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金****洲 2018-07-10
混乱遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂管控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么优秀系统到底是如何呢? AHALO系统采用主从架构,分为Master端和Agent端。 Master端主要做复杂任务调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务执行器,其中supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员工作量降到低。 整个系统工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望本机状态plan,并把期望plan与本地际plan进行对比,针对有差异地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集中所有机器终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
简单来说就是图顶点代表路口,边代表路口与路口连接。路名、地标以及道路骨架息都可以被抽象成并存储为这种形式。 这种形式绝对坐标精度大约在10米左右,由于用作辅助驾驶员导航,外加GPS设备定位(精度也在10米左右),所以这样精度标准对整体判断影响并不大,类似于人们眼中示意图。 何为高精度地图? 所谓高精度地图,际上是与人们现在普遍认识电子导航地图对标提出概念,是提供给自动驾驶系统使用地图。 高精度,简单来说就是地图绝对坐标精度(绝对坐标精度指是地图上某个目标和真外部世界事物之间精度)更高;另一方面地图所包含道路交通息元素更加细致丰富。 自动驾驶汽车在行进过程中需要准确知道自己在路上位置,往往车辆离马路边缘和旁边车道也就几十厘米,所以高精度地图绝对精度一般都会在亚米级别(也就是1米以内精度),而且横向相对精度(例如车道与车道,车道与车道线相对位置精度)往往会更高。 高精度地图不仅有高精度坐标,还包含丰富语义息,例如交通号灯位置及类型,道路标示线类型,识别哪些路面可以行驶等,这些能极大提高车辆对周围环境鉴别能
y****i 2018-07-11
做容器云佳用户
前言 我一直瞧不上容器厂商企宣话述,连带着看轻了容器技术;但容器技术是有价值,容器编排技术更是一片大好发展方向。 我很讨厌这些电线杆小广告宣传方式:可以现弹性伸缩、自动化运维、持续交付、服务、秒级部署、高强度容灾、多版本控制等功能,从而改善和解决复杂IT应用场景。事上是使用者自己设计维护可以弹性伸缩、自动运维、容灾冗余程序,无论是用物理机、虚拟机还是容器(进程),本来能弹性服务还是能弹性,没容灾服务还是在赌命。 合格架构和运维都瞧不上这些废话,因为十年前我们用裸机就能现这些功能了。但世上没有那么多合格架构师,云计算要解决就是缺人问题。云主机也是类似夸张无赖宣传,我第一眼看云主机也觉得是个噱头,这些遗毒至今还在误导客户。本文是为说清容器特性,我们该如何用好容器编排系统。 容器基础特性 容器和虚拟机都属于IaaS云范畴,按申请资源量付费,不关注客户业务逻辑和访问频率。容器只是隔离出一个进程,而虚拟机是模拟了一整套操作系统,这是双方本质区别。
Z****E 2018-07-09
产品迭代后一公里
变更面临问题 其我们对变更需求并不复杂,作为迭代后一公里,我们只关注两点: 操作过程足够快捷(效率) 变更结果符合预期(安全) 但是,在具有一定规模企业生产环境中,用户往往要面对比单台机器手工上线更加复杂状况,在这些状况下上述两点要求通常难以满足: 大批量机器操作步骤繁琐,较依赖人经验,变更操作效率低下; 由于缺少可靠检查机制,变更效果无法保证,甚至引发线上较大异常。 我们在百度各核心产品大规模变更践中积累了丰富经验,发现通过自动化部署可以有效提升变更效率,在变更过程中严格执行分级发布流程可以确保检查机制得到执行,并且能够有效限制异常影响范围,加速异常恢复。在两者基础之上,融入AIOps智能变更策略,可以进一步降低管理成本,提升检查效果。下面将从三个方面详细介绍我们解决方案。 我们解决方案 1自动化部署 自动化部署包含变更策略和批量机器执行能两部分。具体来说,用户通过UI/API配置整个变更过程执行策略,例如先执行A地域机器变更,再执行B地域机器变更;执行失败机器超过10台就自动中止等。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
用户要读取单条Metadata数据时候也只有文件名一个筛选条件,没有任何复杂排序对比操作,这代表数据可以轻易分库分表,25000个读请求分到4个例还有压吗? 任何数据库都讨厌list操作,但存储计费和用户需求都会扫表。结合对象存储list需求,我们可以做几个只读从库就可以查询99.9%时数据,如果你怕从库数据同步慢还可以单独做个热数据表,在热表上合并一下0.1%新数据。当我们贴合场景去想,平台计费list操作不要求时高精确数据啊,我给1000个文件晚计费1分钟很重要吗?一个客户要下载自己2000万条fileinfo息,按5条息1k算,这2000万条 fileinfo息有4GB大,就算云存储能精确0.1秒查完,客户有能0.1秒下载完这些息吗? 如果你觉得元数据服务压还是大,那还可以让计费系统、读写代理都对查询结果做缓存,或者将数据库挂在成熟Proxy背后做分库和调度。 我们数据库能低压运行,就是设计时充分理解适应了对象存储元数据这一简单需求。 3、灵活读写代理 读写代理是整个集保持松耦合高性能关键点,这也离不开对场景深度理解。
陈****1 2018-07-11
原始人创业——创业者核心竞争
失败创业者容易带着天骄新贵心态独享利益,轻视流失人才;成功创业者正好相反,财散人聚,而且散财有度只聚强人。 2.巧胜巨熊--灵活 创业者遇到烂大街问题是“如果BAT抄袭你怎么办?”,这很符合不了解巨头运行机制人提问,但巨头有创业者灵活吗? 原始人不会和巨熊对比钢牙利爪,而是偷袭投毒攻陷阱,原始人也会拿个棒子再硬干。 巨头缺陷是不灵活,这是他们结构性缺陷,根本不可能改变。 巨头决策人天天为外部礼仪和内部沟通开会,哪有时间天天研究创新? 巨头资源不敢随便被员工以创新滥用,否则巨头会快速资源枯竭。(参见孟子见梁惠王,谈幕僚政治) 巨头内部创新被亲或老板摘桃例子数不胜数,隐居状态精英多一事不如少一事。 巨头决策链很长,操控制极弱,一线执行人和高层决策者不可能互通,只能先做流程和内控,而流程和内控就是不敏捷意思。 而创业公司理论上可以规避上文结构性缺陷,旁观大佬不投自己员工而是投创业团队也是同样道理。 1.创业项目船小好调头,试错成本低,拍板5分钟就开始干活了。 2.创业者危机感严重,重视精细化操,很少在核心竞争上装糊涂。
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