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l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运职位展望
我在写一篇新的文章,其中会引用到这篇2012年的旧文,所我原样摘抄下来,很庆幸能转型进入云计算这个行业。 云计算的时代正在来临,运的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你怎勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多钱,总是免不了泡进海水里的。 首先,我作为一个运为何唱衰运这个职业。 我们运能力在公司里自立哪? A.心硬件和施工; B.问题; C.擅长和服务的调试; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速靠的响应. 大家看看云计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全免; B.接近免; C.、服务接近免; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运人员更好,好到“不用心”的地步。从技术上来说,各大云计算运营商对用的Web、RDBMS、存储 服务都是做到很好的。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
词向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告、推荐等互联服务背后常见的基础技术。 在这些互联服务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相性。为了做这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个词表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个度对应一个字典里的每个词,除了这个词对应度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处限。比如,在互联广告里,如果用户输入的query是“母亲节”,而一个广告的键词是“康乃馨”。虽然按照常理,我们知这两个词之间是的——母亲节常应该送给母亲一束康乃馨;但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这两个词毫无相性。 得这种与我们相悖的结论的根本原因是:每个词本身的信息量都太小。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是工程 需要真正开放的安全
而现在普遍应用的TLS/SSL 方案 是基于非内存安全语言编写,容易客利用内存安全漏洞攻击,而且未来也面临着 量子计算机破解的威胁。 而百度安全基于内存安全技术的下一代配置嵌入式安全信协议栈MesaLink, 在语言层面提供内存安全保障,算层面提供后量子密码对抗能力。这就使得传输 避免OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量子密码学攻击,进一 步增强传输层的安全。在MesaLink 的保驾航下,AI 了内存安全 和抗量子破解的双重保障,客很难再过内存安全漏洞和量子计算机技术 信层攻击进入AI 。 云端的安全 云安全都快成了老生常谈的话题。不过现在的云端防引擎存在着一定缺陷,比如 它们大多依赖请求特征。一方面,要适应千差万别的后端应用,及它们对协议的处理 方式,本身就很困难。另一方面,面临一些新型攻击,防御引擎需要及时增添规则,较 为动。最后,防引擎只要看到符合特征的请求,就会产生报警,并不知客是否 真的攻击成功了,所误报率比较高。 自从Gartner 提自适应安全架构之后,得到了业界的一致认
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体
前文是说注册阶段的务承诺,到使用过程中云平台又会各种奇怪的“资格认证”“功能”等问题。云平台要规避自注册客户的政策规问题和恶意欠费问题,但这和大客户?供应商用“认证”“”这类词跟甲方说话就是态度不端正,这又是一句“客户你好,你要服从管理,爱,不就滚”。这类甲方的身份资料是公开的,也不会恶意赖账,这时应该由乙方主动记录合规信息,后台透明完成功能开,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,前CEO创建的账户让员工继续使用。某天CEO老婆打了一顿,因为他的购记录给“丽丽”订花和开房;或者警约谈该倒霉蛋,警告他不要用盘传播非视频;也能CEO打开聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文给投资商。不要误会是人要整这个CEO,SSO单点登录多项服务,同事用混了账户也正常。 如果客户放弃使用某云之后,原账户不注销滚动欠费几千万怎?云巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户竞争,霸王注册条下的务风险确实存在。 一个企业服务的账户不应该由客户注册,而是供应商主动提供,像IDC和CDN就会主动给客户提供查带宽的账户。
流****水 2018-07-11
度云企业级运平台——NoahEE
资产管理 在机房里,各种各样的服务器、设备和安全设备7x24小时的运转,为我们的业务提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运人员的能力。怎样这些资产并记录信息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产能变成运人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运操作,常都涉及不少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复? 物理操作怎样反应到里? 不同角色(职责)的运人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运中的操作,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、库全生命周期覆盖,做到所操作记录追溯。了资产管理,运人员在服务器完成入库、上架工单后即在服务管理中看到该服务器并进行管理,无须任何其他操作。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
