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双****4 2018-07-10
词向量(
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 模型应用 在模型训练后,我们可以用它做一预测。预测下一个词:我们可以用我们训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个词。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
部分数据敏感的企业结合自身数据的安全性、所权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行管理,这就必然给云维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在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如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在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如何速升级所机器上的基础设施? 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问题,能立马回滚吗? 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?使集中所机器环境同质化?
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
干货概览 在百度智能化维的持续演进过程中,我们在逐步建设以智能维机器人为核心的维能力,将其应用于故障自愈、根因定位、智能变更等维场景中。而建设以智能维机器人为核心的维能力,最基础的工作是要先建立维的世界观(环境模型),以机器人的视角来理解维世界、感知系统状态、获取环境变化等。 在传统维模式中,维数据分散在不同的系统中,这维数据存在几个问题:访问方式不一致;数据术语、概念、模型不一致;系统间没数据关联。 这问题使得我们日常的维工作,经常需要理解、处理各种不同的数据,导致维成本高,效率难以提升。因此希望建立维知识库统一维工作中的语言,对维工作中的对象进行统一建模,收集并转录日常维工作的资源与操作,为日常维工作提供一种『书同文,车同轨,行同伦』的基础。(PS:借鉴自秦始皇) 本文主要介绍百度云Noah智能维产品,在构建维知识库过程中的思考。
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;铁达尼上的乘客无论多钱,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? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; 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.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.网络接近免维护; 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。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
相比较原的单机房故障处理方式,在感知、决策、执行个方面,L4级的单机房故障自愈系统效果显著: 1.感知方面,智能异常检测算法替代过去大量误报报的阈值检测方法; 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,最秒级止损,较人工止损效率提升60%-99%。 总结 随着AIOps逐渐走向成熟和产品化,必将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,用一句话来总结下工程架构对于智能维的意义: 框架在手,AI我: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
文章概览 过去的文章为大家介绍了百度云智能维的方方面面,从监控、部署等传统的维技术到智能异常检测、故障自愈等智能维技术,这维基础能力和黑科技,是十年来百度工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了百度维十年间的创新历程。很多同学在看了这文章后,都在想如何把这领先的维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设维平台不是一蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都在希望我们能够一个产品的形式输出这技术,方便将这前沿技术用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的维场景与需求,结合百度历年来维的经验与技术沉淀,并经过维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个百度的维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,必要说一下百度内部的统一自动化维平台Noah。Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平台。作为一系列维系统的集合,Noah包括了服务管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任务调度等等,已经服务了百度数年之久。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
例如某业务对响应时间敏感,跨地域的调度会带来较大的延迟,影响用户体验,这时就需要根据业务情况配置机房之间的跨机房流量调度延迟系数,来实现流量优先调度到延迟系数最低的机房。 通用框架无法满足所需求 部分业务线需要对原的策略进行部分重写才能够满足需求。例如,部分业务在流量调度时,需要联动服务降级来满足容量需求,这就需要额外增加服务降级联动的逻辑。 那么,就需要维研发工程师出手来解决这个问题。根据业务线的实际情况,对策略和参数进行配置和调优,对通用框架无法满足的需求,进行定制化研发,使得单机房故障自愈方案能够实际应用在不同业务线上。 AIOps时代的职责和技能变化 维研发工程师负责基于业务线特征的维研发工作,在传统维中,是维自动化的实施者,实现了针对业务场景的自动化维实施落地。 在AIOps时代,维研发工程师承担了AIOps智能化维解决方案在业务线实施落地的职责。他们是AIOps场景的实践者,将AIOps解决方案与业务架构特征相结合,实现AIOps在业务线的落地。 一方面,他们会与维工程师紧密配合,对业务问题进行深度分析,理解业务的特点。
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