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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,含了些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游有些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的一分布的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
从长周期来看云计算的客户是覆盖行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去找。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云成功模案例,一旦摸出来案例会迅速推广国。这个窗口期只有三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合的云计算合作厂商,每类厂商有些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手抢单子。地方政企和这类企业合作时有很强的议能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术有些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也有兼顾外企中国分部的客户。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
3、大型用户谨慎选型 大型用户即使只存储1PB,每年也要花100多万了;中型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还有更多技术以外的东西要考量。 首先同样说问题,大型客户客户更难办,客户是嫌贵,大客户却怕低砸场。云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔钱做,但采购决策层更喜欢看谁的报最低。数PB的数据上云后基本下不来,平台方无论是提还是降速,有的是追加预算的手段;如果对方真是赔本卖吆喝,成功了就会甩开这个袱,失败了就直接倒闭。我谈PB级存储项目时,我很愿意分享不同底层技术带来的实际成本构成,为什么同样的我们还能挣钱而友商已经在贴钱,相关内容会在第四章节详细说明。 成功案例是很重要的决策依据,但这个依据很难考证真实性。厂商做过PB级项目但其实是一群TB项目做的计费融合,厂商确实做过数百P的项目却和标准对象存储功能不通用,这类事情太多了,对象存储合同上不会有总容量,发票存根也只是简单的费。客户的成功案例必须是单一命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
我们先列出来些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。 3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,交付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等的模板化云主机,决定资源池成本的是硬件和电力的,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的装,完成资源成本分析、交付展示和付款周期核算;在硬件资源池交付时,云厂商的优势长处是大规模交付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。 3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的,所以资源部署较慎重但客户流动成本较低。制约客户量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好抢到手;而盯客户的路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目任,不相t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业性,甚至部分程序崩溃的稀糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
在传统的运维方中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 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量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与业指标监控构建了方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字(BNS)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量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可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12时 2016年5月某公司杭接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
资产管理 在机房,各种各样的器、网络设备和安设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不少的物理操作,如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复? 物理操作维护怎样反应到系统? 不同角色(职责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库生命周期覆盖,做到所有运维操作记录可追溯。有了资产管理,运维人员可以在器完成入库、上架工单后即可在管理中看到该器并进行管理,无须任何其他操作。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
CDN是最早出现也是最成熟的云计算,它有下列迷人的特点给云计算行业的未来立下标杆: 客户没有学习成本,肯付费、懂IT常识就能接入,所有客户都认同使用CDN能节省成本提高质量。 客户没有对接成本,可以随时更换其他云厂商,或默认即使用多个云厂商,普通项目不需要高级售前、解决方案和实质性定制开发。 客户只关注和质量两个维度,不用承担太多选型责任,大不了切走就行,甚至有专门的中立CDN监测的平台。 虽然业内对CDN生意评不高,认为这就是卖资源,但每个云平台都将CDN收入列为重要单项,成熟的模催熟了巨大蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议大家搜一下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的实之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的把戏,Serverless才是真正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其实SaaS产品和狭义的云计算没一毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外都能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
词向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网背后常见的基础技术。 在这些互联网,我们经常要较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方。最自然的方恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方,每个词被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大,每个维度对应一个字典的每个词,除了这个词对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。如,在互联网广告系统,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键词是“康乃馨”。虽然按照常理,我们知道这两个词之间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨;但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,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是:每个词本身的息量都太
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
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:人有感知,通过感官器官获取外界息,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,这是强相关的东西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 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,这是覆盖面的设置,括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人车的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,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 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境息,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。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安的。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署过程可以拆解为两个的步骤,一是新软件的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件的上传可能有多种方,如sftp的集中,p2p的点对点等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,一种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另一种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有一个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收集结果”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一条命令”的意义所在。
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