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金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更地释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用从架构,分为Master端和Agent端。 Master端要做复杂的任务调度和控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器理,应用包理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通信,在心跳发包中发送本机状信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集群中所有机器最终状一致。 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。
不****主 2018-07-09
高精地
数据采集是一项庞大的密集型任务,近300辆Apollo测试车辆负责收集用于制作地的源数据,以便确保每次道路发生改变时,地均会得到速更新。测试车辆使用了多种传感器,如GPS、IMU、激光雷达、摄像机。Apollo定义了一个硬件框架,将这些传感器集成到单个自系统中,通过支持多种类的传感器,Apollo收集各类数据将这些数据融合,最终生成高精度地。 数据处理指的是Apollo如何对收集到的数据进行整理、分类和精简,以获得没有任何语义信息或注释的初始地模板。 对于对象检测,Apollo使用人工智能来检测静对象并对其进行分类,其中包括车道线、交通标志、甚至是电线杆,手动验证可确保自动地创建过程正确进行并及时发现问题。Apollo使手动验证团队能够高效标记和编辑地,在经过数据采集、数据处理、对象检测、手动验证之后,高精地才能发布。 除高精地外,Apollo还发布了采用自上而下视的相应定位地、三维点云地。 在构建和更新地的过程中,Apollo使用众包向公众发布其数据采集工具,以便任何人都可以参与制作高精度地的任务,这加了高精地制作和维护的过程。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,百度缘何备受关注?
我们发现,高精地领域的入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表的互联网企业,包括百度;以丰田、特斯拉为首的车企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维新、高德等在内的商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想玩的比别人都好,成为领先的玩家,确实不是一件容易的事儿。 其实对高精度地的研发,除了在技术上需要攻克一些难关之外,更需要站在自动驾驶产业链的角度上思考问题。高精度地是自动驾驶的专属地,了解车的需求或许比“造”本身更重要。 如果从开发者的角度来看,以百度为代表的互联网企业以及传统车企或许在整合产业链资源,全局入手的能力上更占优。 关于高精度地的一些based问题 地,对于人们的日常生活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询地理信息的传统电子地,这类地要服务的是人类驾驶员。 传统电子地片来源于文章《高精地在无人驾驶中的应用》) 如所示,传统电子地是对路网的一种抽象表现,将路网抽象成有向式。 什么是有向式? 简单来说就是的顶点代表路口,边代表路口与路口的连接。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
有了资产理,运维人员可以在服务器完成入库、上架工单后即可在服务理中看到该服务器并进行理,无须任何其他操作。一胜千言,我们看看资产理的特点: 3 资产理 部署理 应用部署一直是运维工作中的重点,一般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何速部署? 灰度测试难,怎样通过灵活的部署方式,先进行小流量线上测试,待效果达到预期后再扩大部署? 回滚难,发现问题后怎样回滚? 上面的第一个问题,实际上在服务理中已经解决了,也就是说服务理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署理模块通过“分级发布”来解决。在部署理模块中,我们可以方便的定义并发度、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,在部署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状。除了部署等操作,部署理模块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某一服务)。如来总结部署系统的能力: 4 部署理 监控理 在任何工作里,信息掌握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼百战不殆”这句话说的就是这个道理。运维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。
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