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雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
面向中客户的时候,云厂商很忌讳透露具体硬件成本,也尽量避免承认资源不,但面对大客户时会很坦诚。 作为持久共的大甲方,请关注乙方的成本线,买家永远没有卖家精。如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和过高超售比,云厂商一般是老板带头节俭,而大云厂商很可能是执行层的人弄错了,作为甲方该闹就要闹。 人为因 云厂商的人为故障总是糊涂账,但细心的甲方是能看出来端倪的。有时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人为因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;有时候明明是人为因,但人为故障都是打脸实锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会个其他因来给脸部降降温。 对于落实是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方的实际损,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的部门。甲方只能根据云厂商销售和线的能力和态度,确认自己交钱了能否买到靠谱的。 最重是商誉 云计算既是资源又是,资源相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商业誉。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,同时人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网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与业指标监控构建了方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字(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可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12时 2016年5月某公司杭州电接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
其中损最严重的是中网站,他们已经不需要的运维人员;大型网站对运维人员的需求会逐渐减少;对非网站应用的影响可能仅仅限于技术革新;因此对软硬件产商、IDC托管商甚至运维培训、IT论坛都会造成衍影响。 当前云计算技术的势头很好,但因为技术和市场等因还需要慢慢发展,而且云计算做的是“锦上添”的事情,企业用不用云计算对自身业功能影响不大。我们运维人员从做事的可靠性、有局意识,凭借这些特性仍然能活的很好。运维这个岗位可能会消,但做过运维的人还是有很多路可以走的。 大家都知道黑云压城也该未雨绸缪了,如果你已经是个运维老鸟或者很快就投身运维工作,我建议大家往这几个方向上动动脑子: 1、企业采用公有云方案后,仍然需要一个懂行的人解决公有云平台的监控、评估、采购、报修这类问题。但这个职位应该一个公司公司只需要一个人,且再等上十年云计算彻底标准化后还会再次消。当然了,我相能胜任这个岗位的人,在云计算已经规范到不需要专人维护的时候,他们也会有能力到更合适的岗位。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其因是“NTPD不好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目任,不相t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外。云基地和数字地产不完相同,数字地产只装修好房子,云基地关注用这些房子做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产大量污染。 云基地像电视台和号塔一样,通过产和扩散数据息对客户提供,这些息的传输没有物流成本,光速直达球每个角落。 因为云基地球客户,所以云基地可创造极高的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源部售出,每年可产20万元以上的营收。但是这些营收会计入云计算公司所在地,而非云基地机房所在地,云基地只能被当做外地公司在本地租赁的库房,只会在所在地消费掉地租、电费和网费。各地政府只有提供够的优惠政策,才能吸引云计算公司在当地成立独立税核算的分支机构;有长久规划的地方政府甚至可以将云计算人才逐步引入当地,形成高科技硅谷园区。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是绿的数据。已发布的0 同时开放绿检测和识别算法,可以作为视觉感知的典型代表。 绿识别。是根据当前车的位置查高精地图,判断前方是否有绿。如果有,高精地图会返回绿的物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多,需要准确判断影响决策的
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的一分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
分组控制 结构化同步厂商分组息,支持以下表达 引导、澄清 1、当用户的表达指向多个设备,我们想办法引导用户明确表达 按设备名称澄清:“打开台还是床头?” 补充房间息澄清:“打开卧室的还是客厅的?” 2、多个设备请用户表达设备名称 3、无法分辨引导用户改名 用户使用 1、用户如果为各设备设置了不同的名称,但在表述时只是说了“度,打开” 音箱会与用户确认“请问您要打开哪个?” 2、用户如果没有配置不同名称,则在控制时,会对所有的同款设备进行控制; 工作理 技能调用流程 技能工作理 技能调用方式 开发是否需要使用BOT-SDK? 智能家居无需考虑NLU的具体实现,不用使用BOT-SDK;只需参照智能家居协议进行开发即可。 如何填写 配置 的授权内容? 授权目的:授权DuerOS将识别后的控制指令,发给开发者的器或设备云。 授权内容说明 授权地址:开发者授权DuerOS访问的器或设备云地址,需遵守OAuth 2.0标准(打通百度账号和自有账号)。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还真实的猎头
新手猎头是撒网炸鱼,对每个面试者没时间也并不热心;资深猎头为了一次面试准备了超过水货同行十倍的时间,催面试反馈她比你还着急。 当遭遇面试败,资深猎头能要到真实因通报给候选人,而新手猎头不关注面试因,用人部门给的因都是敷衍话。 也有一部分猎头会和优质候选人保持长时间关系,但这费时间了,猎头五年内给同一个候选人介绍两次工作的几率实在是了。 我这里没提诸如JD介绍、简历优化一类基础内容,合格的候选人会认真专业的分析职位需求,不需要猎头来催的。 用人单位评估猎头的水平就更简单了,就是写推荐说明。新手猎头是写不出干货实锤的推荐的,而资深猎头的推荐不仅是对候选人简历的解析,也会包含简历之外的大量建议说明。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——成本篇
1、硬件成本 硬件成本主要就是采购器、交换机及其零部件的成本,富豪大厂还会采购硬件负载均衡和硬件存储,科研大厂还会自研整柜器。这里厂商只能用媒体价买器,大厂商一次采购上万台器,能把供应商的利润压榨到低于余额宝收益。 我一直说Intel是云计算行业最大赢家,每个云计算大会Intel都会慷慨赞助,因为只要你的技术选型不僻都要采购Intel的硬件。 2、机柜成本 机柜成本简单说就是电力成本,电力是实打实的资源,不是摔一把钞票到地上就能买到电力,IDC的不间断供电要求是等同于ICU病房的。型云厂商基本都是一个13安电机柜每月四五千块钱;大型云厂商都是自营无利润IDC、整柜器、高效散热系统,虽然节能效率有夸大吹嘘的成分,但成本是远低于型云厂商的。 3、网络成本 网络成本包含IP和带宽,租一段IP不贵,但是可能有钱也买不到几万个IP。带宽是云计算运营的硬成本,大厂商的集采压价优势同样明显,而且大厂商还可以拉很多对等互联网络节省资费。此外还有还有DDOS问题、IP段被污染问题、ICP备案问题也在提高网络成本。
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