关于 能杀死人的慢性毒药【V信;799.196.362】颇 的搜索结果,共1709
陈****1 2018-07-11
原始创业——创业者核心竞争力
创业者如果吝啬分享让利,打工者跳槽、风投撤资、第三方大佬冷对;但创业者不当活雷锋,其他玩家疯食蛋糕会吃项目,只有主心骨才保护着项目长大。失败创业者容易带着天骄新贵心态独享利益,轻视流失才;成功创业者正好相反,财散聚,而且散财有度只聚强。 2.巧胜巨熊--灵活 创业者遇到烂大街问题是“如果BAT抄袭你怎么办?”,这很符合不了解巨头运行机制提问,但巨头有创业者灵活吗? 原始不会和巨熊对比钢牙利爪,而是偷袭投群攻陷阱,最笨原始也会拿个棒子再硬干。 巨头最大缺陷是不灵活,这是他们结构缺陷,根本不可改变。 巨头决策天天为外部礼仪和内部沟通开会,哪有时间天天研究创新? 巨头资源不敢随便被员工以创新滥用,否则巨头会快速资源枯竭。(参见孟子见梁惠王,谈幕僚政治) 巨头内部创新被亲或老板摘桃例子数不胜数,隐居状态精英多一事不如少一事。 巨头决策链很长,微操控制极弱,一线执行和高层决策者不可互通,只先做流程和内控,而流程和内控就是不敏捷意思。 而创业公司理论上可以规避上文结构缺陷,旁观大佬不投自己员工而是投创业团队也是同样道理。
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才找到自己想买商品,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户化需求与兴趣特点,将用户可感兴趣息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,个化推荐系统不需要用户准确地描述出自己需求,而是根据用户历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求息。 1994年明尼苏达大学推出GroupLens系统[1]一般被认为是个化推荐系统成为一个相对独立研究方向标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务思想,此后,基于该模型协同过滤推荐引领了个化推荐系统十几年发展方向。
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和业务安全,甚至部分程序崩溃稀里糊涂。 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情况,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日志就看不懂了。 NTPD服务做时间调整会有效减少这类情形,它不是简单龟速调整时间,而是有柔时间调整策略,让时间线跃变和调整尽量少影响业务(详情见附录实验);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不对,但不会忽快忽甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定时间源,算出双方间网络延迟,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会留下NTPD不好用、不靠谱误会。2005年个测试用虚拟机时间经常走,到2010年虚拟机还要防范时间停滞Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
一个客户要下载自己2000万条fileinfo息,按5条息1k算,这2000万条 fileinfo息有4GB大,就算云存储精确0.1秒查完,客户有力0.1秒下载完这些息吗? 如果你觉得元数据服务压力还是大,那还可以让计费系统、读写代理都对查询结果做缓存,或者将数据库挂在成熟Proxy背后做分库和调度。 我们数据库低压力运行,就是设计时充分理解适应了对象存储元数据这一简单需求。 3、灵活读写代理 读写代理是整个群集保持松耦合高关键点,这也离不开对场景深度理解。 首先说读写代理高可用、负载均衡和高,我们会在读写代理前面加几台Nginx,客户端到读写代理都是无状态连接。客户端可以通过LVS、单域名DNS轮询、多域名分散业务等方式将请求分散到多台Nginx,Nginx将请求交给任意读写代理都是得到相同结果。单个读写代理服务崩溃了SDK端会后台重试,直接访问API用户会以为是自己网重新刷新。这么灵活访问方式,有问题多堆几台机器就好了,20G带宽5万个链接很容易消化。 读写代理在访问客户时代表存储服务端,在群集内部扮演客户端。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联网公司运维心头之痛。在传统运维方式中,由于故障感知判断、流量调度决策复杂,通常需要工止损,但工处理时效会影响服务恢复速度,同时不可靠也可导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智流量调度单机房故障自愈力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与业务指标监控构建了全方位故障发现力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智流量调度与自动止损力。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单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用 回顾近2年来各大互联网公司被披露故障事件,单机房故障层出不穷。
雪****魁 2018-07-11
危险背后机遇--云服务故障危机分析
前言 云计算是一种服务,服务不仅要一次验收其服务力,还要持续关注其服务品质。客户用IaaS云服务就跟用IDC一样,用谁家云就知道谁家有故障,用一家就知道一家短处才是正常,只有前一个厂商烂到无可救,客户才会对新厂商充满认可和感激。 本文就是归类IaaS云故障表层现象和深层原因,客户知道云服务短板才好做系统设计,云厂商出故障也要老实认错,别总把客户当外行来糊弄。 至于PaaS云和IaaS云设计实现思路完全不同,不在本文讨论范围内。 客户感知和建议 IaaS云核心资源是云主机,其他IaaS资源都是依附于云主机;云主机可靠略高于物理机,但并不是云主机永不宕机。 只要云主机采购量稍微上规模,云主机用户总会遇到一些故障。请谅解和忘记供应商营销话述,云主机用户必须自己在架构设计层面规避这些故障。 网络抖动 现在云平台已经都用SDN组网,SDN本质是“软件定义网络”,其主打卖点是灵活管理和控制,其和稳定并不是主打方向,SDN软件质量也要略差与于传统厂商。云平台都会有网络IO超卖复用,而且用服务器CPU软解海量报文,其还是比传统网络略差
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实猎头
这工作难度和重要确实没电话推销员高,所以他们收入也并不比电话推销员高。 大部分猎头公司也无所谓简历库,特别是互联网行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就那几个熟;而那些新手猎头三个月不开锅就要饿,撒网甚至炸鱼收益会更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用息不对称来牟利行业,互联网技术本来就是要消除息不对称。现在有跳槽意向普通员工会在招聘网站更新简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门找单一猎头更新简历库互联网才越来越少了。 在甲方来看,找个猎头公司签个合作协议是很随意,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还享受一呼百应蜂拥而上快感。但天下没有免费午餐,免费供应简历质量无法保障,耽误力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位事自己也搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块小单子。
TOP