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小****园 2018-07-10
让PB级云存不再神秘
数据去重问题 对象存数据去重功能,看着简单的功能背后都有蛛网一样的复杂考量,元数据服务、计费服务、存服务、增数据逻辑、删数据逻辑、回收空间逻辑、用资源隔离逻辑都会因为这个很炫的功能被彻底改变。真正要去重的文件就是那些影,随着版权保护的加深,影只存原片盗版减少会是趋势,其他文件即使切片去重,命中率也非常低。我们提供hash值让客判断该不该删文件,该不该文件映射就够了。 长周期软硬件换 对象存是付费企业级服务,并不是终身免费但匆匆关张的个人网盘。我们必须考虑十年为刻度的长周期维护问题,某种硬件停产了怎么,假设系统内核停止维护怎么?我强烈反对极端优化单点性能,就是因为单点性能极限优化必然和硬件、内核、文件系统都有深度关联。我推荐存主力服务是应用层服务用态进程,老中青三服务器和谐运行,群集性能瓶颈来就不在单点,不要给自己的软件无故设限。 冷存问题 冷存分真冷和低温两种类型,真冷存就是用磁带、蓝光盘、可离线存节点来存数据,这样可以节省机柜量,但这是个工程学问题不是计算机问题了。
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存的畅想
读写理 访问理就是客端程序访问到的API,在这一层对访问需求进行过滤和缓存。 访问理要不要读缓存和写缓冲?访问读缓存是有必要的,因为监控类场景不存在重名文件,而同一个文件会多次反复读取。访问理肯定是群集式或者SDK控制,看客端是随机分配还是会话保持策略,我们再去决定是地缓存还是共享式缓存。至于写缓冲,这就是写入性能、业务连续性、数据可靠性的零和博弈,没有标准答案。 访问理要不要预缓存?默认的对象存并不关注客业务,但如果url可以规范化,我们是能推测出客下一阶段大概率访问哪个文件的,数据预取可以极大的提高客体验。 访问理的读写权限优化控制。访问理可以继续基于标准token验证机制,也可以简化为基于IP地址进行读写权限控制。访问理可以预判读写请求是否合法,比如说读取明显已经超时的数据,或者时差严重时写入文件,这些都可以在访问理层面直接拒绝。 元数据设计 元数据的优化压力不大,因为在应用场景和访问理层面已经给元数据足够减负。
5****a 2018-07-11
监控专用对象存的畅想
读写理 访问理就是客端程序访问到的API,在这一层对访问需求进行过滤和缓存。 访问理要不要读缓存和写缓冲?访问读缓存是有必要的,因为监控类场景不存在重名文件,而同一个文件会多次反复读取。访问理肯定是群集式或者SDK控制,看客端是随机分配还是会话保持策略,我们再去决定是地缓存还是共享式缓存。至于写缓冲,这就是写入性能、业务连续性、数据可靠性的零和博弈,没有标准答案。 访问理要不要预缓存?默认的对象存并不关注客业务,但如果url可以规范化,我们是能推测出客下一阶段大概率访问哪个文件的,数据预取可以极大的提高客体验。 访问理的读写权限优化控制。访问理可以继续基于标准token验证机制,也可以简化为基于IP地址进行读写权限控制。访问理可以预判读写请求是否合法,比如说读取明显已经超时的数据,或者时差严重时写入文件,这些都可以在访问理层面直接拒绝。 元数据设计 元数据的优化压力不大,因为在应用场景和访问理层面已经给元数据足够减负。
s****d 2018-07-11
亿元级云用分析
3.2 CDN和带宽 CDN和带宽不同于服务器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的服务,所以资源部署比较慎重但客流动成较低。制约客全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽首先考察的是企业内功,有没有廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯客的套路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。 3.3数据存 数据存是很难年均摊营收上亿的,但定个1000万的小目标是能实现的;如果有1000万的非冷备存,那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。存资源是大订单曲线突破的好选项,还是AI和大数据项目的基,我们和客讲的是有技术含量的故事,需要精英售前给销售幕后军师。 配图说明:谁掌握了数据,谁就掌握了真理 3.4人力资源 亿元项目不可能是客自助实施的,人力营收占比很低但画龙点睛,可能会干掉纯卖资源的友商,也可能晚交付半月就亏损上千万。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
将卷积核应用于句子中所有的词窗x1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:nx1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:n,产生一个特征图(feature map): c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈ℝn−h+1c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈Rn−h+1 接下来,对特征图采用时间维度上的最大化(max pooling over time)操作得到此卷积核对应的整句话的特征ĉ c^,它是特征图中所有元素的最大值: ĉ =max(c)c^=max(c) 融合推荐模型概览 在融合推荐模型的影个性化推荐系统中: 首先,使用用特征和影特征作为神经网络的输入,其中: 用特征融合了四个属性信息,分别是用ID、性别、职业和年龄。 影特征融合了三个属性信息,分别是影ID、影类型ID和影名称。 对用特征,将用ID映射为维度大小为256的向量表示,输入全连接层,并对其他三个属性也类似的处理。然后将四个属性的特征表示分别全连接并相加。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
