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疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
为了提高自身开发迭代效率,脚本未采用网部署的方案,只部署定插件集群。每次执行时,单机agent会从插件集群下载最MD5,如果有变更,将重下载最插件进行任的执行。这种设计形式增强了执行端功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更一个集群的插件代码,在部机器即可生效。 总结 百度部署经历了手工线- Web化- 开放化一系列发展进程,目前正在向智能化逐步发展。Archer作为开放化一代的运维产品,在百度内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行流,共同促进AIOps的发展!
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的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,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一分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取这个的相关信息 ,这些信息括:在机器部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个资源信息的一个映射关系。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和亿元销售额,只有以资源为载体,客户才会给亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老路了。 我们先列出来哪些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打混淆集中付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。 3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等的模板化云主机,决定资源池成本的是硬件和电力的价格,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的装,完成资源成本分析、展示和付款周期核算;在硬件资源池付时,云厂商的优势长处是大规模付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种AI能力呈现
人工智能连续3年进入政府报告、“智能+”成为时代命题,这些信息都显示2019年会是AI产业面加速落地的一年。AI行业的发展,离不开千万开发者的助力。 3月20日,首场百度大脑开放日登场,介绍了开放的24种AI能力,AI赋能市政、物流、教育等行业的20个案例,也为向开发者、行业人士展现了如何搭AI开放生态的高速列车。 百度大脑开放日来袭 作为百度在人工智能领域多年研究成果的集大成者,百度大脑正在飞速进步着。自2016年启动开放以来,百度大脑目前已经是规模最大的AI开放平台,开放了158项AI能力,24小时快速集成,开发者数量超过100万,面向广泛的企业和开发者提供最先进、最面的AI能力,不断降低AI应用落地的槛。 百度AI技术生态部总经理喻友平谈,“在百度大脑的开放生态中,开发者一直是最为重要的一环。百度大脑开放能力不断加速,有很多有价值的技术难以被开发者了解。2019年百度大脑开放日登场,希望为AI开发者提供及时、面、近距离地了解百度大脑最AI产品和案例,且能深度、持续流的平台。”
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
我在写一篇的文章,其中会引用这篇2012年的旧文,所以我原样摘抄下来,很庆幸能转型进入云计算这个行业。 云计算的时代正在来临,运维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;铁达尼号的乘客无论多有钱,总是免不了泡进海水里的。 首先,我作为一个运维为何唱衰运维这个职业。 我们运维靠什么能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和的调试维护; 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.硬件完免维护; B.网络接近免维护; C.系统、接近免维护; 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运维人员更好,好“不用关心”的地步。从技术来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 都是可以做很好的。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安设备7x24小时的运转,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、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信息,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“袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复? 物理操作维护怎样反应系统里? 不同角色(职责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障自动发现与工单流程解决了面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,从设备采购入库、架、机架变更,直设备下架、出库生命周期覆盖,做所有运维操作记录可追溯。有了资产管理,运维人员可以在器完成入库、架工单后即可在管理中看器并进行管理,无须任何其他操作。
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要于自动驾驶车辆,通过一的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有通管制,有多少个通信号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的信息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、通信号灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它含了大量的驾驶辅助信息,最重要是含道路网的精确三维表征,例如叉路口布局和路标位置。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
大部分猎头公司也无所谓简历库,别是互联网行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就那几个熟人;而那些手猎头三个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用信息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除信息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更简历,中高层会主动布局等待候选单位钩,专单一猎头更简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受一呼百应蜂拥而的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法保障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜简历,而很多初级猎头就做佣金几千块的小单。 如果甲方要精英猎头,先要确认该岗位是否值得去专业人才;当甲方觉得能付出十万块钱的佣金是值得的,好甲方就能好供应商;如果招聘方把几千块佣金当做传家宝贝,给猎头花这个钱还不如给面试者报销打车费。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
多个维度关联分析 细分维度的故障所带来的表象可能会在多个维度均有表现,比如整体的访问拒绝升,我们会发现分机房的拒绝量升,也看分模块的拒绝升。那么我们如何确认故障的根因是来源于某个机房还是某个模块,还是这两者的叉维度,即某个机房的某个模块导致的问题。 矩阵热力图可以解决这一问题。将需要做分析的两个维度分别作为横纵坐标,通过阶梯的阈值颜色将对应叉维度的取值展现再坐标。我们便可非常直观的看这这两个维度对于整个业的影响情况,如下图所示: 我们可以看,从纵向的分模块维度,可以看Module 4在多个机房都有明显的访问拒绝情况,而在横向分机房维度,则没有明显的征。则说明是Module 4模块导致的问题。 嵌维度下钻分析 类似于国家-省份-城市的行政区域划分,区域-机房-机器的部署划分,我们可以看很多维度之间存在着层次嵌的关系。我们故障定位的思路也是如此,从整体局部逐步分层下钻定位。 我们提供了多维度展开报表功能支持这种下钻分析。
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