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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 游有哪些,不同的游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相息 ,这些息包括:在机器部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了名到资源息的个映射系。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个的步骤,是新软件包的传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,过ps查询进程状态,过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
随着规模变大,人力成本等管理成本升,然而效率低下、可用性不升反降等等都是非常可能出现的问题。百度对于这个问题给出的答案是,必须先要解决资源组织管理问题。简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 在管理这个地基打好后,我们再来回顾下面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以在运维平台中选中导航的模块进行升级,运维平台会管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加些指标采集任,并在件达成时报警。管理过对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安全设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD就背黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和亿国家级项目里用ntpdate+crond,代架构师为什么有这个误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,新代人将偏见神化为迷。 但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见微知著和防微杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏科普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把所有的精力都用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟成本,少走些冤枉路,多份自和自尊。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
这个文件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID来标识磁盘,文件系统自检功能要不要开,这都可以聊好几个时。 看看各的启动优先级也是个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存系很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招个研究这事的工程师,云确实也很有意义啊。 夜静人稀,沙子好了气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野荒林的威风。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12时 2016年5月某公司杭接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 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的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。直接损失包括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失包括用户任度下降、给竞品占领市场机会等。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩故障范围,到故障根因: 全局问题定位:快速确认线状态,缩故障判定范围。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建个全景分析仪表盘。 细分维度定位:过分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分维度,进步缩问题范围,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更线类故障进行分析,看如何快速到可能导致故障的变更事件。 全景掌控缩范围 对于乃至产品线而言,拥有个布局合理、息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于状态全景掌控至重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据息。
疏****月 2018-07-09
线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署用场景 在百度内部,用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统,部署策略不致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合面场景,向大家介绍百度持续部署是如何实现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户过命令行工具触发次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent过心跳获取任后,调用部署插件执行实际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统,部署策略不致 为避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了套既灵活又完整的包规范。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——成本篇
2、厂商有自身灵活性,售前阶段技术总监亲自出马很容易吹死大厂商的普职员,出了故障CTO挂帅快速解决故障;而大厂员工吹牛怕是过不了法、没高层和公确认都不敢承认平台有故障。 3、厂商可以做特定领域的公有云,其短板不明显还能发挥其他长处。以某云存储为例,因其巨大的磁盘采购量磁盘价格已经很低了,其技术选型尽量廉价用,又回来部分硬件成本。云存储习惯做CDN源站不需要BGP带宽,网络成本也很低。 4、厂商可以直接用大厂商的资源,比如些PaaS和SaaS厂商的海外节点,可能就是租的两A的虚拟机。但你让3A去租3A的虚拟机去做自己的海外节点,这新爆出来就是笑料了。 5、厂商可以卖股份给大厂商或者大客户,或者和IDC组成利益共同体。因为大厂商也知道自己神经末梢太长,陈腐组织太多了,急需新鲜血液补充。 6、厂商相对大厂来说足够中立,客户可能和大厂云的兄弟部是直接竞争系。 至于最近谈的很火的云厂商顺势做企业,其实大厂商都做的不太好,很难说谁有成本优势,我会在产品篇和盈利篇里做进步说明。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是个百度EasyDL
“(利用)技术用性,复杂的问题只要个 AI 解决方案。”柳源创电喷项目部长蒙辉说。 如果说,源创是用AI改造存量,那么,更年轻的惠合科技则用AI创新了: 这家2016年成立于杭的创业公司,主要为大量快消品牌定制整合性营销解决方案,过去两年,惠合科技推出了“e佳”陈列审核方案,接入百度AI定制化图像开放平台技术后,建立了产品的图象识别库,实现图象快速采集,标注并建立模型,将传统零售商品陈列审核方式智能化。 2018年1月起,惠合科技从平台抽取3000家零售,作为陈列审核的首次尝试,线下渠道只需手机传视频,“e佳”就可轻松识别出陈列商品是否符合规范,准确率在90%以,极大提升审核的效率,人员效率提升超过30%,其后将方案应用于40000家零售,帮助合作品牌商营销费用下降27%、销售额提升15%。 “我们和百度起合作,实现可即用、更轻快、高精度、强安全的特点,帮助品牌商提升了执行效率。”惠合科技CEO郑云帆表示,公司已准备与品牌商联手,扩大“e佳”方案的使用范围。
l****m 2018-07-10
词向量(
词向量是自然语言处理中常见的个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网背后常见的基础技术。 在这些互联网里,我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相性。为了做这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个词被表示成个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大,每个维度对应个字典里的每个词,除了这个词对应维度的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有个广告的键词是“康乃馨”。虽然按照常理,我们知道这两个词之间是有联系的——母亲节常应该送给母亲束康乃馨;但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这两个词毫无相性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是:每个词本身的息量都太
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
器就是高功耗高价格的专业电脑,云计算企业的采购规模般远大于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资金的支持。 云计算是个商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前云计算公司聚集在线大城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,云计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线城市不仅要积极准备云计算硬性资源,还可以用合作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说云计算公司将GDP和税收留在当地。 云计算平台提供的都是互联网,大量的互联网部署在本地会有极大的管控压力。二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍有不解可能就会封禁大批互联网,但道封网命令就可以毁掉个云计算公司的声誉。如果当地政企要做好云计算就要从管理者变为者,必须在管控违规违法时不惊扰正常业,甚至主动出击为正常网络保驾护航。 前几都是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动寻求合作。
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