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思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOps的MNIST
这是因为以bad case(误报、漏报)驱动的阈值调整会以偏概全、前后矛盾,导致整体的准确率和召回率很低。问题的最佳办法是在线前使用标注对报警规则进行地评估。 另一方面,对于复杂场景的检测,大量准确的标注也是使用计方法或机器学习方法建模的必要条件。 为了进行正建模和算法效果评估,我们需要获大量准确的标注,通时序可以从监中方便地获得,标注则需要人工完成。在标注过程中主要有两类问题: 准确性:标注人员通认识清晰,随着标注进度的推进,判断标准很容易发生漂移。 标注效率:占比很小,标注时大量的时间耗费在检查正,效率较低。 经过一列调研,我们发现已有的时序标注工具较少,功能也比较简单,仅提供了趋势图展示、时段标注、简单参考线(天同比/周同比)等功能,对于标注过程中的准确性和效率问题帮助有限。
b****z 2018-07-11
智能运维基础-运维知识库之ETL
而建设以智能运维机器人为核心的运维能力,最基础的工作是要先建立运维的世界观(环境模型),以机器人的视角来理运维世界、感知状态、获环境变化等。 在传运维模式中,运维分散在同的中,这些运维存在几个问题:访问方式一致;术语、概念、模型一致;间没有关联。 这些问题使得我们日的运维工作,经需要理、处理各种同的,导致运维成本高,效率难以提升。因此希望建立运维知识库一运维工作中的语言,对运维工作中的对象进行一建模,收集并转录日运维工作的资源与操作,为日运维工作提供一种『书同文,车同轨,行同伦』的基础。(PS:借鉴自秦始皇) 本文主要介绍百度云Noah智能运维产品,在构建运维知识库过程中的思考。 运维知识库中的 运维知识库中包含了元(Meta)、状态(Status)、事件(Event): 运维元(Meta)对运维实体世界进行建模,包括运维实体的属性、组成以及关联关等; 状态(Status)反应的状态,表征服务的存活性、资源消耗或能力等; 事件(Event)描述对做的变更、服务状态的等事件。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储再神秘
鉴权认证 计费以及附属的计费日志搜集。 运维监和资产管理。 核心组件设计 坚持有中心设计 很多分布式都宣称无中心设计,说有中心架构里到处是性能瓶颈和高可用单点。但我坚持有中心设计,有中心设计非容易做文件管理和计,群集的修复和扩容范围可,支持构存储。而所谓的性能瓶颈和高可用单点,在Http对象存储场景下都有成熟的方案。 为了让下文的设计更有目标性,我们先预设一个通用访问场景: 当前10PB的存储群集已有200亿个500k的文件,群集并发带宽20G,并发链接(含等待链接)5万个,客户每秒写入5000个文件,读5000个文件,查询2万个文件的fileinfo,有5个客户在做五千万文件的list操作。 2、减负 元服务是个库,存储每个文件的key值、所属bucket、metadata、filehandle以及一些特殊标识。客户每次读访问、写访问、列表计都会访问元服务,我们要充分考虑其性能和高可用问题。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Naming Agent与Cache层的交互,采用推拉结合的方式,Naming Agent主动拉和Cache模块推送变更,同时Naming Agent客户端会将查询过的置于本地缓存中,以此降低Cache层的查询压力。 Check Agent:提供BNS实例的健康检查功能,用户通过在Web页面对每一个实例配置健康检查的方式,机器的Check Agent会主动探测所有实例的运行状况,并将健康检查的结果Cache层,同时更新库内容。 总结 BNS满足服务间交互中见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以用于机器列表查询,使用场景包括机器列表查询、服务定位、白名单维护、库智能授权等,了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品中的BNS,目前还在持续迭代和优化中,若您想进一步了BNS问题,欢迎大家积极留言。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
硬件天性 角色选型时要看硬件的天然特性 别让硬盘扛性能,别让内存保持久,别让线扛稳定。 架构层软件技术已经足够成熟,所谓技术选型如说是适应场景;在做具体角色选型时,最深度也最易忽视的原则是顺应硬件天性。 我的精神导师说过,如果一个服务依赖硬盘,那这个服务就适合扛性能压力。我经将读写引到/dev/shm;SSD盘让很多细节调优聊胜于无,还让Fat32枯木逢春;个别队列和分布式存储在意硬盘的性能力,但都是应用了顺序读写内容,且介意磁盘空间浪费。 别让内存扛持久和别让线扛稳定,听起来很简单,但新手程序员总会犯低级错误,而犯错早晚要还技术债。规例子就是看新手程序是否有捕获各种的习惯,举个争议性例子,某些云服务设计者尝试一个进程映射和绑定持久文件,请问一段内存如何绑定一块硬盘? 4. 的产生和消失 会凭空产生,但会凭空消失 会凭空产生,计算机或者自输入设备获,或者自其他源导入,而且原始的转化规则也要人类来定义。我们要便捷轻巧安全可靠的获,就要选好源,保障好传输路径,定义好变换规则。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
