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y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
单纯用Dokcer的容器,更像是个封装的比较彻底,足了资源隔离的JVM。研发人员只在程序出错时才会关注Runtime,而运维人员没感觉到这有什么酷的,但确实容器云已经有存在的价值了。比如说OpenStack、PaddlePaddle这类新兴软件和开发框架的部署环境没那么简单,用Docker包一层就变的非常友好了。 对于持续集成和交付场景来说,以前我们是硬压着研发和测试,务必保持版本一致、务必保证文件打好包,从不盲信回滚预案,必须后半夜上线,就这样还天天出故障;现在自动上线的压力确实小多了,大家都可以放心测试生产环境一致、保证文件不漏传、可以和Git无缝集成,可以扔给研发和测试半自助上线了。这就是我前文所说的,容器快速部署的优势在于决策的快、操作的简单。 而K8S的兴起它把容器从改良工具变成了革新武器。以前有过很多架构师培训和文档,讲解服务发现、注册、编排、路由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。可是一套来自大厂的开源方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S以后,即使研发人员不了架构和运维,只要肯适应K8S的设计逻辑,都可以取这两类人的工作。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Q公司活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再全集部署?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?使集中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以发现如果在私有云或者混合云场景中还是通过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全性。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 私有云中存在大规模的机器集,集中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集,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:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
地图研发是图商们的老本行,他们的咋样? 据了解,TomTom的高清地图(包括Road DNA)已经到可以帮助自动驾驶汽车在高速行驶途中精确定位自身位置并辅助决定采用哪条行车路线。 不得不说图商的研发进度可圈可点! 聚焦国内,高德早在2014年便开始了高精地图的攻坚战,目前已经将大数据能力以及机器学习能力为基础的AI引擎嵌入其中。 同样是图商,四维图新也已经宣布与车企宝马合作,为其在我国销售的汽车提供地图产品。 我们发现,高精地图领域的入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为表的互联网企业,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)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维图新、高德等在内的图商。 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。 其实对高精度地图的研发,除了在技术上需要攻克一些难关之外,更需要在自动驾驶产业链的角度上思考问题。高精度地图是自动驾驶的专属地图,了解车的需求或许比“造图”本身更重要。
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