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h****l 2018-07-09
如何模块中添加一个器?
简介 器为每个障碍物生成轨迹。这里,假设我们想给我们的车辆增加一个新的器,用于其他类型的障碍。 添加器的步骤 如下步骤将会指导您器中添加一个 NewPredictor: 定义一个继承基类 Predictor 的类 实现新类 NewPredictor prediction_conf.proto中添加一个新的器类型 更新 prediction_conf 更新器管理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的方法来添加新的器。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
故障自愈机器人:针对单个业务景进行平台化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps平台研发和行。 AIOps时代的职责和技能变化 平台研发工程师负责维平台及基础组的研发与建设。 传统景中,平台研发工程师负责平台、基础组、类库和工具的研发工作。针对维的景中,会覆盖维相关的服务管理、监控、变更、流量调度等相关平台。 这部分平台是维的基础,AIOps时代仍然需要依赖于这些平台的建设。 同时AIOps景中,数据成为了中心,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分析。百度AIOps的实践中,维开发框架、维知识库、维策略框架共同组成了完整的智能维平台,三大平台的建设和实施离不开大数据、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、分布式存储、机器学习平台、算法策略平台等一系列大数据和机器学习平台架构能力。 维研发工程师 基于多个业务线景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足大部分景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
一图胜千言,我们看看资产管理的特点: 图3 资产管理 部署管理 应用部署一直是维工作中的重点,一般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何快速部署? 灰度试难,怎样通过灵活的部署方式,先进行小流量线试,待效果达到期后再扩大部署? 回滚难,发现问题后怎样回滚? 上面的第一个问题,实际上服务管理中已经解决了,也就是说服务管理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署管理模块通过“分级发布”来解决。部署管理模块中,我们可以方便的定义并发度、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,部署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了部署等操作,部署管理模块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某一服务)。如图来总结部署系统的能力: 图4 部署管理 监控管理 任何工作里,信息掌握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼百战不殆”这句话说的就是这个道理。维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。是否工作正常,出了问题是否能及时发现与报警,甚至是对异常事等进行提前,都仰仗监控系统。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
框架:新的维开发模式 维开发框架基于这样一个抽象,就是如果我们把线上环境看做一个黑盒服务,那么我们对它的操作无非读写两类,所谓的写也就是操作控制流,是那种要对线上状态做一些改变的操作,我们常说的部署、执行命令,都属于这一类;另一类是读,指的是数据流,也就是要从线上获取状态数据,并进行一些聚合统计之类的处理,我们常说的指标汇聚、异常检、报警都这个里面。通过维知识库,可以这两种操作的基础上,封装出多种不同的维机器人,对业务提供高效率、高质量以及高可用方面的能力。 根据操作流和数据流的不同,我们把框架分成了两部分,最基础的是维执行框架,这之上,加上分布式计算组的支持,我们还建设了用于维大数据计算的计算框架。 1工程化 维开发框架给开发者提供一系列的开发套,除了包含了一系列的基础能力,还包含了一个标准的维工程研发流程。 过去,维研发采用简单的开发-使用方式,缺少必要的试维护。而现代码开发阶段,可以通过执行框架,用统一的操作接口库提升研发效率。试阶段,开发套提供了单和仿真系统,简化试环境搭建。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集部署?简而言之,灰度发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以发现如果私有云或者混合云景中还是通过人肉维的方式管理,那么管理效率将会十分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证云环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。百度云的工程师们便展开了一头脑风暴...... 原始太初 私有云中存大规模的机器集,集中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集,合理分配资源,降低维成本,保障云上服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。当裸机启动之后,这个系统便以root身份行,能保活自己,还能托管维护其余基础设施,后续迭代升级也能自动完成,整个流程高度自动化,不需要人工介入,极大地降低维成本。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业务部署(熟称上线)是维领域最常见的业务类型,主要涉及线上代码变更、配置文变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已数据传输文章《嗖的一下,让数据自动生效》中专门讨论过)。一般的业务上线具有不定时操作、业务部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。