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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信息(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,种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过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。
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关性。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”,而有个广告的关键词是“康乃馨”。虽然按照常理,我们知道这两个词之间是有联系的——母亲节通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关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是:每个词本身的信息量都太
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通员,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关、没高层和公关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通用,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,这新闻爆出来就是笑料了。 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关系。 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。
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