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b****z 2018-07-11
智能基础-知识库之ETL
干货概览 在百度智能化的持续演进过程中,我们在逐步建设以智能机器人为核心的能力,将其应用于故障自愈、根因定位、智能变更等场景中。而建设以智能机器人为核心的能力,最基础的工作是要先建立的世界观(环境模型),以机器人的视角来理解世界、感知系统状态、获取环境变化等。 在传统模式中,数据分散在不同的系统中,这些数据存在几个问题:访问方式不一致;数据术语、概念、模型不一致;系统间没有数据关联。 这些问题使得我们日常的工作,经常需要理解、处理各种不同的数据,导致成本高,效率难以提升。因此希望建立知识库统一工作中的语言,对工作中的对象进行统一建模,收集并转录日常工作的资源与操作,为日常工作提供一种『书同文,车同轨,行同伦』的基础。(PS:借鉴自秦始皇) 本文主要介绍百度云Noah智能产品,在构建知识库过程中的思考。
3****3 2018-07-10
百度智能工程架构
在我们语义下的AIOps,目标是将人的知识和经验与大数据、机器学习技术相结合,开发成一系列的智能策略,融入到系统中。用这样的智能系统去完成任务,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中有三部分不可或缺,一个是开发框架,这个是我们后续智能研发的骨架,第个是知识库,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。而最后一个则是策略库,这是的大脑,控制着平台的行为。 使用开发框架实现的程序,我们称其为机器人。机器人可以在多种不同的场景下提供多样的能力,服务不同类型的业务和用户。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--的春天
基于以上两点,结合智能开发框架(详见AIOps时代,你准备好了吗?),单机房故障自愈框架无缝支持不同业务线,使得研发者可以更关注策略本身,而无需关注不同业务线模型、底层平台适配成本。 总结 通过单机房故障自愈系列文章,我们详细介绍了单机房故障止损的必要性、准备工作,并构建了基于容量动态分步流量调度的单机房故障自愈框架,实现自动化智能化故障止损。对整体单机房故障自愈解决方案不同阶段的改进总结如下:
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,可以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS号)
流****水 2018-07-11
度云企业级平台——NoahEE
NoahEE的这些监控能力,可以让你全面掌握工作的方方面面,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,我们只介绍了基础技术相关的产品,当然除此之外,我们还提供高级版的智能产品,相将基础版平台与自动异常检测、辅助根因诊断、智能故障自愈等AIOps技术结合,会让更上一个台阶,为业务带来更大价值。 总 结 作为一个自动化平台,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网站http://aiops.baidu.com来详细了解我们的产品。网站中除了有NoahEE平台的介绍外,还有我们智能产品的相关介绍,欢迎大家访问该网站并联系我们试用各产品。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Master端主要做复杂的任务调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使者保持一致,从而保证集中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有需求,直接调用接口。 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。
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时代的职责和技能变化 平台研发工程师负责平台及基础组件的研发与建设。 在传统场景中,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。在针对的场景中,会覆盖相关的服务管理、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,各种状态息转换为大数据,机器学习则作用在大数据上进行分析。在百度AIOps的实践中,开发框架、知识库、策略框架共同组成了完整的智能平台,三大平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。 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。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的职位展望
其中损失最严重的是中小网站,他们已经不需要的人员;大型网站对人员的需求会逐渐减少;对非网站应用的影响可能仅仅限于技术革新;因此对软硬件生产商、IDC托管商甚至培训、IT论坛都会造成衍生影响。 当前云计算技术的势头很好,但因为技术和市场等原因还需要慢慢发展,而且云计算做的是“锦上添花”的事情,企业用不用云计算对自身业务功能影响不大。我们人员从做事的可靠性、有全局意识,凭借这些特性仍然能活的很好。这个岗位可能会消失,但做过的人还是有很多路可以走的。 大家都知道黑云压城也该未雨绸缪了,如果你已经是个老鸟或者很快就投身工作,我建议大家往这几个方向上动动脑子: 1、企业采用公有云方案后,仍然需要一个懂行的人解决公有云平台的监控、评估、采购、报修这类问题。但这个职位应该一个公司公司只需要一个人,且再等上十年云计算彻底标准化后还会再次消失。当然了,我相能胜任这个岗位的人,在云计算已经规范到不需要专人护的时候,他们也会有能力找到更合适的岗位。
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