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M****H 2018-07-11
故障场景下数据可视化
我们故障思路也是此,从整体局部逐步分层下钻。 我们提供了多维度展开报表功支持这种下钻分析。 例我们怀疑是某几台服务器导致拒绝量上升,我们可以基于多维度统计报表,点击排序拒绝最大区域,然后依次展开拒绝最大机房和机器。 点击情后,我们就可以跳转机器对应页面,查看对应机器数据来进行寻关联事件 根据历史经验,大多数线上故障都是由于变更操作所引起,包括程序、数据、配等变更事件,增删机器例、执行预案等运维事件,甚至包括可引发流量突增活动运营事件。对于某些体积庞大产品线,开发和维护人员众多,以上事件发生更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种可以解决这种问题通用性组件——事件流图。 通过事件流图,可以快速筛选出故障前后间,发生或发生中事件,每个事件通过色块长短,展示了开始结束间以及持续长。我们可以快速分析出对应故障可是由于某些操作开始或操作完成引发。 对于部分业务线,同一间段发生事件可有上百甚至上千条,我们提供便捷筛选功来解决这一问题。
不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探测物体力,在超过一距离后都会受限制。在恶劣天气条件下或在夜间,传感器识别障碍物力可会受进一步限制。另外当车辆遇障碍物,传感器无法透过障碍物来确障碍物后面物体。这,就需要借助高精地图帮助了。 即使传感器尚未检测交通信号灯,高精地图也可以将交通信号灯提供给软件栈其余部分,帮助车辆做下一个决策。 另一个好处在于,高精地图可帮助传感器缩小检测范围,高精地图可会告知我们在特停车标志,传感器就可以集中在该检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确度和速度,并节约计算资源。 高精地图用于规划 正和感知依赖高精地图那样,规划也是此。高精地图可帮助车辆合适行车空间,还可以帮助规划器确不同路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来高精地图可帮助车辆识别车道确切中心线,这样车辆可以尽可地靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带区域,高精地图可以使车辆够提前查看并预先减速。果前方有障碍物,车辆可需要变道,可帮助车辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真猎头
果甲方要精英猎头,先要确认该岗是否值得去专业人服务;当甲方觉得付出十万块钱佣金是值得,好甲方就好供应商;果招聘方把几千块佣金当做传家宝贝,给猎头花这个钱还不给面试者报销打车费。 第三部分.影视剧中对猎头梦之误解 编剧们写“白领剧”是给观众展示一场“高端职场环境”梦,“白领梦”并不比“皇帝梦”“武侠梦”更真,因为这个“高端职场环境”从来就没存在过。我看那些影视剧中对猎头刻画过于夸张,按照那种方法做猎头就别想挣钱了。 第一点,猎头不会深度参与面试,甲方人事部不会让“外人”参与面试决策;猎头核心利益是成单拿佣金,在甲方面前也是外人。敬业猎头会全程跟面试者反馈,猎头从HR手里拿面试结果,但猎头不会出现在甲方办公室和甲方一起面试候选人。 第二点,候选人不会懒得接触猎头,不需要猎头给候选人端茶端尿陪床上吊。候选人懒得和猎头聊很可是因为这个职太挫没吸引力,少部分是自己有内线不用走外部渠道。果招聘方要向挖某人,板亲自出马比猎头约见面有诚意多了。 第三点,任供应商不公开干涉甲方内务。
l****m 2018-07-10
五年前预言——2012年云计算运维职展望
2、进行云计算服务器维护;几大云服务供应商自己也要维护服务器,那些大中型企业肯会自己做私有云,在这个云计算平台里也是需要运维人员进行从低端监控高端架构一系列维护工作,但自动化运维技术会让运维人员数量大大减少,可每个公司都只有一两个小团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在一个通讯公司工作,我可以很乐观说云计算会对公司造成有限技术革新,比现OS虚拟化。我们需要SIP服务必须亲自搭建,阿里盛大新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站一类东西根本不是我们核心竞争力,用就好效率低一些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比管理生产线)也有类似顾虑,云计算优势和公司业务需求完全不沾边,所以这类公司运维可会是最后运维。大家工作候都习惯网站相关工作,但你学过Web就一网站工作是挺蠢行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足一个没有前途行业。
雾****士 2018-07-09
添加新控制算法?
Apollo中控制算法由一个或多个控制器组成,可以轻松更改或替换为不同算法。 每个控制器将一个或多个控制命令输出CANbus。 Apollo中默认控制算法包含横向控制器(LatController)和纵向控制器(LonController)。 它们分别负责横向和纵向车辆控制。 新控制算法不必遵循默认模式,例,一个横向控制器+一个纵向控制器。 它可以是单个控制器,也可以是任意数量控制器组合。 添加新控制算法步骤: 创建一个控制器 在文件control_config中添加新控制器信息 注册新控制器 为了更好理解,下面对每个步骤进行阐述: 一、创建一个控制器 所有控制器都必须继承基类Controller,它义了一组接口。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK开发语录类技模板
此技模板是针对语录类技设计模板,海贼王语录,游戏语录等。本文从技交互、部署讲述快速搭建海贼王语录技。 语录类技模板交互模型 语录类技跟用户交互很简单。用户说“来一个”,技从语录列表中选取一条读给用户,用户可以继续说“来一个”继续听语录,或者说“退出”以结束交互。 使用模板开发技流程 新建技 新建技情请参阅自义技创建 配意图 意图配情请参阅意图、常用表达和槽 语录类技模板需要创建“获取语录”意图。获取语录意图下图所示: 配服务部署 语录类技模板使用CFC部署技服务。使用CFC部署技服务情请参阅 百度云CFC 修改CFC函数代码 开发者通过模板创建函数以后,可在线编辑函数。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘备受关注?
