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也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同百度账号的情况下,百度carlife和百度地图轨迹同步到一起
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
因此,依托『书同文』的理念建立维知识库,提供一个统一的管理系统,来管理维工作中的公共基础,打通系统间的关联,使这些能够遵循统一的模型被共享和使用。 为了使这些能够遵循统一模型,我制定了各类的模型(Schema),采用ETL机制从各系统获取(Extract)、转换(Transform)成统一的模型、并存储(Load)在知识库中,其架构如图所示。 这些在建设时根业务对时效性要求的不同,分为以下种: 离线建设,例如用于维变更效率指标统计等相关的; 近线建设,例如故障诊断过程中依赖的; 实时建设,例如智能故障自愈、智能流量调度相关的路由等。 对于上述不同的采用不同的ETL方式,分别是: 拉(Pull ETL),周期性从源拉取,适用于离线的建设; 推(Push ETL),源主动推送变更的,适用于时效性较高的近线建设; Federation(Lazy ETL),在查询时从源获取、按照Schema转换后并返回,适用于实时建设。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
云计算经多年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在全行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的主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。部分敏感的企业结合自身的安全性、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?
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
背景:为什么要做智能维 百度云智能维团队在维工具和平台研发方向悠久,支撑了全百度十万规模的服务器上的维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调度等等。最近几年,团队着力于发展智能化维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,百度除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、百科、知道、盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我带来了新的挑战。 百度维经了从脚本 工具、基础维平台、开放可定制维平台到我现在的智能维平台,这样四个阶段的转变。过去维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速度、服务稳定性、营成本等。
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 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,我可以用它做一些预测。预测下一个词:我可以用我训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个词。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
维人员中一多半都是维,这些维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个维行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。 我原先一直不愿意承认这一点,我也认为维工作很重要,但前端时间我看了一个故事,想和大家分享一下。 在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责管理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电站还是火电站,甚至连拉煤球的车都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自主发电而是从电买电了,这个电力副总裁的职位就成为了。 我记得05年以前做维,我都要自己找很多种驱动、学习不同的主板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今维的职位完全不用关心这些事情了,反倒是对负载均衡、高可用、大等问题越研究越深了。 云计算的目标是让IT服务像电力一样随时可用,这是一个积极正面的趋势,没有人能也没有人应该挡住他,维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看一下云计算究竟发展成什么样子了。这次会后我大胆估计,云计算会在短则五年、长则十年的时间里将大部分维的饭碗抢走。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
在完成策略设计与研发后,需要根进行Case回溯,并进行仿真Case模拟,来验证策略效果,并进行逐步迭代调优,以达到线上行的准确率和召回率要求。 AIOps时代的职责和技能变化 维AI工程师是将AI引入维的核心角色。他针对维经验进行理解和梳理,使用机器学习的方法将海量进行汇总、归纳,使得中的价值显现出来。 维AI工程师首先需要具备AI工程师的技能,需要对学及机器学习方法有足够的掌握程度,并能应用实践。 如单机房故障自愈场景中的介绍,维AI工程师需要具备机器学习知识并在维领域落地的能力。 平台研发工程师 在单机房故障自愈场景中,平台研发工程师需要关注类平台的建设。 基础维平台:提供单机房故障自愈场景中的依赖平台,如:监控平台和流量调度平台。在日常维中提供标准化获取和维操作的基础,而在AIOps中,这部分接口需要能够同时支持人工和自动的获取和维操作。 智能维平台:提供对AI能力的支持,如:统一的服务(维知识库)、维开发框架,以及给AI策略实验和行的维策略框架等。
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