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红****2 2018-07-10
故障自愈机器,保你心好睡
干货概览 在大型互联公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联公司运维员的心头之痛。在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要工止损,但工处理的时效性会影响服务的恢复速度,同时的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外运营商链路监测、内链路质量监测与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
11 月6 日,百度全牵头成立OASES 智能终端全生态联盟。这是国内第一个开 放的致力于AI 生态全的联盟组织,引发了媒体、行业对AI 全的聚焦。 毋庸置疑的是,工智能时代已经到来。有数据显示,到2020 年,会有500 亿台 物联设备在全球部署。埃森哲预测,工智能可能将劳动生产率提升40%,让们 更有效地利用时间。到2035 年,工智能将让年度经济增长率提升一倍。 但是,所谓“螳螂捕蝉,黄雀在后”,AI 既能被用来提升效率,也能被黑客用来提 升攻击技术,有更多途径窃取用户隐。前段时间各种智能电视被破解,摄像头变成客 厅监视器;某品牌智能扫地机器被曝出存在高危漏洞,变成家庭“间谍”等全事件 频发。 全成了这些智能设备的“阿喀琉斯之踵”。 危机四伏的AI 生态 在小编看来,移动互联时代,无论是终端、云端、传输通道,最终保护的都是这整 个络生态中的数据,这些数据既有企业和用户的隐,也包含了账户和密码等。在AI 时代,大抵相同。所不同的是各种IOT 设备的多样化,身份认证加入了生物识别, 语音输入需求更多地取代了手动输入。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐保护(二)
三 年后,在2010 年,Netflix 最后因为隐原因宣布停止这项比赛,并因此受到高额罚 款,赔偿金额总计九百万美元。 近几年各大公司均持续关注用户的隐全。例如苹果 在2016 年6 月份的WWDC 大会就提出了一项名为Differential Privacy 的差分隐技术。苹果声称他 能通过数据计算出用户群体的行为模式,但是却无法获得每个用户个体的数据。那么差 分隐技术又是怎么做的呢? 在大数据时代,如何才能保证我们的隐呢?要回答这个问题,我们首先要知道什么是隐。 什么是隐? 我们经常谈论到隐泄漏、隐保护,那么什么是隐呢?举个例子,居住在海淀区五 道口的小明经常在电子产品,那小明的姓名、购偏好和居住地址算不算是隐 呢?如果某购物站统计了用户的购物偏好并公开部分数据,公开的数据中显示北京 海淀区五道口的用户更爱电子产品,那么小明的隐是否被泄漏了呢?要弄清楚隐 保护,我们先要讨论一下究竟什么是隐。 对于隐这个词,科学研究普遍接受的定义是“单个用户的某一些属性”,只要符合 这一定义都可以被看做是隐
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