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金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Q可以做虚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,我可以发现如果在私有云或者混合云场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。百度云的工程师便展了一场头脑风暴...... 原始太初 私有云中存在大规的机器集,集中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。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。
双****4 2018-07-10
词向量(
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 型概览 数据准备 编程实现 型应用 总结 参考文献 型应用 在型训练后,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型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个词。
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,而我所支撑业务规仍在不断增长,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速扩张,所以我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,我又希望用自动驾驶把驾驶员从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。 我从2014年始做智能维方面的探索,最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年我已经完成将AI应用于完整的维平台研发的论证。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK发语录类技能
创建修改CFC函数具体流程如下: 登录CFC控制台 通过板创建函数, 选择Python DuerOS Bot SDK板 将下面代码内容覆盖在线编辑框中代码 修改 launch_request 方法中的相关内容,如 template.set_background_image(), template.set_title()中的参数 修改 getQuotations 方法中的语录列表 保存 CFC操作说明请参阅函数计算 CFC 测试技能 至此,语录累技能就发完成了。发者可以在技能放平台的测试页面对技能进行测试。
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
自适应ETL,是我针对适用范围较广的数据源(如百度名字服务BNS、Noah监控平台、Noah部署平台等)发的,用户仅需配置好ETL规则,自适应调度器会自动解析规则,并将数据按规则接入维知识库。 基于SDK的自定义ETL,是我为其他数据源提供的ETL方式,用户基于我提供的SDK可以发各种数据源的ETL脚本,配置好调度策略,通用调度器根据调度策略执行ETL脚本,即可将数据接入维知识库。 2Push ETL Push ETL采用消息队列(MQ),来支持时效性高的数据建设。数据源发生变更时,需要将变更消息推送至MQ,维知识库订阅、消费这些消息,并转换、存储数据。 如下图所示,用户基于SDK发Push ETL脚本,调度器执行脚本并保证其一直处于执行状态。数据源推送变更消息至MQ,Push ETL脚本订阅MQ中的变更消息,将变更的数据转换成统一的型并存储在知识库中。 3Lazy ETL Lazy ETL是为实时数据查询而提供的ETL式。在维领域我需要看到系统的某些元数据/状态的实时变化,比如实时路由数据、监控系统的时序数据等。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式维解决方案,覆盖了包括日常的故障管理和变更管理中典型的维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业务可用性保障、提升维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我把这艘诺亚方舟分解来,近距离观察一下这艘船的方方面面。 服务管理 我首先介绍服务管理是因为服务管理是整个维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。服务管理这个概念的出现,是随着业务速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规”的问题。在早期业务较为简单时,一个服务可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业务的发展,分布式应用与服务的广泛使用,我越来越多的面临着维场景与维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00始对X机房的地图导航块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“维场景”;而对于维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。
y****i 2018-07-11
做容器云的最佳用户
我很讨厌这些电线杆小广告的宣传方式:可以实现弹性伸缩、自动化维、持续交付、微服务、秒级部署、高强度容灾、多版本控制等功能,从而改善和解决复杂的IT应用场景。事实上是使用者自己设计维护可以弹性伸缩、自动维、容灾冗余的程序,无论是用物理机、虚机还是容器(进程),本来能弹性的服务还是能弹性,没容灾的服务还是在赌命。 合格的架构和维都瞧不上这些废话,因为十年前我用裸机就能实现这些功能了。但世上没有那么多合格的架构师,云计算要解决的就是缺人的问题。最早的云主机也是类似夸张无赖的宣传,我第一眼看云主机也觉得是个噱头,这些遗毒至今还在误导客户。本文是为说清容器的能力特性,我该如何用好容器编排系统。 容器的基础特性 容器和虚机都属于IaaS云的范畴,按申请资源量付费,不关注客户业务逻辑和访问频率。容器只是隔离出一个进程,而虚机是了一整套操作系统,这是双方的本质区别。 进程的创建就是申请内存、端口等系统资源,但应用的初始化仍然需要时间,所以容器启动到服务可用仍然需要几秒甚至更久。容器的速部署优势在于CI/CD环境里,速部署不只是说程序启动的慢,而是决策的、操作的简单。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力发者成功”——百度大脑AI Studio 大数据、大型、大算力是深度学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深度学习发者峰会,百度一站式发平台 AI Studio 重磅推出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通发者破除算力桎梏。 百度大脑AI Studio 百度大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、发、交流平台。该平台旨在帮助发者迅速掌握AI发知识,并熟悉型创建,训练及部署的全过程。 百度大脑AI Studio中,项目有两个式::一人一卡(单机)和远程集式。 其中一人一卡式的配置此前以CPU为主。为了解决该式下性能不足的问题,百度大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠百度大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
在完成策略设计与研发后,需要根据历史数据进行Case回溯,并进行仿真Case,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。他针对维数据、维经验进行理解和梳理,使用机器学习的方法将海量维数据进行汇总、归纳,使得数据中的价值显现出来。 维AI工程师首先需要具备AI工程师的技能,需要对数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维数据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数据获取和维操作。 智能维平台:提供对AI能力的支持,如:统一的数据服务(维知识库)、发框架,以及给AI策略实验和行的维策略框架等。
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能放平台版及示例代码
目前DuerOS技能放平台会陆续为发者提供不同类型的版及示例代码,目前已经提供的版如下: 问答游戏类技能示例代码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/trivia 什么是问答游戏类技能?点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示例代码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/decision 什么是测试类技能?点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示例代码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
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.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我会发现,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。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第一次直立行走
-下图是 03初始数据集 -- 4.下面是数据集创建的过程,因为我的文件很小很少,所以速度很;如果是几千万张高清大图速度就会很慢,甚至要搭建分布式系统把IO分散到多台机器上。 --下图是 04初始数据集中 -- 5.这是创建完成数据集的柱形统计图,鼠标恰好停在第二个柱形上,显示当前标记为“9”的图片有466个。 --下图是 05创建完成数据集 -- ####始创建型 #### 6.有了数据集以后我就可以创建型了,我选择创建一个图像分类型(Image Classification Model),数据集选之前创建的“minidata”,训练圈数输30次,其他选项暂时保持默认。 --下图是 06新建型 -- 7.到了创建型的下半段是选择网络构型,我选择LeNet即可,将型命名为TestA。 --下图是 07选择LeNet -- 8.这次Demo我没做细节设置,但生产环境可能要经常修改配置文件。 --下图是 08微调LeNet -- 9.接下来就始生成型了,小数据集简单任务的速度还是很的,而且验证正确率很高。但是如果是大任务大型,可能会算上几天时间。
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