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金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
结 语 为了防止大规模集被破坏,为了保护集世界的安全,贯彻高效和简单的维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1分钟。来都来了,不妨看个硬广再走~ 在全行业拥抱上云的大背景下,如果您的企业在各类云场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们的智能维产品,其中除了有重磅企业级台NoahEE,更有我们在智能维领域的实践和探索! 最后的最后,如果本文能让你乐1秒,请评,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
流****水 2018-07-11
度云企业级台——NoahEE
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监控模块的特点总结一下: 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,相信将基础版台与自动异常检测、辅助根因诊断、智能故障自愈等AIOps技术结合,会让维更上一个台阶,为业务带来更大价值。 总 结 作为一个自动化台,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维网站http://aiops.baidu.com来详细了解我们的维产品。网站中除了有NoahEE台的介绍外,还有我们智能维产品的相关介绍,欢迎大家访问该网站并联系我们试用各维产品。
双****4 2018-07-10
词向量(
预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测词在词典上的概率分布,第二行表示概率最大的词对应的id,第行表示概率最大的词。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
故障自愈机器人:针对单个业务场景进行台化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps台研发和行。 AIOps时代的职责和技能变化 台研发工程师负责台及基础组件的研发与建设。 在传统维场景中,台研发工程师负责台、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对维的场景中,会覆盖维相关的服务管理、监控、变更、流量调度等相关台。 这部分台是维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些台的建设。 同时在AIOps场景中,数据成为了中心,维各种状态信息转换为大数据,机器学习则作用在大数据上进行分析。在百度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台,台的建设和实施离不开大数据、机器学习架构的引入。这就要求台研发工程师具备大数据、机器学习台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习台、算法策略台等一系列大数据和机器学习台架构能力。 维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足大部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。
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)、事件数据(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; 事件数据(Event)描述对系统做的变更、服务状态的异常等事件。 ETL系统架构 维元数据、状态数据、事件数据分布在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在多个不同的系统,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场景在维数据上没有打通,表现为部署台、路由服务、监控系统所使用的服务管理机制各不相同,个系统间的数据难以关联,且无联动性。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
经过这么多年的建设,整个维行业已经非常成熟,而我们所支撑业务规模仍在不断增长,越来越多的维场景和问题无法用传统方法来解决,而维效率也难以继续支撑业务规模的速扩张,所以我们更加关注怎么样解放维自身的效率,以及解决传统维方法(人工、自动化)所解决不了的问题。 这就好比从马车到汽车是为了提升输效率,而到汽车已经接近饱和的时候,我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中解放出来,不仅可以增加行效率,同时也可以减少交通事故率,这也是我们对智能维的诉求。 发展:AIOps,从理念到落地 2016年Gartner报告中提出了AIOps概念,也就是Algorithmic IT Operations;基于算法的IT维,主要指用大数据、机器学习驱动自动化、服务台、监控这些场景下的能力提升。 我们从2014年开始做智能维方面的探索,最开始也是集中在监控指标分析、报警分析、故障根因分析、性能和成本分析这些方面,到2016年我们已经完成将AI应用于完整的台研发的证。
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,无你怎么勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无多有钱,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。
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