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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者层次,我们来试着分析前面提到几个问题。 问题 1.我是谁? 务叫什么,务包含了些实例,务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 游有些,不同游流量如何分配? 3.我往去? 下游有些,不同下游流量如何分配? 面对这样问题,我们答案是什么呢? 在百度运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字务)是百度云智能运维团队研发一套分布式名字务系统,是百度云Noah智能运维产品中一个重要基础务系统。它为每一个务赋予一个独一无二名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个相关息 ,这些息包括:务在机器部署息(机器IP,部署路径,务配置,端息),实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个务名到资源一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近十年,移动互联兴起,便捷、打车、外、电子支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者行业都在加速互联化;未来十年,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术标准化,凭借规模效应降低务成本,让客户直接付费购买息技术务,极大减少了客户人力投入以及衍生时间和管理成本。 息技术革命核心工作是存储和处理,最重要资源是数据。客户数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云平台一样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD务,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD务就背黑锅了。 真有TOP10互联公司和亿国家级项目用ntpdate+crond,一代架构师为什么有这个误会无人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为。 但无论误会、偏见还是,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业务安全性威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见微知著和防微杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出需求?客户永远不知道裸纤物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业务逻辑就不错了。 把所有精力都用到做业务逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。
Z****E 2018-07-09
产品迭代最后一公
软件产品生命力在于不断功能迭代。一个新功能从需求产生到完整地呈现给终端用户,中间经过了调研、立项、需求分析、设计、开发、测试等一系列步骤,而发布变更则是整个流程最后一步。具体来说,发布变更是指将产品功能修改内容发布到一组务器过程。 变更过程可以简单到由一个研发人员手工将代码传到一台务器,也可以复杂到万台机器数据传输和命令执行。如果我们深入地考查整个变更过程,可以发现无论变更过程本身如何变化,其中有些组成部分是不可或缺,这将其总结为变更三要素,即变更源、变更策略、变更目标。 变更源:描述变更涉及具体内容,可以是程序、数据或者命令; 变更策略:描述变更过程如何执行,包括但不限于顺序、并发度、失败容忍度等; 变更目标:描述落地变更内容一个或者多个目标机器,也可能是虚拟机或容器。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在用神经络求词向量之前,传统做法是统计一个词语共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现词数,|V||V|为词汇表大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到UU即视为所有词词向量: X=USVTX=USVT 但这样传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现词也会影响矩阵分解效果。 基于神经模型不需要计算和存储一个在全语料统计产生大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以问题。在本章,我们将展示基于神经络训练词向量细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。
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