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y****n 2018-07-09
Apollo 驾驶感知技术分享
感知属于驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人类感官进行一个类比:人感知,通感官器官获取外界信息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运控制功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等信息。它需要大脑处理,大脑是无人车里的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于人工驾驶或者驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境信息,比如障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集信息,构成人开车时理解的环境。 这些信息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安的。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启
如果是BIOS启为一个老古董它只能会去读MBR,MBR去读取GRUB;而UEFI略MBR,直接读取GRUB。 BIOS将启权限交给MBR的446字节,而446字节连Linux启界面的logo都装不下,MBR也只是个搬运工,会将启权限交给GRUB。 遇到几次倒霉事以后,我习惯用dd备份每台服务器的前512字节,但从我完备份以后,就再也没倒霉。 4.GRUB引导启vmlinuz内核。 GRUB2如果细说stage1、stage1.5、stage2多个步骤,我们可以简单认为前面两步是为了苟到stage2加载为止。 我们用GRUB来选定要加载的内核,并向其传递大量启参数,这样就可以在多OS、多Kernel、多runlevel之间来回切换。网上的GRUB调试教程都集中在这一步,我们还可以直接传参以单用户模式启,直接无密码登陆服务器。 些人习惯给/boot一个128M的小分区,可能是老师的老师说这样比较“安”。那是在更早的版本GRUB程序读不了GB级磁盘分区,没办法加载vmlinuz内核,现在已经只是一个迷信而已。 5.内核启加载驱,但这还没触及任何业务。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸纤和NTPD谈起
一、裸纤的故事 前几天和朋友聊天,谈到一根裸纤可以分波分多大的问题。 几个业内好友都明确说一根裸纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸纤任何一个波分(或者不波分)都可以跑100G以上。 后来我和于老板深究原因,不可能几个朋友都骗我或者都蠢,很可能前些年纤波分机己只能甩出10G口,或运营商租纤套餐里只10G规,给大家造成了裸纤只能跑10G带宽的印象。同样固的印象是纤必须从运营商那里租,而且很贵还必须买波分设备等等;其实现在企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤一公里也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得上波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸纤是门外汉,但同样的技术误解让我想到了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以上(2014年市)。但很多货真实的IT专家也在此事上跌倒,我也希望通聊清楚一层误会,说明高级工程师该少迷信多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
Q可以虚拟化资源限制基础设施不占用多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再集群部署?简而言之,灰度发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集群中所机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以发现如果在私云或者混合云场景中还是通人肉运维的方式管理,那么管理效率将会十分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证云环境的稳定性和安性。急人之所急,需人之所需。百度云的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私云中存在大规模的机器集群,集群中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅字节流在其间穿梭。为效地管控体量庞大的集群,合理分配资源,降低运维成本,保障云上服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要一个优秀系统来管控这混沌的集群世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机带!要能升级和保活!“。当裸机启之后,这个系统便以root身份运行,能保活己,还能托管维护其余基础设施,后续迭代升级也能完成,整个流程高度化,不需要人工介入,极大地降低运维成本。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