通常来说,一种情况是明确寻最佳路径搜索A*算法,本质就是果有最好路径便一将其果单路径成本(cost)不一样,最好路径不一是最短。 A*是搜索了所有可后选择了最好,而且运用了启发式算法来决;其数据结构现是priority queue,不停选取“最小成本”节点来扩建路径。 另一类是基于抽样(sampling based)路径规划,通常可以理解为并不知道最优路径是什么,需要从起点开始随机抽样(怎么随机这个问题还是比较讲究)来扩建可路径集。 这里面有一个很重要因素可以加速抽样,例障碍物检测。若遇障碍物,在其方向再扩建路径便没有意义。 典型算法是RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。需要引起注意是,在践过程中果有了启发式算法,路径规划会很注重效率,需根据际情况优化,这方面研究包括RRT变种或两类算法结合(A*-RRT)。
大****牙 2018-07-09
添加新CAN卡?
简介 控制器区域网络(CAN)是在许多微控制器和设备中密集使用网络,用于在没有主计算机帮助情况下在设备之间传输数据。 Apollo中使用默认CAN卡是 ESD CAN-PCIe卡。您可以使用以下步骤添加新CAN卡: 添加新CAN卡 添加新CAN卡需要完成以下几个步骤: 现新CAN卡CanClient类。 在CanClientFactory中注册新CAN卡。 更新配文件。 以下步骤展示了添加新CAN卡 - 示例添加CAN卡工程。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这次验好玩地方在于: 我个35分任务计划,结果ntpd将间跃变越过了第35分直接了37分,但该任务计划仍然执行了。而从执行输出结果是37分来看,这不是小步快跑踩过35分,而是第35分被越过了不存在。 这个验里坑很多,个人要和间赛跑完成验,我做了8次验成功了3次,每次都等了10分钟以上。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦里记得其他有历史守规矩程序也和ntpd联动,但我没间做验了,也希望有朋友帮我答疑解惑。 附录2:网上一个写NTPD和ntpdate水文和本文内容有些类似,那个是我多年以前写,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
小****M 2018-07-09
在Apollo中添加新车辆?
简介 我们通过本文将向开发者阐述向Apollo中添加新车辆。 注意: Apollo控制算法将林肯MKZ配为默认车辆 添加新车辆果您车辆需要不同于Apollo控制算法提供属性,请参考: 使用适合您车辆其它控制算法。 修改现有算法参数以获得更好结果。 添加新车辆步骤 按照以下步骤以现新车辆添加: 现新车辆控制器 现新消息管理器 现新车辆工厂 注册新车辆 更新配文件 一、现新车辆控制器 新车辆控制器是从 VehicleController类继承
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者服务层次上,我们来试着分析前面提几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了哪些例,服务规模、部署情况、例运行状况? 2.我从哪里来? 服务上游有哪些,不同上游流量分配? 3.我往哪里去? 服务下游有哪些,不同下游流量分配? 面对这样问题,我们答案是什么呢? 在百度运维践中,我们只需“BNS”就可以获得想要答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智运维团队研发一套分布式名字服务系统,是百度云Noah智运维产品中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名字,根据这个名字,我们就可以获取这个服务相关信息 ,这些信息包括:服务在机器上部署信息(机器IP,部署路径,服务配,端口信息),服务例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个服务名资源信息一个映射关系。
冰****蓝 2018-07-09
调节『控制参数』?
: high_speed_pid_conf { integrator_enable: true integrator_saturation_level: 0.3 kp: 1.0 ki: 0.3 kd: 0.0 } 1.首先将kp, ki, 和 kd 值设为0. 2.然后开始增加kp值,以减小阶跃响应对速度变化上升间。 3.最后,增加ki以降低速度控制器稳态误差。 一旦获得较高速度相对准确速度跟,就可以开始从起点开始调整低速PID控制器以获得一个舒适加速率。 low_speed_pid_conf { integrator_enable: true integrator_saturation_level: 0.3 kp: 0.5 ki: 0.3 kd: 0.0 } 注意: 当设备切换Drive,Apollo通常将速度设为滑行速度。 站控制器调谐 Apollo 使用车辆站控制器来跟车辆轨迹基准与车辆之间站误差。一个站控制器调谐示例下所示。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架中,单机房故障自愈解决方案构建在运维知识库、运维开发框架、运维策略框架三个核心力之上。具体过程为自愈程序搜集分散运维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划止损操作,并通过标准化运维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管高可用自动化运维平台之上,现了业务在任意单个机房故障情况下皆可自愈效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈更多内容,敬请期待! 单机房故障容灾建设 在容灾力建设中有哪些常见问题? 证明服务已经具备单机房容灾力? 单机房故障人工止损方法 人工止损感知服务故障? 人工止损收集故障信息? 人工止损进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 设计单机房故障自愈整体方案? 降低流量调度风险? 应对不同业务流量调度策略和平台差异?
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