手工维时代,维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由上线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供一个灵活、稳定的部署系统是维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 维自动化的大潮下,百度维管理平台Noah发布了一键上线部署系统——Archer。Archer致力于提供一套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现一键完成机器初始化、服务部署、添加模块监控、添加CT任务、动态数据文的分发等全过程的自动操作。操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起一次上线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。DevOps流水线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条试发布流水线中。
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
维知识库中的数据 维知识库中包含了元数据(Meta)、状态数据(Status)、事数据(Event): 维元数据(Meta)对维实体世界进行建模,包括维实体的属性、组成以及关联关系等; 状态数据(Status)反应系统的状态,表征服务的存活性、资源消耗或能力等; 事数据(Event)描述对系统做的变更、服务状态的异常等事。 ETL系统架构 维元数据、状态数据、事数据分布几十个不同的系统中,随着业务的增长和相关系统的不断增加暴露出了以下几个问题: 数据分散,访问方式不一致:同一类型的数据分散多个不同的系统,各系统提供不同的访问入口; 数据术语、概念、模型不一致:各系统使用的术语、概念、模型各不相同,例如“应用”这个概念,每个系统或工具对于Application的理解都不尽相同; 系统间数据没有建立关联:例如部署、监控和路由服务等核心维数据上没有打通,表现为部署平台、路由服务、监控系统所使用的服务管理机制各不相同,三个系统间的数据难以关联,且无联动性。
思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOps的MNIST
如果用户每次载入曲线都要设置一次y轴区间,无疑是很麻烦的。针对这种问题,我们工具中添加了离点自动判断功能,排除离点之后,我们就能找到合适的y值区间,让用户看到合理的曲线形态。 默认Y轴取值范围 基于离点检的Y轴取值范围 大尺度数据采样 我们标时通常会先浏览数据来初步了解数据的分布,标时也常常先寻找大致的异常区间再仔细标。这种浏览的尺度比较大,由于屏幕分辨率远低于数据点数,不可避免地要进行采样或聚合,常用的均值方法会平滑周期内的尖峰和低谷,降低异常幅度,影响标工作。针对这种问题,我们工具中提供了最大值、最小值采样方法,可以适应上溢、下溢异常景,时暴露出完整的异常幅度,解决采样带来的失真问题。 辅助标功能 其他时序数据异常标工具中,通常提供了天同比、周同比参考线或恒定阈值线,这些参考线一定程度上满足了标定人员参照历史数据的需求,但是面对单调上升指标(如用户数量)、期内突增(如活动流量)等个性化景提供的帮助比较有限。针对这个问题,我们开放了参考线生成功能,可以根据景自行编写插添加参考线
l****m 2018-07-10
五年前的言——2012年云计算时代的维职位展望
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。 云计算的时代正来临,维的工作也将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,变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,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。 我们维靠什么能力公司里自立哪? A.关心硬和施工; B.关网络问题; 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.硬完全免维护; B.网络接近免维护; C.系统、服务接近免维护; D.无论是硬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。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
员工参与这些项目验证和增强个人能力,没参与项目也是个有实力有美誉的技术部上班,这对技术人员是比年终奖更好的奖励。 某些技术大牛承认把内部项目开源了就能带着源码跳槽,但不开源脑子一样有代码。而这套源码依赖的环境也容易招到新牛补位,招聘高级研发的JD是千篇一律,而最佳验证源码的环境是万一挑一。 这类公司肯开源的项目都不是核心竞争力项目,相当于零成本结了个善缘,比单纯靠高薪招人要灵活方便。 5. 开源只是善因不算善果 开源是个高热度的正向概念,自然也就少不了搭便车蹭热度的机分子。 开源社区参与者的素质变低,开源社区的代码质量变差。菜鸟一样能参与开源项目刷履历,而主导开源项目的可能是个技术机分子。老一代精英做的开源项目有顶层架构设计和全试,而码主导的低质量项目只看代码和功能。 开源社区的技术交流氛围也发生变化,开源本意是以码会友,但现提pr提issue的码,有几个看过前人写下的代码的?大部分都是看一眼说明文档就来github上指点江山了。现的码只关能出名能赚钱的热门项目,像OpenSSL这种核心项目,冷清到几乎没人关
沙****杀 2018-07-09
如何模块中添加新评估器?
简介 评估器通过应用训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前车辆的原始信息)以获得模型输出。 添加评估器的步骤 请按照下面的步骤添加名称为NewEvaluator的评估器: proto中添加一个字段 声明一个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更新配置 更新评估器管理 下面让我们用上面的方法来添加新的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下新建文new_evaluator.h。
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