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红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
机房故障自愈解决方案概述 AIOps框架中,机房故障自愈解决方案构建在维知识库、维开发框架、维策略框架三个核心能力之上。具体过程为自愈程序搜集分散的维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编划的止损操作,并通过标准化维操作口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可用的自动化维平台之上,实现了业务在任意个机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 如何证明服务已具备机房容灾能力? 机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知服务故障? 人工止损时如何收集故障信息? 人工止损时如何进行流量调机房故障机器人止损方法 如何设计机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调风险? 如何应对不同业务流量调策略和平台的差异?
3****3 2018-07-10
智能维工程架构
背景:为什么要做智能云智能维团队在维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万模的服务器上的维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能化维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、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。 历了从脚本 工具、基础维平台、开放可定制维平台到我们现在的智能维平台,这样四个阶段的转变。过去维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、营成本等。
w****0 2018-07-11
机房故障自愈-黎明之战
机房故障止损流程 一个完整的故障处理生命周期包括感知、止损、定位、分析四个阶段。 机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其中感知阶段依赖监控系统的故障发现能力,止损阶段依赖流量调系统的调能力。我们来具体看下的监控系统与流量调系统是如何在机房故障止损场景中起作用。 故障发现:监控平台 监控平台,针对机房止损过程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段的监控。同时针对机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量划、扩缩容提供数据支持。实现从营商外网链路、内部网络设备/链路、服务/实例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足网络类机房故障、业务类机房故障的监控覆盖需求。 同时提供一系列数据分析方法。如智能异常检测、趋势预测、多维分析、关联分析、服务和链路拓扑分析,实现故障的精准发现和定位。 故障止损:流量调平台 针对的网络架构和业务架构,我们将流量调拆分为三层:入层、服务层、依赖层。 入层:从外网用户发起请求营商网络到统一前端(BFE)的过程,使用DNS实现外网流量调
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
服务叫什么,服务包含了哪些实例,服务模、部署情况、实例行状况如何? 2.我从哪里来? 服务的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 服务的下游有哪些,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? 在维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,字服务)是云智能维团队研发的一套分布式的字服务系统,是云Noah智能维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的字,根据这个字,我们就可以获取到这个服务的相关信息 ,这些信息包括:服务在机器上部署信息(机器IP,部署路径,服务配置,端口信息),服务的实例行状况等其他重要信息。简来讲,它提供了一个服务到资源信息的一个映射关系。 在BNS系统中,服务元表示一个服务的实例集合,一般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示服务,noah表示产品线,all表示机房称,服务元的字在系统中是唯一的。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
下面会依次介绍文本卷积神网络以及融合推荐模型。 文本卷积神网络(CNN) 卷积神网络常用来处理具有类似网格拓扑结构(grid-like topology)的数据。例如,图像可以视为二维网格的像素点,自然语言可以视为一维的序列。卷积神网络可以提取多种局部特征,并对其进行组合抽象得到更高级的特征表示。实表明,卷积神网络能高效地对图像及文本问题进行建模处理。 卷积神网络主要由卷积(convolution)和池化(pooling)操作构成,其应用及组合方式灵活多变,种类繁多。本小结我们以如图3所示的网络进行讲解: 图3. 卷积神网络文本分类模型 假设待处理句子的长为nn,其中第ii个向量为xi∈ℝkxi∈Rk,kk为维大小。 首先,进行向量的拼操作:将每hh个起来形成一个大小为hh的窗口,记为xi:i+h−1xi:i+h−1,它表示序列xi,xi+1,…,xi+h−1xi,xi+1,…,xi+h−1的拼,其中,ii表示窗口中第一个在整个句子中的位置,取值范围从11到n−h+1n−h+1,xi:i+h−1∈ℝhkxi:i+h−1∈Rhk。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
