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b****z 2018-07-11
智能基础-知识库之ETL
因此,依托『书同文』的理念建立知识库,提供一个统一的数据管理系统,来管理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,我们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,分为以下三种: 离线数据建设,例如用于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们采用不同的ETL方式,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。
3****3 2018-07-10
百度智能工程架构
背景:为什么要做智能 百度云智能团队在工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全百度数十万规模的服务器上的服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调度等等。最近几年,团队着力于发展智能化能力以及AIOps产品化建设。 所周知,百度除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、百科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 百度经历了从脚本 工具、基础平台、开放可定制平台到我们现在的智能平台,这样四个阶段的转变。过去的核心目标是提升效果,比如持续交付的速度、服务稳定性、营成本等。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的职位展望
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,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,我作为一个为何唱衰这个职业。 我们靠什么能力在司里自立哪? 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护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全免护; B.网络接近免护; C.系统、服务接近免护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比人员更好,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。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--的春天
由此,Level 4智能自愈方案应而生。 单机房故障自愈的架构 针对传统故障自愈方案中存在的问题,我们构建了单机房故障自愈整体解决方案。 自愈方案通过抽象、规范处理流程实现单机房故障自愈的自动化,即将止损过程划分为统一的感知、决策、执行三个阶段;同时通过知识库解决基础数据、基础设施差异化问题;通过策略框架支持智能化异常检测、策略编排、流量调度问题,同时支持用户自定义策略需求。实现单机房故障自愈的标准化、智能化。 在单机房故障自愈--黎明之战提到的百度网络与业务架构情况,我们将整体流量调度止损架构拆分为3层:接入层、服务层、依赖层。 针对这3层的监控感知、止损决策与故障止损方式的不同,将止损自动决策拆分为外网止损自动决策与内网止损自动决策。 外网止损自动决策:覆盖接入层。基于外网、内网监控;触发外网止损决策器进行止损决策;执行DNS流量调度止损。 内网止损自动决策:覆盖服务层、依赖层。基于内网监控、基础监控、业务监控提供的故障;触发内网止损决策器进行止损决策;执行流量调度、主备切换、弹性降级等止损操作。
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
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联网人员的心头之痛。在传统的方式中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网营商链路监测、内网链路质量监测与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、息流、贴吧、地图等多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联网司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
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。
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。
无****回 2020-08-28
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
2017款朗自动领先型,车架LSGBC534XHG172314 能帮我下载个升级包吗?154383856@qq.com
用****在 2018-07-10
词向量(
PTB数据集较小,训练速度快,应用于Mikolov的开语言模型训练工具[2]中。其统计情况如下: 本章训练的是5-gram模型,表示在PaddlePaddle训练时,每条数据的前4个词用来预测第5个词。PaddlePaddle提供了对应PTB数据集的python包paddle.dataset.imikolov,自动做数据的下载与预处理,方便大家使用。 数据预处理 预处理会把数据集中的每一句话前后加上开始符 s 以及结束符 e 。然后依据窗口大小(本教程中为5),从头到尾每次向右滑动窗口并生成一条数据。如"I have a dream that one day" 一句提供了5条数据: s I have a dream I have a dream that have a dream that one a dream that one day dream that one day e 最后,每个输入会按其单词次在字典里的位置,转化成整数的索引序列,作为PaddlePaddle的输入。 编程实现 本配置的模型结构如下图所示: 图5.
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