在业务规模发展到一定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差频繁的发生。 在实际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配同部门(资源的隔离)?权限又该如何制?随着规模变大,人力成本等管理成本升,然而效率低下、可用性升反降等等都是非可能出现的问题。百度对于这个问题出的答案是,必须先要资源组织管理问题。简单的说,服务管理要的最核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与定位: 图2 规模带来的问题 在服务管理这个地基打好后,我们再来回顾下面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以在运维平台中选中导航的模块进行升级,运维平台会通过服务管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有运维,都以服务管理为基础来进行运维操作,例如在监中,我们可以对导航模块(而是单台机器进行操作)添加一些指标采集任务,并在一定条件达成时报警。服务管理通过对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
如果要用 Apollo 搭建感知,如何选择传感器、传感器配置?希望它做什任务。 这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代表做得好,黄色代表做得普通,红色代表做得差。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那 ,感知开放模块做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准检测和识别。而深度学习非耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标核心,把地图中的点投到坐标里。然后建立快速的表格,根感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行格化,格化参可以在 Apollo 进行配置。最后输送障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业务部署(熟称线)是运维领域最见的业务类型,主要涉及线代码变更、配置文件变更(变更由于其高频、大量的特点,我们已在传输文章《嗖的一下,让自动生效》中专门讨论过)。一般的业务线具有定时操作、业务部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的显示,Google 70%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供一个灵活、稳定的部署是运维平台研发人员所亟需的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,百度运维管理平台Noah发布了一键线部署——Archer。Archer致力于提供一套产品线全过程的可迁移发布方案,实现一键完成机器初始化、服务部署、添加模块监、添加CT任务、动态文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起一次线的操作入口,这种设计模式也定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连了,然后重新连也提示联失败,后来有时候能连,但是过几分钟又掉线了,什情况,能,这像是百度做的东西吗,别说我的有问题,我其他包括空气净化器手机智能台灯等都没有问题,快点吧,太失望了
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署过程可以拆为两个小的步骤,一是新软件包的传,二是服务进程的重新启动。服务进程的重新启动必多说,软件包的传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监采集 软件运维过程需要时刻监及业务软件的运行状态,各种运维策都是以这些为依进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的策过程更是需要采集大量的实时信息(前期文章《百度大规模时序存储》中介绍的TSDB就是为了这些的存储问题而研发的)。监的来源主要分两种,一种是通过业务软件提供的接口直接读状态,另一种是通过日志/进程状态/状态等(如使用grep提日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监采集,都有一个共同的目的:制服务器。在现阶段,要想对服务器进行制,离开“在大量服务器执行命令并收集结果”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一条命令”的意义所在。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其中感知阶段依赖监的故障发现能力,止损阶段依赖流量调度的调度能力。我们来具体看下百度的监与流量调度是如何在单机房故障止损场景中起作用。 故障发现:百度监平台 百度监平台,针对单机房止损过程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损策、问题定位各阶段的监。