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无****禾 2018-07-11
云客户需求引导理--型IT太极拳
(这些运营问题都是2015年的,可能有老化) 案例3.客户被同集团的云计算子公司服务的欲哭无泪,找我们接盘时提了一大堆需求,我同样是拒的接的多。客户问能利旧设备么,我认为利旧设备的配置都太高啦,还不如租我们的廉价服务器。客户要我们按照旧接口去定制开发,我指出用我们的SDK对接只有半个人日,而旧接口连文档都没有只能猜。客户要我们派几个高工长期驻场,我说明所有故障都可控且已演练,远程排障我们有10个高工程,但长期驻场我们高工得抑郁离职了。客户担心日常无事可做了,我们就帮客户做了月度巡检流程,但整个流程我们全程不参与,他们巡检成功就是双保险,忘了巡检也有我们的监控兜底。 案例4.有公有云客户说要买最便宜的带宽,但最终沟通发现对方是要做非核心日志上传。云平台默认的计费规则是上行带宽免费,但免费不限流的上行带宽不承诺SLA。最终结果是建议客户短期内买几十台低配云机,同时做好客户端容错,长期看建议这些日志直接上传至对象存储,还能配合我方大数据服务做MR。 案例解析 云计算要服务企业客户,企业客户内部为采购、技术、业务、理等多个角色,本案例中服务的技术和运营团队是非常讲道理的。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
传统运维场景中,平台研发工程师负责平台、基础组件、类库和工具的研发工作。针对运维的场景中,会覆盖运维相关的服务理、监控、变更、流量调度等相关平台。 这部平台是运维的基础,AIOps时代仍然需要依赖于这些平台的建设。 同时AIOps场景中,数据成为了中心,运维各种状态信息转换为大数据,机器学习则作用大数据上进行析。百度AIOps的践中,运维开发框架、运维知识库、运维策框架共同组成了完整的智能运维平台,三大平台的建设和施离不开大数据、机器学习架构的引入。这就要求平台研发工程师具备大数据、机器学习平台架构师的多重身份,具备流式计算、布式存储、机器学习平台、算法策平台等一系列大数据和机器学习平台架构能力。 运维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足大部场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。原因如下: 策和参数需要进行调整 流量调度、容灾策等策,针对不同的业务线,配置并不相同。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现全行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部数据敏感的企业结合自身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何1台机器上部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所有机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗?
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
【解决方案】 基于容量水位的动态均衡 流量调度时,对于容量不准确存的风险,我们划两条容量警戒线。 安全水位线:流量处于安全线以下则风险较小,可以一步进行切换。 水位上限:该水位线表明服务的最大承载能力,一旦流量超过故障水位线,很大概率会导致容量过载。 如果安全水位线提供的容量不足以满足止损,那我们期望使用上两条中间的容量buffer,同时流量调度过程中进行步试探,避免一次性调度压垮服务。 基于快速熔断的过载保护 流量调度时,建立快速的熔断机制作为防止服务过载的最后屏障。一旦出现过载风险,则快速停止流量调度,降低次生故障发生的概率。 基于降级功能的过载保护 流量调度前,如果已经出现对应机房的容量过载情况,则动态联动对应机房的降级功能,现故障的恢复。 2业务线止损策需求差异大 【问题描述】 我们现了基础的单机房故障流量调度止损算法,但业务线中仍存较大的需求差异,如: 步动态调度需求:业务存充Cache的情况,过程中服务能力降低,需要控制切换速度。
金****洲 2018-07-09
百度安全验室|机器学习对抗性击报告
从12 月29 日起,神秘的账号Master 弈城、野狐等围棋对平台上轮番挑各大 围棋高手,并取得了不可思议的多连胜。1 月4 日,聂卫平、常昊、周睿羊等高手接连 输给Master,到目前截止它已获得60 连胜。Master 与古力的对决之前终于揭晓了 自己的身份,果然就是去年大出风头的AlphaGo(升级版),而对阵古力,也提前声明了会是最后一。 我们不妨将Master 的60 连胜视为人工智能与人类交锋的信号和警报,人工 智能时代人类如何完成自身的“刷新升级”值得每个人思考。同时其带来的安全问题也急需安全专家去突破。 科技的发展使人工智能离人类的生活越来越近,其中隐含的安全问题也渐渐引起顶 级安全专家们的关注。本文由百度安全验室专家撰写,详细介绍了GeekPwn2016 硅谷会场上,顶尖安全专家们针对当前流行的人工智能图形对象识别、语音识别的场 景所采用的构造击数据方式和击演示。百度安全验室的专家对这些击方式提出 了独到见解,并对未来趋势进行了预测。
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