新建一个机项目,或选择一个现有的机项目,点击”行项目”即可选择使用GPU。 点击”确定”后,系统开始进行算力卡计费。算力卡计费则:毎分钟进行计费,如不满1分钟则不计费(例如使用了1分钟50秒, 则只计算1分钟的算力卡消耗),毎6分钟进行一次汇总,并在”算力卡明细”页面中显示消耗算力卡总数。 进入系统,可以看到项目环境中已包含V100资源 当您关闭浏览器时,资源不会立刻回收,而是会继续行2小时,2小时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后立即回收资源,请在”我的项目”列表中直中止(中止并重置环境的过程需要1-2分钟)。手动退出成功或2小时自动中止后即停止计费。 9. 您可以回到”算力卡明细”页面查看剩余算力卡余额和本次算力卡消耗的明细。 怎么样,心动吗? 心动不如赶快行动,立即点击申请吧! 如在使用中有遭遇什么问题,可以联系AI Studio官方邮件组:aistudio@baidu.com
流****水 2018-07-11
云企业级维平台——NoahEE
文章概览 过去的文章为大家介绍了云智能维的方方面面,从监控、部署等传统的维技术到智能异常检测、故障自愈等智能维技术,这些维基础能力和黑科技,是十年来工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了维十年间的创新历程。很多同学在看了这些文章后,都在想如何把这些领先的维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设维平台不是一蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都在希望我们能够有一个产品的形式输出这些技术,方便将这些前沿技术用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的维场景与需求,结合历年来维的与技术沉淀,并维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说一下内部的统一自动化维平台Noah。Noah来源于圣中“诺亚方舟”的故事,我们用这个字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平台。作为一系列维系统的集合,Noah包括了服务管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任务调等等,已服务了数年之久。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体师来袭
4月25日,大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期大脑开放日,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-帮助开发者更简高效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初体者,加入“大脑新品体师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起推动大脑进化,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、颁发大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对大脑AI的新需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:入流程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 有价值有意思的案例:场景、应用价值明确、图文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社区“交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
金****洲 2018-07-09
安全实室|机器学习对抗性攻击报告
表1 展示了使用网络优化方法时,针 对不同元模型构造的非定向对抗性图像,被不同目标模型识别的成功率。每一个格子(i,j) 代表针对算法模型i 产生的对抗图片,在其他算法模型j 上证的结果,分比表示所 有对抗性图片中被识别成原图片类型的比例。可以看出,当同一个图像识别系统被用来 构造和证对抗性图像时(白盒攻击模型),分比为0。这说明在白盒攻击模型中, 构建对抗性图像的效果非常好,全部不能正确识别。当证模型和构造模型并不一致时, 大部分对抗性图像的分比也在10%-40%之间浮动,该结果有效证明了对抗数据在 不同算法之间有一定的传递性。 表1 针对不同源机器学习模型构造的非定向对抗性攻击方法(网络优化方法)在目 标模型的攻击效果。其中,ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152,GoogLeNet,Incept-v3 和VGG-16 是当下流行的深网络图像识别系统。 表1 针对不同源机器学习模型构造的非定向对抗性攻击方法(网络优化方法)在目 标模型的攻击效果。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
在完成策略设计与研发后,需要根据历史数据进行Case回溯,并进行仿真Case模拟,来证策略效果,并进行逐步迭代调优,以达到线上行的准确率和召回率要求。 AIOps时代的职责和技能变化 维AI工程师是将AI引入维的核心角色。他们针对维数据、进行理解和梳理,使用机器学习的方法将海量维数据进行汇总、归纳,使得数据中的价值显现出来。 维AI工程师首先需要具备AI工程师的技能,需要对数学及机器学习方法有足够的掌握程,并能应用实践。 如机房故障自愈场景中的介绍,维AI工程师需要具备机器学习知识并在维领域落地的能力。 平台研发工程师 在机房故障自愈场景中,平台研发工程师需要关注三类平台的建设。 基础维平台:提供机房故障自愈场景中的依赖平台,如:监控平台和流量调平台。在日常维中提供标准化维数据获取和维操作的基础,而在AIOps中,这部分口需要能够同时支持人工和自动的数据获取和维操作。 智能维平台:提供对AI能力的支持,如:统一的数据服务(维知识库)、维开发框架,以及给AI策略实行的维策略框架等。
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