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Z****E 2018-07-09
的最后一公里
分级发布不能完全避免变更异常,但是可以有限制异常影响范围。通过把变更版本管理和历史审计与分级发布结合,可以有对变更过程的管控,降低异常影响,加快异常恢复速度。整个分级发布规范的构成可以参考图3。 3智能变更策略 采用自动化部署和分级发布之后,用户已经可以获得较好的变更率,并且能够在相当程度上提升变更全性,但是使用更高标准来审视,其中仍存在改进的空间:变更模板需要人工配置,使用门槛较高,复用性低;变更果检查依赖人的经验,可能出现异常没被及时检查出来的问题。 得益在AIOps上的充分实践,我们发现通过将智能策略引入到变更流程中,可以进一步提升变更率和全。具体的落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象性特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早发现并输出干预命令 其具体的实现路为: 智能模板生成:使用运维知识库充分收集变更目标对象的性,然后基这些对象性特点自动生成变更模板,例如变更对象的最小可用度可以用生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟的智能监控方案,可以全方位监控目标服务的状态并及时汇报异常。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你心好睡
在传统的运维方式中,由故障感知判断、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智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、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果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多核心产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年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。例如: 2015年6月某公司云服务香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,服务中断小时级别 2017年1月某业务天津机房故障,数小时无法提供服务 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业务的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真开放的全护航
然而,AI 是一个大的生态系统,它的全也是复杂的多层面的。任何一个企业都无 力涵盖所有。这也是OASES 联盟的价值所在。它希望针对AI 全能够发动整个产 业链的力量,联合终端厂商、全厂商和研究机构,通过生态开放、联合的力量,保护 各种智能设备的全,最大化避免AI 生态出现全和隐私的灾难。据悉,百度全已 经将上述的云管端全方案对联盟内开放。 作为一个技术型的生态联盟,它跟以往联盟最大的不同之处就在实现了真的开 放,不仅是提供单方向的服务,而且是核心基础技术开源,专利共享。这就打消了产业 链上的顾虑,有地推动了核心技术落地,推动联盟之间的合作。 AI 时,百度全寄希望行业联合和技术创新,让全的天秤向防御的一方倾斜 一点,再倾斜一点。
1****9 2018-07-11
势出击】第二期百度大脑体验师来袭
4月25日,百度大脑开放日第二期式开启 与第一期有所不同,第二期百度大脑开放日,介绍了多种通用 AI新 能力;除此之外,还推出了两个新的定制训练平台-帮助开发者更简单高地训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开发者,还是AI初体验者,加入“百度大脑新体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意的案例,与我们一起推动百度大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开发者,发布获奖公告、颁发百度大脑定制礼、现金礼卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产改进建议或者您对百度大脑AI的新需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性,不少500字 有价值有意的案例:场景、应用价值明确、图文结合,不少500字 【参与方式】 在百度AI社区“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百度EasyDL
百度EasyDL的推出及政策排,在兑现李彦宏AI的普惠承。 传统上,新技术传播趋势一般遵循“S型曲线”理论,即一项技术在引进期,其商业化成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进入成长期,普及速度呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进入成熟期就走向曲线顶端,增长率放缓、动力缺乏,最后进入衰退期。 百度EasyDL则以低门槛操作和限量免费政策,大大缩短了导入期,推动了AI技术短期内即开始大规模应用,2018年,谷歌的AutoML 也将服务对象转向普罗大众,不过,百度EasyDL的产业化进程显得更快。 百度以平台化、生态化的路,加速推进AI产业化落地。所谓平台化,即AI技术以最低的门槛向外输出,合作伙伴基场景进行开发,用解决实际问题;而生态化的核心,就是核心技术平台不争利,放利给生态伙伴,进而产生巨大辐射应。 百度EasyDL展示百度AI开放生态的一种策略:用平台化的路,将AI规模化落地,实实在在解决真问题。 近期,大量个人也加入到EasyDL的开发者行列中来。
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