关于 洛阳商务模特联系方式《十嶶99720885》 的搜索结果,共480
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS统中,服单元表示一个服的实例集合,一般以三段的结构表示,比如:server.noah.all,server表示服名,noah表示产品线,all表示机房名称,服单元的名字在统中是唯一的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名OP工程师,负责几块的运维,我常常需要登录部署服的机器排查问题,但是只知道服名,记不住那么多部署信息,怎么办? 场景二:我是一名RD工程师,我负责的服需要扩容,我的服是很多下游服的依赖,服的扩容怎么通知给下游块? 场景三:我的服部署实例有一个出现故障了,我想对下游服屏蔽该故障实例,怎么办? 下面以一个简单的例子来说明,假设一个块名是Server,它的上游是Proxy服,下游是Redis服,当出现变更或者故障时,如何让上游感知到呢? 当新增上线实例、下线摘除实例或者实例发生故障时,BNS统通过部署在机器上的客户端实时感知到实例的状态变化,同时新增和删除实例的变更情况会立即同步到分布的缓存统中,这样用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的实例变化。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任的思想,此后,基于该型的协同过滤推荐引领了个性化推荐几年的发展向。 传统的个性化推荐法主要有: 协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation):该法是应用最广泛的技术之一,需要收集和分析用户的历史行为、活动和偏好。它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)的推荐[1] 和基于物品(Item-Based)的推荐[2]。该法的一个关键优势是它不依赖于机器去分析物品的内容征,因此它无需理解物品本身也能够准确地推荐诸如电影之类的复杂物品;缺点是对于没有任何行为的新用户存在冷启动的问题,同时也存在用户与品之间的交互数据不够多造成的稀疏问题。值得一提的是,社交网络[3]或地理位置等上下文信息都可以结合到协同过滤中去。 基于内容过滤推荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该法利用品的内容描述,抽象出有意义的征,通过计算用户的兴趣和品描述之间的相似度,来给用户做推荐。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
本文不谈任何技术细节和业情怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本文包含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地经济,这是个不需要物流就可以服全球的行业。 做云计算要满足哪些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂,每类厂有哪些点。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 什么是云计算 近20年来,互网引爆了全球的信息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互网技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员大都有很深的学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为万人,可以分为软件和硬件两类工程师。 进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电改变了大众的生活的,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数种工程师。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
读者们不要觉得卖人日很低端,人力资源是难以垄断和板化复制的;只有不能垄断的行业,精英打工者才有极大的发挥空间。 4.架构和流程变化分析 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 硬件和统管理——硬件是标准还是配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、服器交钥匙还是黑盒服——不同的客户项目需求,导致硬件管理和监控不同于传统案也不同于其他云项目。 广域网案——云厂大都是互网出身,他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧统是否支持常见协议,还有底层工程师能否推动上层业测试和变动。 API调用PaaS——API云服就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目信任云厂。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂还会自定义SLA标准——大部分API云服连等待超时都没定义。
b****z 2018-07-11
智能运维基础-运维知识库之ETL
ETL统架构 运维元数据、状态数据、事件数据分布在几个不同的统中,随着业的增长和相关统的不断增加暴露出了以下几个问题: 数据分散,访问不一致:同一类型的数据分散在多个不同的统,各统提供不同的访问入口; 数据术语、概念、型不一致:各统使用的术语、概念、型各不相同,例如“应用”这个概念,每个统或工具对于Application的理解都不尽相同; 统间数据没有建立关:例如部署、监控和路由服等核心场景在运维数据上没有打通,表现为部署平台、路由服、监控统所使用的服管理机制各不相同,三个统间的数据难以关,且无动性。 因此,依托『书同文』的理念建立运维知识库,提供一个统一的运维数据管理统,来管理运维工作中的公共基础数据,打通统间的数据关,使这些数据能够遵循统一的型被共享和使用。 为了使这些数据能够遵循统一型,我们制定了各类数据的型(Schema),采用ETL机制从各统获取(Extract)数据、转换(Transform)成统一的型、并存储(Load)在知识库中,其架构如图所示。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是统工程 需要真正开放的安全护航
