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b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
自适应ETL,是我们针对适用范围较广的数据源(如百度名字服务BNS、Noah监控平台、Noah部署平台等)发的,用户仅需配置好ETL规则,自适应调度器会自动解析规则,并将数据按规则接入维知识库。 基于SDK的自定义ETL,是我们为其他数据源提供的ETL方式,用户基于我们提供的SDK可以发各种数据源的ETL脚本,配置好调度策略,通用调度器根据调度策略执行ETL脚本,即可将数据接入维知识库。 2Push ETL Push ETL采用消息队列(MQ),来支持时效性高的数据建设。数据源发生变更时,需要将变更消息推送至MQ,维知识库订阅、消费这些消息,并转换、存储数据。 如下图所示,用户基于SDK发Push ETL脚本,调度器执行脚本并保证其一直处于执行状态。数据源推送变更消息至MQ,Push ETL脚本订阅MQ中的变更消息,将变更的数据转换成统一的模型并存储在知识库中。 3Lazy ETL Lazy ETL是为实时数据查询而提供的ETL模式。在维领域我们需要看到系统的某些元数据/状态的实时变化,比如实时路由数据、监控系统的时序数据等。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
相比较原有的单机房故障处理方式,在感知、决策、执行三个方面,L4级的单机房故障自愈系统效显著: 1.感知方面,智能异常检测算法替代过去大量误报漏报的阈值检测方法; 2.决策方面,具备全局信息、自动决策的算法组件替代了过去“老中医会诊”的人工决策模式; 3.执行方面,状态机等执行长流程组件的加入,让执行过程可定位、可复用。 目前L4级的单机房故障自愈,已经覆盖百度大多数核心业务线,止损效率可做到分钟级,最快秒级止损,较人工止损效率提升60%-99%。 总 随着AIOps逐渐向成熟和产品化,必将有越来越多的维场景被AIOps所变革,而我们,百度云智能维团队,也希望秉承着这个方向,为行业贡献更多的创新理念、技术和产品,欢迎大家一起加入探讨。 最后,用一句话来总下工程架构对于智能维的意义: 框架在手,AI我有:智能时代,框架会越来越重要,从机器学习框架TensorFlow到自动驾驶框架Apollo,概莫能外。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
除了这些以外,考虑到企业中更复杂的监控场景,例如通过SNMP/IPMI等标准协议对于络设备等进行数据采集,报警通知方式可以自定义,支持和企业内通讯软件例如Lync等进行整合。NoahEE的这些监控能力,可以让你全面掌握维工作的方方面面,各种问题洞若观火。 一张图简单地将NoahEE监控模块的特点总一下: 图5 监控管理 今天介绍的NoahEE文章里,我们只介绍了基础维技术相关的产品,当然除此之外,我们还提供高级版的智能维产品,相信将基础版维平台与自动异常检测、辅助根因诊断、智能故障自愈等AIOps技术合,会让维更上一个台阶,为业务带来更大价值。 总 作为一个自动化维平台,NoahEE的功能全面且易于使用,在这篇文章中无法面面俱到的详细阐述,大家可以通过访问我们的站http://aiops.baidu.com来详细了解我们的维产品。站中除了有NoahEE维平台的介绍外,还有我们智能维产品的相关介绍,欢迎大家访问该站并联系我们试用各维产品。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
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,很庆能转型进入云计算这个行业。 云计算的时代正在来临,维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如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保证不了你的正常生活;如你是一个弓骑兵,无论你怎么勤学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,我作为一个维为何唱衰维这个职业。 我们维靠什么能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注络问题; C.擅长系统和服务的调试维护; 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业带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.络接近免维护; C.系统、服务接近免维护; 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维人员更好,好到“不用关心”的地步。从技术上来说,各大云计算营商对通用的Web、RDBMS、存储 服务都是可以做到很好的。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--维的春天
同时将较为通用的策略放为插件,使业务线可以根据需求自由插拔策略。 基于以上两点,合智能发框架(详见AIOps时代,你准备好了吗?),单机房故障自愈框架无缝支持不同业务线,使得研发者可以更关注策略本身,而无需关注不同业务线维模型、底层平台适配成本。 总 通过单机房故障自愈系列文章,我们详细介绍了单机房故障止损的必要性、准备工作,并构建了基于容量动态分步流量调度的单机房故障自愈框架,实现自动化智能化故障止损。对整体单机房故障自愈解决方案不同阶段的改进总如下:
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
在百度4年的AIOps实践中,我们总得出了如下四种不可或缺的角色: 维工程师 维研发工程师 平台研发工程师 维AI工程师 可以看到,除了维AI工程师外,其他角色并不是AIOps产生之后才出现的,他们在传统维中也发挥了重要作用。我们今天主要想和大家探讨一下,在AIOps时代,他们的职责究竟发生了哪些变化。为了方便大家理解,我们会基于百度AIOps的实践案例,来进行具体说明。 单机房故障自愈场景 单机房故障自愈是一个典型的AIOps落地项目。该方案主要解决的问题场景如下:某个业务由于络、设备、变更、程序Bug、容量等原因造成故障,但故障范围仅局限在单个机房或单个Region内部。那么,我们可以基于流量调度等手段,将访问流量调度到非故障机房或Region,实现该类型故障的自动止损。 在这个过程中,需要AIOps四种角色分工明确、紧密配合,来完成整个AIOps解决方案的落地实现。
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