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h****e 2018-07-10
程序:我来?
问题 1.我谁? 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.我来? 服务的上游有些,不同的上游流如何分配? 3.我往去? 服务的下游有些,不同的下游流如何分配? 面对这样的问题,我们的答案什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,百度云Noah智能运维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二的名字,根据这个名字,我们就可以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唯一的。
l****m 2018-07-10
词向(一)
虽然按照常理,我们知道这两个词之间有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨;但这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度,无论欧氏距离还余弦相似度(cosine similarity),由于其向正交,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:每个词本身的都太小。所以,仅仅给定两个词,不足以让我们准确判别它们否相关。要想精确计算相关性,我们还需要更多的息——数据通过机器学习方法归纳出来的知识。 在机器学习领域,各种“知识”被各种模型表示,词向模型(word embedding model)就其中的一类。通过词向模型可将一个 one-hot vector映射到一个维度更低的实数向(embedding vector),如embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 系统工程 需要真正开放的全护航
而现在普遍应用的TLS/SSL 方案 基于非内存全语言编写,容易被黑客利用内存全漏洞攻击,而且未来也面临着被 子计算机破解的威胁。 而百度全基于内存全技术的下一代可配置嵌入式全通协议栈MesaLink, 在语言层面提供内存全保障,算法层面提供后子密码对抗能力。这就使得网络传输 可以避免OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗子密码学攻击,进一 步增强网络传输层的全。在MesaLink 的保驾护航下,AI 系统的通有了内存全 和抗子破解的双重保障,黑客很难再通过内存全漏洞和子计算机技术通过网络通 层攻击进入AI 系统。 云端的全 云全都快成了老生常谈的话题。不过现在的云端防护引擎存在着一定缺陷,比如 它们多依赖请求特征。一方面,要适应千差万别的后端应用,以及它们对协议的处理 方式,本身就很困难。另一方面,面临一些新型攻击,防御引擎需要及时增添规则,较 为被动。最后,防护引擎只要看到符合特征的请求,就会产生报警,并不知道黑客否 真的攻击成功了,所以误报率比较高。 自Gartner 提出自适应全架构之后,得到了业界的一致认可。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你心好睡
干货概览 在型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围,一直互联网公司运维人员的心头之痛。在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智能流调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质监测与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智能流调度与自动止损能力。同时,基于实时容与实时流调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
东方的梦没法子不醒了。----老舍《断魂枪》 云计算潮到来了,我把IT技术像五虎断魂枪一样收起来了。我不会将它压到箱底,偶尔我也会练练聊聊,纪念一下那个搞技术的黄金时代。 本文聊个很有嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己装系统以后,丧失了这么多乐趣。 正文 1.主板加电和硬件自检,就开机第一屏启动界面。 CPU和内存插得有问题服务器会滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插都无所谓,因为这些外设都不属于经典的计算机系统。 早期小内存服务器一般有内存检测的功能,但256G内存的服务器启动的速度也太慢了,重启一分钟能启动的服务还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,所以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读主板引导配置,现在终于要外部设备读数据了。 主板BIOS引导,也有UEFI引导,但服务器用户看区别也不。 主板可选USB/SATA/NIC这几类接口上引导数据,而且可以排队式加载,第一个加载不成功就尝试第二个。系统装镜像都有个防止误操作的倒计时,而网络引导一般排在末位,硬盘引导就通用的系统启动的方式。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
政府和型国企不仅能采购云计算,早晚也会走向发展云计算的路。 本文不谈任何技术细节和商业情怀,而政企的角度说明什么云计算。 本文包含如下内容。 时代背景来看什么云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这个不需要物流就可以服务全球的行业。 做云计算要满足些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有些特点。 云计算不万能,它无法解决些问题。 什么云计算 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,这一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,全国计算机业人员不超过万人,业人员都有很深的学术背景。 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,国内业人员约为十万人,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、电商改变了众的生活的方式,国内业人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知技术什么? 感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官外界息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人车类似这样的结构,这强相关的东西,我们无人车也一样。 下图所示这辆车 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要脑处理,无人车的感知功能模块。 由于感知范围广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,外部环境息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开车时理解的环境。
双****4 2018-07-10
词向(三)
def infer(use_cuda, params_dirname=None): place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() with fluid.scope_guard(inference_scope): # 使用fluid.io.load_inference_modelinference program, # feed变的名称feed_target_names和scope中fetch的对象fetch_targets [inferencer, feed_target_names, fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(params_dirname, exe) # 设置输入,用四个LoDTensor来表示4个词语。这每个词都一个id, # 用来查询embedding表对应的词向,因此其形状[1]。
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