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1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
而现在普遍应用的TLS/SSL 方案 是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 量计算机破解的威胁。 而百度全基于内存全技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障,算法层面提供后量密码对抗能力。这就使得网络传输 可以避免OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量密码攻击,进一 步增强网络传输层的全。在MesaLink 的驾护航下,AI 系统的通有了内存全 和抗量破解的双重障,黑客很难再通过内存全漏洞和量计算机技通过网络通 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 它们大多依赖请求特征。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,并不知道黑客是否 真的攻击成功了,所以误报率比较高。 自从Gartner 提出自适应全架构之后,得到了界的一致认可。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
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,国内从人员已经远超百万,按技分类有数十种工程师。 在最的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的行都在加速互联网化;未来十年里,计算机技将深刻影响工生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次工革命开始时,每一个矿山都装各自的蒸汽机;第二次工革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技的标准化,凭借规模效应降低成本,让客户直接付费购买息技,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。
s****7 2018-07-10
知著看技误解——从裸光纤和NTPD谈起
但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用壮性和全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在做技工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚逻辑就不错了。 把所有的精力都用到做逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技环境依赖,有资格有能力做出技选型决策,才是给Coder群集做技校准的人。即使你不想做技决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。 录:NTPD时间跃变不遗漏Crond的实验 1、当前系统时间是 23点35分。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维位展望
我在写一篇新的文章,其中会引用到这篇2012年的旧文,所以我原样摘抄下来,很庆幸能转型进入云计算这个行。 云计算的时代正在来临,运维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然证不了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你怎么勤苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多有钱,总是免不了泡进海水里的。 首先,我作为一个运维为何唱衰运维这个。 我们运维靠什么能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算能给企带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.网络接免维护; C.系统、免维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运维人员更好,好到“不用关心”的地步。从技上来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 都是可以做到很好的。
流****水 2018-07-11
度云企级运维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企提供了一站式运维解决方案,覆盖了包括日常的故障管理和变更管理中典型的运维场景,致力于为政企、金融、教育等行提供可用性障、提升运维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,距离观察一下这艘船的方方面面。 管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期较为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
客户很容易会异想天开,我现在更多是说他们的想法达不到出政绩的目的,大鸣大放后黯然收场,对客户也不是好事。 传统IT企在198X年成功崛起,是因为他们的技帮客户延伸了能力,比如用ATM机帮银行拓展柜台、用更好的技算账和转账;最十几年则只能靠拿软硬件升级来从客户手里套钱,上那些IT系统只是命续命却诞生不了新生命。 希望云厂商能够引以为鉴,我也在摸索如何帮客户真正意义上推进。 人员需求 客户需求不能靠谦卑的态度来引导,而是可靠IT技能方案的输出。这对方案推进者,也就是解决方案架构师的个人素质要求非常高。技上要可以取于客户技团队,又要非常了解云产品,还要认可企级IT模式,这才有可能胜任这项工作,让客户的消费额上千万甚至上亿。 只了解产品说明书的售前是完不成这种工作的,从云技后台转售前的同样也搞不定该工作。解决方案架构师必须是离后能胜任客户侧技经理角色,对客户侧的技环境、流程非常懂行才行。按照懂云技的售前、或懂售前的云技的标准去选拔都方向不对,解决方案架构师应该是供应商替客户技运营团队招聘的顾问。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
单纯靠销售搞不定亿元采购决策人,亿元大项目必须是高层互访合作,最终敲定合作的原因的就这几种: 一把手政绩工程 战略投资的加条件 海量或结构性压缩成本 生态圈陪玩的加条件 高层利益互换 高级IT人力外包 采购决策人只能敲定项目可以开始,但不证落袋为,IT方案决策人和技执行人员同样重要。 2.2 IT方案决策人 从CTO/技VP到实权总监,决策人选择云厂商,而IT决策人可以否决候选厂商。他们要考虑公司总体利益,比如云厂商的技梦想是否有有辱智商,超低资源报价是否有可行性,生态合作是否有伏笔暗枪等等。IT决策人要重度考量IT部门利益,这就是云销售和售前的工作重点了,售前和销售要抚IT决策人的顾虑,尊重客户IT部门的权益: 方案的IT可行性 新架构带来的新责任 新项目带来的新权益 云迁移的隐性成本 技锻炼的团队收益 新愿景带来的团队增效 工作量转移的减员压力 IT方案决策人明确项目的过程、执行人和验收标准,但从云供应商角度看,搞定方案决策人是项目正式启动,不代表项目能完成验收。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
与卓繁息的合作,百度大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技,“无人值守”的政新模式为社会公众提供全年无休的24小时自助办事,提升了政府为民的能力。 开放日当天,网红智能猫窝的设计者百度大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。为了让流浪喵过上幸福的生活,程序员出身的他用百度大脑动物识别技和百度EasyDL打造出 “猫脸门禁”、“病猫识别”、“绝育识别”三大智能功能,给流浪猫一个温暖的住所的同时帮助救助志愿者发现生病和未绝育的流浪猫。晚兮提到,凭借百度大脑的开放技,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项主要AI功能,看似高冷的AI技最终化为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年百度大脑走进6大城市举办7场行创新论坛,发布了企、地产物、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政7大行解决方案,推动AI与不同行、具体场景相结合,AI技渗透到产的毛细血管。百度大脑目前已经落地20+行,生态赋能已成燎原之势。
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,最有魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个。 一个经典PaaS应该只是一个进程,进程是无法长期存储数据的,小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)很重要但想象空间有限,因为企里已经有数据库和DBA了,DBA并不任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据全性,而且企仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企里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依赖。一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部署,PaaS云创公司从对象存储入手才更有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。
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