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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者服务层次,我们来试着分析前面提到几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务游有些,不同游流量如何分配? 3.我往去? 服务下游有些,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,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发一套分布式名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中一个重要基础服务系统。它为每一个服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服务相关息 ,这些息包括:服务在机器部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源一个映射关系。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
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PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维投影(如下图所示)。从图中可以看出,语义相关词语(如a, the, these; big, huge)在投影距离很近,语意无关词(如say, business; decision, japan)在投影距离很远。 图1. 词向量二维投影 另一方面,我们知道两个向量余弦值在[−1,1][−1,1]区间内:两个完全相同向量余弦值为1, 两个相互垂直向量之间余弦值为0,两个方向完全相反向量余弦值为-1,即相关性和余弦值大小成正比。
y****i 2018-07-11
做容器云最佳
文末总结 以前我看到虚拟机套单容器,因为不任他们老套宣传话述,狠狠嘲笑了这些容器云从业者。 但我和一个值得高手聊天时,他反问我,这种架构除了看起来不够优雅,有没有什么逻辑致命问题? 如果有一些服务就是要业务进程包在容器,但数据文件就是要落在硬盘,这时候容器加云主机可以说是一种取长补短嫁接,总好过拿pod本地存储做冒险。 我也是因为这次会面而想写本文,开始更正态度看容器,有问题工具一样可以是好工具。 想想自己曾经也对云计算不屑一顾,人生循环真是有趣。 备注 1.本文中运维指是业务服务运维,不是资源支撑运维。 2.很多人会跟我说容器比虚拟机启动快,但容器应该跟虚拟机进程比重启速度啊,虚拟机重启进程也不重启系统啊。 3.我一般说docker纯粹指是它容器部分,不包括swarm等部分。 4.在我看来容器对系统运行环境封装就是像个jvm,我知道容器封装更多更彻底,但这只是五十步和一百步区别。 5.我知道文中没把docker和k8s分太清楚,但这是给客户看,不是内部考核,请大家脑补时往好处想。
Z****E 2018-07-09
产品迭代最后一公
具体落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属性特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早发现并输出干预命令 其具体实现思路为: 智能模板生成:使运维知识库充分收集变更目标对象属性,然后基于这些对象属性特点自动生成变更模板,例如变更对象最小可度可以于生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟智能监控方案,可以全方位监控目标服务状态并及时汇报异常。通过订阅变更目标服务监控,可以实现变更过程中实时检查,从而及时发现变更引起异常,进而自动执行干预命令。 如何应述解决方案? 面介绍了变更面临主要问题以及我们对应解决方案,为了能够让更多外部户也能体验到百度高效安全变更能力,我们将在百度云提供百度智能变更产品。届时购买了百度云服务户,即可使该产品完成业务功能日常迭代。百度智能变更产品目前在紧锣密鼓地推进中,预计很快就会与大家见面。 总结 发布变更作为产品迭代最后一公,其执行效率和执行结果将直接影响功能迭代效果。当把目光投向实际生产环境,我们发现,在很多企业中变更执行效果并不能得到保障。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
政府和大型国企不仅能采购云计算,早晚也会走向发展云计算路。 本文不谈任何技术细节和商业怀,而是从政企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。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以服务全球行业。 做云计算要满足些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格云计算合作厂商,每类厂商有些特点。 云计算不是万能,它无法解决些问题。 什么是云计算 近20年来,互联引爆了全球息技术革命,我国借助这次技术革命大好机会,已经追乃至领跑此次技术革命。 互联技术深刻改变着我们生活,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发展。 世纪80年代,计算机仅应于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员大都有很深学术背景。 世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众生活,国内从业人员约为十万人,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、电商改变了大众生活方式,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
时间不稳会威胁到程序健壮性和业务安全性,甚至部分程序崩溃糊涂。 ntpdate只是个命令不是服务,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP服务不稳定,所有服务器获得了错误时间,虽然现在业务层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费况,但业务混乱是免不了。我们就说联机调试分布式日志,几个节点时间有错可能日志就看不懂了。 NTPD服务做时间调整会有效减少这类形,它不是简单龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,让时间线跃变和调整尽量少影响业务(详见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执拒绝同步时间。NTPD服务相本机时刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定时间源,算出双方间络延迟,然后才会采时刻进行时钟同步。 五、误解根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老一辈IT人会留下NTPD不好、不靠谱误会。2005年个人测试虚拟机时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞Bug。即使你物理机投入生产,络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
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