持松耦合高性能的关键点,这也离不开对场景的深度解。 首先说读写代的高可用、负载均衡和高性能,我们会在读写代前面加几台Nginx,客户端到读写代都是无状态连接。客户端可以通过LVS、单域名DNS轮询、多域名分散业等方式将请求分散到多台Nginx,Nginx将请求交给任意读写代都是能得到相同结果的。单个读写代崩溃了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,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。 读写代在访问客户时代表存储端,在群集内部扮演的可客户端。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最成熟的PaaS是CDN,最魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个个经典PaaS应该只是个进程,进程是无法长期存储数据的,量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间限,因为企业已经数据库和DBA了,DBA并不任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企业本来就没大规模对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好上手简单,客户对它是积极拥抱甚至业依赖。旦用户在对象存储平台堆积了上TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署上来了。广域网传输稳定性不够成本又过高,只能是计算组件跟着存储就近部署,PaaS云创业公司从对象存储入手才更客户粘性和横向扩展空间。 大数据类PaaS类似于云数据库,用户要自带海量数据过来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得云平台什么都没做,大数据PaaS都用成IaaS定制模板虚拟机了。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
本文含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以全球的行业。 做云计算要满足件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商些特点。 云计算不是万能药,它无法解决些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩大,这现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员大都很深的学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为万人,可以分为软件和硬件两类工程师。 进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方式,国内从业人员已经远超百万,技术分类种工程师。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;假设个根NTP不稳定,所器获得了错误的时间,虽然现在业层可以容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。我们就说联机调试分布式日志,几个节点的时间错可能日志就看不懂了。 NTPD做时间调整会效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业(详情见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD本机时刻可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几万台机器上每天执行几亿命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令息持久化。日均几亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了保证命令高效正确送达目标器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几万台器分布在世界各地。 代执行问题:为了更好的处权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代,以应对单机的复杂执行环境。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
软件BUG 相比客户自己粗选个物机的OS,云主机精选的虚拟机OS、宿主OS、Hypervisor的软件BUG并不多,大中型云厂商都精选底层支撑软件的实力,但客户装物机自选的OS都可能驱动问题,三个精选软件的故障率真没个粗选软件更高。 但是从云资源的管、调度、监控软件,到客户界面,API管、账户和后台策略层面,越往上走的软件质量还不如XXXX,此处省略万五千字,客户自己揣吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍样,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,般不会只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不上墙,故障的性质对长久的品质很重要。 我列下潜在的故障原因,些故障能忍,些故障不能忍,这些要云客户自己评估了。 技术原因 IaaS的核心主体功能(云主机、云硬盘、VPC),在没特型要求前提下,是可以用开源方案搭建。如果是云厂商连个开源平台标准模块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确实客户要自认倒霉,因为友商也会遇到同样问题。
m****t 2018-07-11
设计中立公云云管平台
直不解Nova和Swift如何从业上联动,做虚拟机时跟客户解释买虚拟机不关心OSS,做对象存储时解释OSS和其他云平台没什么好混合的。云厂商提供OSS+CDN的好处就是内网互通节省带宽费用,但大客户很可能越过云管平台直接采购,客户年可能只节省几块钱。云管平台要集成OSS和CDN时,定要注意这两个是没区域概念的,比如客户用了百度北京的虚拟机加上七牛浙江的云存储和阿全国的CDN,此时客户业绝对跑的通,三方互通额外网络开销。云管平台的资源创建和计费系统都要考虑清楚,尽量资源走个供应商,或要求不同供应商之间相互免费。 上述PaaS资源都个特点,可以照使用量付费,或者提供贴合到业逻辑操作层面的支持功能,那也就代表着客户的计费访问数据铁定会被供应商拿到,而业数据是否被偷窥要看供应商自律。 我们再看看下文些更专业(偏门)的。 容器云入门门槛太高,在中客户场景下缺乏成功案例,如果没具体项目要求上容器云,就等到接完上面的PaaS再考虑接入容器云。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——成本篇
中国的云计算是个快速发展的行业,业内的玩家很拼,也围观了很多临渊慕鱼的人。我在曾经和很多人聊过如何设计、采购、投资或者监管云计算,现在将我的观点通过网文分享给大家。 以前写了几篇万字长文但可读效果不好,听朋友建议这次拆成七个独立的短文了。 这是第篇——成本篇,如果你要个云计算平台,那你要付出些成本。 本文目标客户群,云计算公司的老板和雇员,云计算行业投资人,重大采购客户也要看看评估成本。 要做好云计算必须的成本主要分六大类,听我讲完这六大类成本,我再和大家聊聊谁成本优势,谁能如何发力。 1、硬件成本 硬件成本主要就是采购器、交换机及其零部件的成本,富豪大厂还会采购硬件负载均衡和硬件存储,科研大厂还会自研整柜器。这厂商只能用媒体价买器,大厂商次采购上万台器,能把供应商的利润压榨到低于余额宝收益。 我直说Intel是云计算行业最大赢家,每个云计算大会Intel都会慷慨赞助,因为只要你的技术选型不太生僻都要采购Intel的硬件。
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,感知模块获得新的息,不停循环,应对更新的环境状态,实现整体良性的循环。 核心:感知用来做什么? 感知的输入跟环境相关。只要符合件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 定义的细分任,把输入输出具体化。 障碍物检测,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,而且可以将其大车、车分类,因为大车和车的开车方式不样。不同的车,做出的决策规划不样。你可以超车,但无法超大车。 我们需要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。著名例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物息,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。 我们在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。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
这个文件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID来标识磁盘,文件系统自检功能要不要开,这都可以聊好几个时。 看看各的启动优先级也是个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以上内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写万字,兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都上云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上云就能少招个研究这事的工程师,上云确实也很意义啊。 静人稀,沙子关好了门,气把六四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
2、进行云计算器维护;几大云供应商自己也要维护器,那些大中型企业肯定会自己做私云,在这个云计算平台也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的系列维护工作,但自动化运维技术会让运维人员的数量大大减少,可能每个公司都只两个团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造成限的技术革新,比如说实现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿盛大新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管生产线)也类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大家工作的时候都习惯网站相关的工作,但你学过Web就定要网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足个没前途的行业。
l****m 2018-07-10
词向量(
词向量是自然语言处中常见的个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网背后常见的基础技术。 在这些互联网,我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式,每个词被表示成个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大,每个维度对应个字典的每个词,除了这个词对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处限。比如,在互联网广告系统,如果用户输入的query是“母亲节”,而个广告的关键词是“康乃馨”。虽然照常,我们知道这两个词之间是联系的——母亲节通常应该送给母亲束康乃馨;但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这两个词毫无相关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是:每个词本身的息量都太
TOP