它通过五大 策略,最大限度地保证了统安全,避免统漏洞被黑客利用:从逻辑层阻断攻击,提 升自适应性;使用内存安全语言编写安全补丁,防止补丁开发者失误导致统崩溃;对 待修补的内核进行语义聚类,并非只有二进制一致才施加修复,进一步提升自适应性和 安全性;案设计了修复分级策略,进一步提升案的自适应性;生态共建,以开放、 合、协作的去合力修复漏洞,打击黑产。 目前,KARMA 已经在1100 多个不同安卓统版本进行了统化验证测试,并且 在某些主流智能终端中应用。据了解,它可以支持目前市场上绝大多数安卓设备,同时 还适用于传统桌面、服器Linux 的修复等。它可以支持100%的漏洞修复,其中93.4% 可以自适应修复,并且对性能几乎没有影响,不影响用户体验。 终端层面的另一大问题是应用安全。但是现有智能终端应用的生命周期缺乏动, 开发者、应用平台、手机厂、安全厂相互隔离。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
集群执行,要求支持同时在10万台服器上并行执行,同时保证集群中每个机器达到单机执行的性能。 2.控制灵活: 单机控制,要求支持暂停、取消、重做功能。 集群控制,要求支持暂停点功能,也即可以在执行到某台服器时暂停,等待人工检查确认无问题后可继续执行。 3.扩展便: 支持插件,要求支持自定义执行插件,用户可编写自己的插件执行相应操作。 支持回调,要求支持自定义用户回调,如任执行失败调用相应回调接口。 除了以上的业需求外,一个分布统的搭建,还要考虑可用性、可扩展性、性能、一致性等面的硬性要求。 如何解决 为了解决这个简单的难题,我们设计了如图3所示的百度集群控制统(Cluster Control System,简称CCS统),通过分离控制信息与执行信息建立了两级数据型,结合命令执行及机房部署点建立了四级传输型,通过三级守护建立了稳定的执行代理,在大规器集群上解决了“命令三要素”问题。 图3百度集群控制统架构 截至目前,CCS统已经部署在全百度的所有机房中,用户可以便的在任意一台机器上进行秒级命令下发和结果收集,日均承载数亿次来自各产品的接口调用。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
文章概览 过去的文章为大家介绍了百度云智能运维的面面,从监控、部署等传统的运维技术到智能异常检测、故障自愈等智能运维技术,这些运维基础能力和黑科技,是年来百度工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了百度运维年间的创新历程。很多同学在看了这些文章后,都在想如何把这些领先的运维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设运维平台不是一蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都在希望我们能够有一个产品的形输出这些技术,便将这些前沿技术运用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的运维场景与需求,结合百度历年来运维的经验与技术沉淀,并经过运维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个百度的运维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说一下百度内部的统一自动化运维平台Noah。Noah来源于圣经中“诺亚舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平台。作为一列运维统的集合,Noah包括了服管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任调度等等,已经服了百度数年之久。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服故障危机分析
面对意外故障,我们有信心向客户证明,换了其他厂也一样会挂;面对人为故障,踏实认错是对客户的最后尊重,而公开事实也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去大家卖IDC、CDN、服器和软硬件积累的个人誉,是可以应用到云计算领域的。而云服的高科技光环褪去、产品同质化以后,企业的核心竞争力仍然是有誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂的云服到底哪些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。如要学习云计算相关知识,可以多关注我往期云计算文章,比如说 云计算最重要的工作是配合销售和服客户:云客户需求引导管理--实战型IT太极拳 中国云计算现状列汇总: 做云计算要花哪些钱,请看第一篇成本篇,原创链接。 云计算产品各有什么色该如何分类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户的采购人员如何看云计算,厂如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖子成名,但这也是机遇, 看云厂作死的九种法 。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
我们不考虑文件统设计上限,我们也假设inode没有耗尽,无论你是每个目录下放100万个文件,还是套万层目录去存储文件,这种文件访问和管理别笨拙和无奈。实际情况会比1亿个文件残酷的多,我们常见的文件只有1M左右,大型客户一个项目能有数百亿个文件,这是目录树的设计者们从未考虑过的大变局。 据上文推理,具有普遍适用性的PB级存储,硬件存储厂从未实现过,因为他们不参与解决过亿文件的管理问题。开源存储案求一直在谈自己的技术先进性,如何做出又大又快的存储,但很少有人介绍自己元数据统在百亿Metadata的性能设计。 当前能支撑PB级存储需求的访问只有对象存储形,比如http://mytest.baiduoss.com/ab/cd/ef.txt token=asdf 。
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