而AI类PaaS类似于对象存,用来要靠人肉识图,那些非结构数据来是不存的,程序员很乐意去调AI和存,砸碎人肉识图团队的饭碗才能成全自己的业绩。云替方案会被客技术人员苛责,而技术人员会对云上新出的方案很宽容。 CDN是最早出现也是最成熟的云计算服务,它有下列迷人的特点给云计算行业的未来立下标杆: 客没有学习成,肯付费、懂IT常识就能接入,所有客都认同使用CDN能节省成提高质量。 客没有对接成,可以随时更换其他云厂商,或默认即使用多个云厂商,普通项目不需要高级售前、解决方案和实质性定制开发。 客只关注价格和质量两个维度,不用承担太多选型责任,大不了切走就行,甚至有专门的中立CDN监测的平台。 虽然业内对CDN生意评价不高,认为这就是卖资源,但每个云平台都将CDN收入列为重要单项,成熟的模式催熟了巨大蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议大家搜一下ZStack张鑫的那篇文章。
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用
我很讨厌这些线杆小广告的宣传方式:可以实现弹性伸缩、自动化运维、持续交付、服务、秒级部署、高强度容灾、多版控制等功能,从而改善和解决复杂的IT应用场景。事实上是使用者自己设计维护可以弹性伸缩、自动运维、容灾冗余的程序,无论是用物理机、虚拟机还是容器(进程),来能弹性的服务还是能弹性,没容灾的服务还是在赌命。 合格的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实现这些功能了。但世上没有那么多合格的架构师,云计算要解决的就是缺人的问题。最早的云主机也是类似夸张无赖的宣传,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文是为说清容器的能力特性,我们该如何用好容器编排系统。 容器的基础特性 容器和虚拟机都属于IaaS云的范畴,按申请资源量付费,不关注客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,这是双方的质区别。 进程的创建就是申请内存、端等系统资源,但应用的初始化仍然需要时间,所以容器启动到服务可用仍然需要几秒甚至更久。容器的快速部署优势在于CI/CD环境里,快速部署不只是说程序启动的快慢,而是决策的快、操作的简单。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——成
这是第一篇——成篇,如果你要一个云计算平台,那你要付出哪些成文目标客群,云计算公司的老板和雇员,云计算行业投资人,重大采购客也要看看评估成。 要好云计算必须的成主要分六大类,听我讲完这六大类成,我再和大家聊聊谁有成优势,谁能如何发力。 1、硬件成 硬件成主要就是采购服务器、交换机及其零部件的成,富豪大厂还会采购硬件负载均衡和硬件存,科研大厂还会自研整柜服务器。这里小厂商只能用媒体价买服务器,大厂商一次采购上万台服务器,能把供应商的利润压榨到低于余额宝收益。 我一直说Intel是云计算行业最大赢家,每个云计算大会Intel都会慷慨赞助,因为只要你的技术选型不太生僻都要采购Intel的硬件。 2、机柜成 机柜成简单说就是力成力是实打实的资源,不是摔一把钞票到地上就能买到力,IDC的不间断供要求是等同于ICU病房的。小型云厂商基都是一个13安机柜每月花四五千块钱;大型云厂商都是自营无利润IDC、整柜服务器、高效散热系统,虽然节能效率有夸大吹嘘的成分,但成是远低于小型云厂商的。
无****禾 2018-07-11
云客需求引导管理--实战型IT太极拳
(这些运营问题都是2015年的,可能略有老化) 案例3.客被同集团的云计算子公司服务的欲哭无泪,找我们接盘时提了一大堆需求,我同样是拒的比接的多。客问能利旧设备么,我认为利旧设备的配置都太高啦,还不如租我们的廉价服务器。客要我们按照旧接去定制开发,我指出用我们的SDK对接只有半个人日,而旧接连文档都没有只能猜。客要我们派几个高工长期驻场,我说明所有故障都可控且已演练,远程排障我们有10个高工主程,但长期驻场我们高工得抑郁离职了。客担心日常无事可了,我们就帮客了月度巡检流程,但整个流程我们全程不参与,他们巡检成功就是双保险,忘了巡检也有我们的监控兜底。 案例4.有公有云客说要买最便宜的带宽,但最终沟通发现对方是要非核心日志上传。云平台默认的计费规则是上行带宽免费,但免费不限流的上行带宽不承诺SLA。最终结果是建议客短期内买几十台低配云主机,同时好客端容错,长期看建议这些日志直接上传至对象存,还能配合我方大数据服务MR。 案例解析 云计算主要服务企业客,企业客内部分为采购、技术、业务、管理等多个角色,在案例中服务的技术和运营团队是非常讲道理的。
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