声明:本篇文章为部分行业理论、专家观点以及个人看法的机融合。如表述不当、不足之处,还请大家多多指教。 “如果拥一辆驾驶汽车,那高精度地图并不是可可无,而是这辆汽车的核心功能。”这句话出前Here地图副总裁 John Ristevski。 高精度地图到底多核心?多重要? 通俗来讲,我们不就是想追求“开车省事儿+找对地方+驾驶安”三合一吗? 地图越精准,驾驶车辆定位就越准确,安也就越保障!这么看,高精度地图确实在一定程度上满足了大家的要求。 高精度地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 作为驾驶开发者阵营中的一员,关于地图,我们关注了如下几则消息: 2017年年中,驾驶领域的“隐藏实力者”苹果,搭载了十余个32线激雷达、摄像头、GPS 等传感器阵列的驾驶路测车被曝。 在本次新升级的车型上花了这么大钱,苹果可能不单单是为了在路测上“称王称霸”,很大程度上是冲着高精度地图而来。 除了互联网企业高调“示爱”地图,整车厂商以及零部件公司也都在加紧钻研基于云的数据存储和地图绘制方案。
1****2 2018-07-09
百度安:AI 是系统工程 需要真正开放的安护航
然而,AI 是一个大的生态系统,它的安也是复杂的多层面的。任何一个企业都无 力涵盖所。这也正是OASES 联盟的值所在。它希望针对AI 安能够发整个产 业链的力量,联合终端厂商、安厂商和研究机构,通生态开放、联合的力量,保护 各种智能设备的安,最大化避免AI 生态出现安和隐私的灾难。据悉,百度安已 经将上述的云管端安方案对联盟内开放。 作为一个技术型的生态联盟,它跟以往联盟最大的不同之处就在于实现了真正的开 放,不仅是提供单方向的服务,而且是核心基础技术开源,专利共享。这就打消了产业 链上的顾虑,效地了核心技术落地,联盟之间的合作。 AI 时代,百度安寄希望于行业联合和技术创新,让安的天秤向防御的一方倾斜 一点,再倾斜一点。
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
当前云计算技术的势头很好,但因为技术和市场等原因还需要慢慢发展,而且云计算的是“锦上添花”的事情,企业用不用云计算对身业务功能影响不大。我们运维人员从事的可靠性、局意识,凭借这些特性仍然能活的很好。运维这个岗位可能会消失,但运维的人还是很多路可以走的。 大家都知道黑云压城也该未雨绸缪了,如果你已经是个运维老鸟或者很快就投身运维工作,我建议大家往这几个方向上脑子: 1、企业采用公云方案后,仍然需要一个懂行的人解决公云平台的监控、评估、采购、报修这类问题。但这个职位应该一个公司公司只需要一个人,且再等上十年云计算彻底标准化后还会再次消失。当然了,我相信能胜任这个岗位的人,在云计算已经规范到不需要专人维护的时候,他们也会能力找到更合适的岗位。 2、进行云计算服务器维护;几大云服务供应商己也要维护服务器,那些大中型企业肯定会云,在这个云计算平台里也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的一系列维护工作,但化运维技术会让运维人员的数量大大减少,可能每个公司都只一两个小团队了。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
首先看数据是因何产生的: 4G和纤网络普及,带宽提速但资费降,UGC和PGC都如鱼得水。 智能终端的硬件竞赛让摄像头更清晰、传感器更灵敏。 物联网设备入网,例如传感器数据、医疗影像、基因测序、气象数据。 数据保存下来不代表值,曾经我们保留几百TB的日志,却只能最简单的加减乘除统计,或者用于出问题后扒日志堆找证据;我们可以下载数万部影视剧,但一个人一辈子都看不完这些视频。 现在某些营销云已经可以到毫秒级响应精准广告投放,用户的日志更值了;人工智能逐渐参与辅助医疗,医学影像数据值得保存十年了。随着技术进步降低,无论是监管政策还是客户需求,都在着数据总量越来越大。比如说现在您买理财产品已经要求程录像防止误导消费者了,比如说人脸识别已经应用到手机转账审核中。 我们在一个风口时代,无数从不联网的设备、从不收集的数据都跃上云端,已联网设备信息量也大大增加,作为技术决策人,必须应对PB级存储需求的前瞻性。 假设你ToC的App,只要你爆款的梦想,就要存储爆仓的数据。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
硬件和系统管理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是主设计、服务器交钥匙还是黑盒服务——不同的客户项目需求,导致硬件管理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥DDOS的资源和统一前端的实践经验,还海量廉优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还底层工程师能否上层业务测试和变。 API调用PaaS——API云服务就是不可控程的黑箱,客户没预算没精力就盲目信任云厂商。客户精力就多云冗余校验,预算就资源池部署;未来云厂商还会定义SLA标准——大部分API云服务连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是微观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户IT技术革新。 5.服务输出分析 云厂商输出给客户的即云端IT资源,也平台服务输出。服务是个比资源更难量化的概念,我只引一把火苗出来。
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