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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。
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 工程师们说:“这个系统必须行稳定,性能卓越,支持跨平台(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 工程师们说:“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 工程师们说:“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,提供一条服务。” 总之就是四个字,“轻”、“稳”、“专”、“全”,对于这一切,工程师们很满意。 于是百度云的工程师们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?
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
自适应ETL,是我们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,是我们为其他数据源提供的ETL方式,用户基于我们提供的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模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模式。在维领域我们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。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
在我们语义下的AIOps,目标是将人的知识和维经验与大数据、机器学习术相结合,发成一系列的智能策略,融入到维系统中。用这样的智能维系统去完成维任务,是我们所认为的AIOps,也就是Artificial Intelligence IT Operations。有意思的是,2017年之后的Gartner报告也将AIOps的概念改成了Artificial Intelligence IT Operations。 我们认为AIOps中有部分不可或缺,一个是发框架,这个是我们后续智能维研发的骨架,第二个是维知识库,这是让骨架能与我们真实线上环境关联起来的关键因素,起到了血肉的作用,让骨架能动起来。而最后一个则是维策略库,这是维的大脑,控制着维平台的行为。 使用发框架实现的维程序,我们称其为维机器人。维机器人可以在多种不同的维场景下提供多样的维能力,服务不同类型的业务和用户。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
生产领域的公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,我们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。
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平台化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps平台研发和行。 AIOps时代的职责和能变化 平台研发工程师负责维平台及基础组件的研发与建设。 在传统维场景中,平台研发工程师负责平台、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、流量调度等相关平台。 这部分平台是维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平台的建设。 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,发框架、维知识库、维策略框架共同组成了完整的智能维平台,大平台的建设和实施离不大数据、机器学习架构的引入。这就要求平台研发工程师具备大数据、机器学习平台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平台、算法策略平台等一系列大数据和机器学习平台架构能力。 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。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
我们推出的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,我们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 我们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“规模”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,我们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机房的地图导航模块进行升级。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。
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