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金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
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。 第二天 工程师说:“这个系统必须行稳定,性能卓越,支持平台(Linux、Windows、ARM)安装,要做到同时管理上万台服务器,一点儿都不慌”。 第天 工程师说:“这个系统不能像瑞士军刀,而应该重剑无锋、大不工,仅支持基础设施的维护管理,要能做到速扩缩容!出现问题能立刻回滚,保障云环境的安全和稳定。” 第四天 工程师说:“这个系统还要做到‘麻雀虽小,五脏俱全’!要为基础设施提供虚拟化容器隔离,应用部署,应用拓扑搭建和集控制的功能。为应用的整个生命周期保驾护航,提供一条龙服务。” 总之就是四个字,“轻”、“稳”、“专”、“全”,对于这一切,工程师很满意。 于是百度云的工程师结合百度历年来云计算的经验与术沉淀,潜心打磨,匠心打造,最终强势推出新一代私有云云基础设施管理引擎HALO。 Q:HALO是什么?
双****4 2018-07-10
词向量(
的模型预测 among a group of 的下一个词是the。这比较符合文法规律。如果我训练时间更长,比如几个小时,那么我会得到的下一个预测是 workers。预测输出的格如下所示: [[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。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
生产领域的司因为维涉及到实实在在的钱,所以维人员待遇高(都是专有术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不如找厂商术支持),只是跳槽的难度比通用维要大一些(都是专有术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这条路的人一部分是自己有大觉悟或机缘,但另一部分人是真的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 最后总结一下,云计算是不可阻挡的历史趋势,它还给了维五到十年的时间去修正自己的职场规划,我可以顺势而为也可以激流勇进,但不可得过且过随波逐流最终。 天行健,君子自强不息。
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,提供一个统一的维数据管理系统,来管理维工作中的共基础数据,打通系统间的数据关联,使这些数据能够遵循统一的模型被共享和使用。 为了使这些数据能够遵循统一模型,我制定了各类数据的模型(Schema),采用ETL机制从各系统获取(Extract)数据、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。 这些维数据在建设时根据业务对数据时效性要求的不同,分为以下种: 离线数据建设,例如用于维变更效率指标统计等相关的数据; 近线数据建设,例如故障诊断过程中依赖的数据; 实时数据建设,例如智能故障自愈、智能流量调度相关的路由数据等。 对于上述不同的数据我采用不同的ETL方,分别是: 拉(Pull ETL),周期性从数据源拉取数据,适用于离线数据的建设; 推(Push ETL),数据源主动推送变更的数据,适用于时效性较高的近线数据建设; Federation(Lazy ETL),在查询时从数据源获取数据、按照Schema转换后并返回,适用于实时数据建设。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
例如某些业务对响应时间敏感,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有需求 部分业务线需要对原有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。
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,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; 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,必将有越来越多的维场景被AIOps所变革,而我,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、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
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、部署等传统的术到智能异常检测、故障自愈等智能术,这些维基础能力和黑科,是十年来百度工程师对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。很多同学在看了这些文章后,都在想如何把这些领先的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能够有一个产品的形输出这些术,方便将这些前沿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术沉淀,并经过维团队的精心打磨后,今天我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,有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。
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