我们很多任务,每个任务输入是多源的,包括激光雷达、图像等。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,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 ,感知开放模块怎做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是。 感知框架。用的是深度学习,它做到精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能,来支撑深度学习模型,达到毫秒级感知。 高精地图。先当前的激光雷达作为坐标心,把地图中的点投到坐标里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行格化,格化参数在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、包提取。
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗性攻击报告
图3 对抗性图片在图像识别检测中的应用 同时,专家们还研究了对抗性图像攻击在盒分类模型中的表现,并且提了优化算-ensemble 盒攻击算。在常情况下,攻击者并不知目标模型使用了 已经相的参数。这时候攻击者只能使用盒模型攻击。过程如下所示,攻击者在目标机器学习模型未知的情况下,过询问盒子所得结果,得到一 列训练样本。 1.攻击者任意选取了某机器学习算并使用训练样本训练得到已知机器学习模型。 2.攻击者针对训练来的已知机器学习模型构建对抗数据。 图4 对抗性图像盒攻击流程 这一攻击基于对抗性图像的欺骗传递性,即针对机器学习模型A 构造的对抗性图 像,也会很大的比例能欺骗机器学习模型B。表1 展示了使用单优化方时,针 对不同元模型构造的非定向对抗性图像,不同目标模型识别的成功率。每一个格子(i,j) 代表针对算模型i 产生的对抗图片,在其他算模型j 上验证的结果,百分比表示所 对抗性图片中识别成原图片类型的比例。,当同一个图像识别用来 构造和验证对抗性图像时(白盒攻击模型),百分比为0。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
使用场景 在程序员的日常工作,常常面临下的场景: 场景 场景一:我是一名OP工程师,负责几十个模块的运,我常常需要登录部署服务的机器排查问题,但是只知服务名,记不住那多部署信息,怎? 场景二:我是一名RD工程师,我负责的服务需要扩容,我的服务是很多下游服务的依赖,服务的扩容怎知给下游模块? 场景三:我的服务部署实例一个现故障了,我想对下游服务屏蔽该故障实例,怎? 下面一个简单的例子来说明,假设一个模块名是Server,它的上游是Proxy服务,下游是Redis服务,当现变更或者故障时,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式的缓存中,这样用户过一个BNS名字就感知到下游的实例变化。 对应上面几个场景,BNS提供了下的解决方案: 场景一:用户想登录Proxy模块的第一个实例,过ssh 1.proxy.noah.all.serv 方式登录。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受注?
声明:本篇文章为部分行业理论、专家观点及个人看机融合。如表述不当、不足之处,还请大家多多指教。 “如果拥一辆自动驾驶汽车,那高精度地图并不是无,而是这辆汽车的心功能。”这句话自前Here地图副总裁 John Ristevski。 高精度地图到底心?多重要? 俗来讲,我们不就是想追求“开车省事儿+找对地方+驾驶安全”三合一吗? 地图越精准,自动驾驶车辆定位就越准确,安全也就越保障!这看,高精度地图确实在一定程度上满足了大家的要求。 高精度地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 作为自动驾驶开发者阵营中的一员,于地图,我们注了如下几则消息: 2017年年中,自动驾驶领域的“隐藏实力者”苹果,搭载了十余个32线激光雷达、摄像头、GPS 等传感器阵列的自动驾驶路测车曝光。 在本次全新升级的车型上花了这大价钱,苹果能不单单是为了在路测上“称王称霸”,很大程度上是冲着高精度地图而来。 除了互联企业高调“示爱”地图,整车厂商及零部件公司也都在加紧钻研基于云的数据存储和地图绘制方案。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
的个性化推荐主要: 协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation):该方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]。该方的一个键优势是它不依赖于机器去分析物品的内容特征,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;缺点是对于没任何行为的新用户存在冷启动的问题,同时也存在用户与商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[3]或地理位置等上下文信息都结合到协同过滤中去。 基于内容过滤推荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该方利用商品的内容描述,抽象意义的特征,过计算用户的兴趣和商品描述之间的相似度,来给用户做推荐。
b****z 2018-07-11
智能运基础-运知识库之ETL
知识库中的数据 运知识库中包含了元数据(Meta)、状态数据(Status)、事件数据(Event): 运元数据(Meta)对运实体世界进行建模,包括运实体的属性、组成等; 状态数据(Status)反应的状态,表征服务的存活性、资源消耗或能力等; 事件数据(Event)描述对做的变更、服务状态的异常等事件。 ETL架构 运元数据、状态数据、事件数据分布在几十个不同的中,随着业务的增长和相的不断增加暴露下几个问题: 数据分散,访问方式不一致:同一类型的数据分散在多个不同的,各提供不同的访问入口; 数据术语、概念、模型不一致:各使用的术语、概念、模型各不相同,例如“应用”这个概念,每个或工具对于Application的理解都不尽相同; 间数据没建立联:例如部署、监控和路由服务等心场景在运数据上没,表现为部署平台、路由服务、监控所使用的服务管理机制各不相同,三个间的数据难联,且无联动性。
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