同时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监采集,为容量规划、扩缩容提供支持。实现从运营商外链路、百度内部络设备/链路、服务/实例、机器/容器的全方位采集与监。满足络类单机房故障、业务类单机房故障的监覆盖需求。 同时提供一分析方法。如智能检测、趋势预测、多维度分析、关联分析、服务和链路拓扑分析,实现故障的精准发现和定位。 故障止损:百度流量调度平台 针对百度的络架构和业务架构,我们将流量调度拆分为三层:接入层、服务层、依赖层。 接入层:从外用户发起请求经过运营商络到百度一前端(BFE)的过程,使用DNS实现外流量调度。 服务层:从BFE流量转发至内服务的过程,使用BFE提供的GSLB动态负载均衡进行流量调度。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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人员的心头之痛。在传的运维方式中,由于故障感知判断、流量调度策的复杂性,通需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速度,同时人的可靠性也可能导致问题扩大。 为了这类问题,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构建了全方位故障发现能力,基于百度一前端(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。当前此方案已覆盖搜索、广告、信息流、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,单机房故障层出穷。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——准备——训练模型——应用模型——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 在络技术断发展和电子商务规模断扩大的背景下,商品量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了这个难题,个性化推荐(Recommender System)应运而生。 个性化推荐是信息过滤(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个性化推荐通过分析、挖掘用户行为,发现用户的个性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的信息或商品推荐用户。与搜索引擎同,个性化推荐需要用户准确地描述出自己的需求,而是根用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的信息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens[1]一般被认为是个性化推荐成为一个相对独立的研究方向的标志。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
2016年,百度大部分核心产品线已经实现了Level 2、Level 3的自动止损能力,但在场景覆盖与仍存在足。由此,Level 4智能自愈方案应运而生。 单机房故障自愈的架构 针对传故障自愈方案中存在的问题,我们构建了单机房故障自愈整体方案。 自愈方案通过抽象、规范处理流程实现单机房故障自愈的自动化,即将止损过程划分为一的感知、策、执行三个阶段;同时通过运维知识库基础、基础设施差化问题;通过策略框架支持智能化检测、策略编排、流量调度问题,同时支持用户自定义策略需求。实现单机房故障自愈的标准化、智能化。 在单机房故障自愈--黎明之战提到的百度络与业务架构情况,我们将整体流量调度止损架构拆分为3层:接入层、服务层、依赖层。 针对这3层的监感知、止损策与故障止损方式的同,将止损自动策拆分为外止损自动策与内止损自动策。 外止损自动策:覆盖接入层。基于外、内信号;触发外止损策器进行止损策;执行DNS流量调度止损。 内止损自动策:覆盖服务层、依赖层。
3****3 2018-07-10
百度智能运维工程架构
框架:新的运维开发模式 运维开发框架基于这样一个抽象,就是如果我们把线环境看做一个黑盒服务,那我们对它的操作无非读写两类,所谓的写也就是操作制流,是那种要对线状态做一些改变的操作,我们说的部署、执行命令,都属于这一类;另一类是读,指的是流,也就是要从线状态,并进行一些聚合计之类的处理,我们说的指标汇聚、检测、报警都在这个里面。通过运维知识库,可以在这两种操作的基础,封装出多种同的运维机器人,对业务提供高效率、高质量以及高可用方面的能力。 根操作流和流的同,我们把框架分成了两部分,最基础的是运维执行框架,在这之,加分布式计算组件的支持,我们还建设了用于运维大计算的计算框架。 1工程化 运维开发框架开发者提供一列的开发套件,除了包含了一列的基础能力,还包含了一个标准的运维工程研发流程。 在过去,运维研发采用简单的开发-使用方式,缺少必要的测试维护。而现在,在代码开发阶段,可以通过执行框架,用一的操作接口库提升研发效率。在测试阶段,开发套件提供了单测和仿真,简化测试环境搭建。
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