关于 喝了迷幻的药后的样子【V信;799.196.362】乌 的搜索结果,共1739
Z****E 2018-07-09
产品迭代一公里
具体落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属性特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早发现并输出干预命令 其具体实现思路为: 智能模板生成:使用运维知识库充分收集变更目标对象属性,然基于这些对象属性特点自动生成变更模板,例如变更对象最小可用度可以用于生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟智能监控方案,可以全方位监控目标服务状态并及时汇报异常。通过订阅变更目标服务监控,可以实现变更过程中实时检查,从而及时发现变更引起异常,进而自动执行干预命令。 如何应用上述解决方案? 上面介绍变更面临主要问题以及我们对应解决方案,为能够让更多外部用户也能体验到百度高效安全变更能力,我们将在百度云上提供百度智能变更产品。届时购买百度云服务用户,即可使用该产品完成业务功能日常迭代。百度智能变更产品目前在紧锣密鼓地推进中,预计很快就会与大家见面。 总结 发布变更作为产品迭代一公里,其执行效率和执行结果将直接影响功能迭代效果。当把目光投向实际生产环境,我们发现,在很多企业中变更执行效果并不能得到保障。
若****客 2018-07-10
IT架构本质--我五点感悟
2.群集设计通用规则 前端复制端拆,实时改异步,三组件互换 前端复制端拆,实时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要上群集,而群集设计调优翻来覆去就是这三板斧: 前端是管道是逻辑,而端是状态是数据,所以前端复制端拆。前端服务器压力大就多做水平复制扩容,在网站类应用上,无状态-会话保持-弹性伸缩等技术应用纯熟。端要群集化就是多做业务拆分,常见就是数据库拆库拆表拆键值,服务拆越散微操作就越爽,但全局操作开销更大更难控制。 实时改异步是我学一门IT技术,绝大部分“实时操作”都不是业务需求,而是某应用无法看到端和Peer状态,默认就要实时处理结果。CS模式实时操作会给支撑服务带来巨大压力,Peer合作实时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个无脑大事务拆分成多个小事务,这就是异步架构,但拆分事务就跟拆分数据表一,拆散小事务需要更高业务层级上做全局事务保障。 在群集性能规划中,网络和硬盘IO+CPU算力+磁盘和内存空间是可以互换,架构师要完成补不足而损有余选型。
雪****魁 2018-07-11
危险背机遇--云服务故障危机分析
面对意外故障,我们有心向客户证明,换其他厂商也一会挂;面对人为故障,踏实认错是对客户尊重,而公开事实也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同错误。 过去大家卖IDC、CDN、服务器和软硬件积累个人商誉,是可以应用到云计算领域。而云服务高科技光环褪去、产品同质化以,企业核心竞争力仍然是有商誉销售-售前-售团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂云服务到底哪些组件是靠谱,不要让赖你客户受伤又受骗。如要学习云计算相关知识,可以多关注我往期云计算文章,比如说 云计算最重要工作是配合销售和服务客户:云客户需求引导管理--实战型IT太极拳 中国云计算现状系列汇总: 做云计算要花哪些钱,请看第一篇成本篇,原创链接。 云计算产品各有什么特色该如何分类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户采购人员如何看云计算,厂商如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖成名,但这也是机遇, 看云厂商花式作死九种方法 。
x****5 2020-08-29
小度音响正常联网后 对话没反应
“小度音响正常联网 对话没反应  喊小杜小杜 它答应 然其它功能对话都跟憨没反应,连四个网络都是这个
y****i 2018-07-11
做容器云最佳用户
容器编排系统核心优势 很多人都说容器云是“私有云谁用谁爽,公有云谁用谁丧”,其实原因就是:容器云需要开发人员配合才能用好,而容器编排系统比容器自身更重要。K8S与其说是Docker竞争者,不如说是容器行业庇护者。有K8S这个容器编排系统,虽然Docker技术不那么醒目,但其可用性更高更接地气。 单纯用Dokcer容器,更像是个封装比较彻底,做足资源隔离JVM。研发人员只在程序出错时才会关注Runtime,而运维人员没感觉到这有什么酷,但确实容器云已经有存在价值。比如说OpenStack、PaddlePaddle这类新兴软件和开发框架部署环境没那么简单,用Docker包一层就变非常友好。 对于持续集成和交付场景来说,以前我们是硬压着研发和测试,务必保持版本一致、务必保证文件打好包,从不盲回滚预案,必须半夜上线,就这还天天出故障;现在自动上线压力确实小多,大家都可以放心测试生产环境一致、保证文件不漏传、可以和Git无缝集成,可以扔给研发和测试半自助上线。这就是我前文所说,容器快速部署优势在于决策快、操作简单。
x****5 2020-08-29
小度音响正常联网后 对话没反应
“小度音响正常联网 对话没反应  喊小杜小杜 它答应 然其它功能对话都跟憨没反应
思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOpsMNIST
如果用户每次载入曲线都要设置一次y轴区间,无疑是很麻烦。针对这种问题,我们在工具中添加离群点自动判断功能,排除离群点之,我们就能找到合适y值区间,让用户看到合理曲线形态。 默认Y轴取值范围 基于离群点检测Y轴取值范围 大尺度数据采 我们标注时通常会先浏览数据来初步解数据分布,标注时也常常先寻找大致异常区间再仔细标注。这种浏览尺度比较大,由于屏幕分辨率远低于数据点数,不可避免地要进行采或聚合,常用均值方法会平滑周期内尖峰和低谷,降低异常幅度,影响标注工作。针对这种问题,我们在工具中提供最大值、最小值采方法,可以适应上溢、下溢异常场景,在标注时暴露出完整异常幅度,解决采带来失真问题。 辅助标注功能 在其他时序数据异常标注工具中,通常提供天同比、周同比参考线或恒定阈值线,这些参考线在一定程度上满足标定人员参照历史数据需求,但是面对单调上升指标(如用户数量)、预期内突增(如活动流量)等个性化场景提供帮助比较有限。针对这个问题,我们开放参考线生成功能,可以根据场景自行编写插件添加参考线。
w****t 2018-07-10
AIOps中四大金刚
具体职责包括: 在AIOps时代,运维工程师一方面需要熟悉运维领域知识,解运维难题和解决思路;另一方面需要解人工智能和机器学习思路,能够理解哪些场景问题适合用机器学习方法解决,需要提供怎本和数据,即成为AI在运维领域落地实施解决方案专家。 运维AI工程师 在单机房故障自愈场景中,运维AI工程师将机器学习算法与实际故障处理业务场景相结合,针对单机房故障场景风险点,进行策略研发与实验工作。如下图所示: 运维AI工程师分别设计如下算法策略来满足整个复杂故障场景自动决策: 异常检测算法:解决故障发现时指标异常判断问题,基于AI方法实现较高准确率和召回率,作为整个故障自愈数据基础。 策略编排算法:基于当前线上实际流量和服务状态,设计损益计算模型,判断基于何种方式操作组合或步骤,能够使整个自动止损带来收益最大,风险最小。 流量调度算法:基于线上服务容量与实时流量情况,进行精确流量比例计算,防御容量不足或不准风险,并实现流量调度收益最大化。
c****1 2018-07-10
数字签名会被撞破么?——安全 hash 攻与防
对 SHA1 最著名攻击是最近 SHA1 Shattered 攻击,是一种共同前缀碰撞攻击 [9]。另一方 面,利用选择前缀攻击,可以伪造 X509 格式 CA 证书 [10],以及构造多个消息 碰撞“Herding Attack”,可以用于“预测”任何一次美国总统大选结果。 此外,对 于攻击签名机制,还有一些由于签名机制实现不当而产生漏洞和对应攻击方法。下 面我们简要介绍一下选择前缀碰撞攻击能力,然再讨论如何利用择前缀碰撞攻击, 最回顾一下对于基于 hash 签名机制实现不当而产生攻击。 3.MD5 ChosenPrefix Collision 攻击 对于两个给定不同前缀 p1 和 p2,CPC 攻击可以构造出两个缀 m1 和 m2,使得 hash(p1+m1) = hash(p2+m2)而且 p1+m1 长度和 p2+m2 长度相等。 举个例,令 p1=“希拉里会当选”,p2=“川普会当选”。在大选之前先利用 CPC 攻击,构造出两个缀 m1 和 m2,然计算他们 MD5 值 v=MD5(p1+m1)=MD5(p2+m2)。
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