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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
Naming Agent与Cache层数据交互,采用推拉结合式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,时Naming Agent客户端会将查询过数据置于本缓存中,以此降低Cache层查询压力。 Check Agent:提供BNS实例健康检查功能,用户通过在Web页面对每一个实例配置健康检查式,机器上Check Agent会主动探测所实例运行状况,并将健康检查结果上报给Cache层,时更新数据库内容。 总结 BNS系统满足服务间交互中常见资源定位、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、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从来?该往去?”问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品中BNS系统,目前系统还在持续迭代和优化中,若您想进一步了解BNS问题,欢迎大家积极留言。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
政企和这类企业合作时很强议价能力,注意不要盲目倾向技术优先创业云厂商,而是选择服务态度和执行能力好创业云厂商。政企很难确切搞懂厂商技术些优势,而项目推进落都是要靠云厂商来执行。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔中国市场吸引过来,也兼顾外企中国分部客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经服务政企几十年了。他们最大优点和缺点都是为服务政府和国企为生,他们可以买技术搭建出云平台,但他们建好云平台是再卖给本政府和国企。这类企业需要完成从供应商到合作转变。 云计算不是万能药,它无法解决些问题。 在政企看来,云计算只是一种商业形式,不能对它报以不切实际期望值。 云计算行业不需要大量雇佣本劳动力,无法解决大批就业问题;云计算核心员工会呆在一线市远程操控,很难将云计算人才引进到当。 云计算不会产生污染,所以不用考虑环保减排问题,但其带来环保节能问题很严重,每个数据中心都会占用大量电力。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
例如道路描绘时,一条道路上多少条车道? 些真实道路在变宽了? 因为汇合而变窄了? 每条车道和车道之间车道线是虚线,实线还是双黄线? 线颜色、道路隔离带、隔离带材质甚至道路上箭头、文字内容、所在位置都会相应描述…… 高精度图针对道路形状准确描绘,甚至可以精确到每个车道坡度、曲率、航向、高程等,时为了自动驾驶考虑,甚至每条车道限速,推荐速度也会一并提供。 高精图中道路标识线及路牌信息 (图片来源于文章《高精图在无人驾驶中应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统车企对高精度定义尚未统一化,但高精度绝对坐标精度更高,包含道路交通信息更丰富(如可分为基础层、道路信息层、周围环境信息层和其他信息层)等面确实已经成为别传统电子导航显著特征。 此外,由于路网每天都更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精图上以确保无人车行驶安全,也就时要求高精度更强数据实时更新功能。
Z****E 2018-07-09
产品迭代最后一公
变更面临问题 其实我们对变更需求并不复杂,作为迭代最后一公,我们只关注两点: 操作过程足够快捷(效率) 变更结果符合预期(安全) 但是,在具一定规模企业生产环境中,用户往往要面对比单台机器手工上线更加复杂状况,在这些状况下上述两点要求通常难以满足: 大批量机器操作步骤繁琐,较依赖人经验,变更操作效率低下; 由于缺少可靠检查机制,变更效果无法保证,甚至引发线上较大异常。 我们在百度各核心产品大规模变更实践中积累了丰富经验,发现通过自动化部署可以效提升变更效率,在变更过程中严格执行分级发布流程可以确保检查机制得到执行,并且能够效限制异常影响范围,加速异常恢复。在两者基础之上,融入AIOps智能变更策略,可以进一步降低管理成本,提升检查效果。下面将从三个面详细介绍我们解决案。 我们解决案 1自动化部署 自动化部署包含变更策略和批量机器执行能力两部分。具体来说,用户通过UI/API配置整个变更过程执行策略,例如先执行A域机器变更,再执行B域机器变更;执行失败机器超过10台就自动中止等。
思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOpsMNIST
考虑到标注数据应用场景多种多样,仅凭一两个团队遇到场景、总结解决案是,所以我们还邀请了阿、滴滴等公司仁一起合作进行时序数据异常标注探索。 在这,也诚邀各位一起参与讨论(https://github.com/baidu/Curve/issues),对于建设性意见或者代码、标注数据贡献学,精美礼品相送。在时序数据预测、异常标注、异常检测面,不管是想法还是吐槽,代码还是数据,统统欢迎。
不****主 2018-07-09
高精
摄像机、激光雷达、雷达探测物体能力,在超过一定距离后都会受到限制。在恶劣天气条件下或在夜间,传感器识别障碍物能力可能会受到进一步限制。另外当车辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面物体。这时,就需要借助高精帮助了。 即使传感器尚未检测到交通信号灯,高精图也可以将交通信号灯位置提供给软件栈其余部分,帮助车辆做下一个决策。 另一个好处在于,高精图可帮助传感器缩小检测范围,如高精图可能会告知我们在特定位置寻找停车标志,传感器就可以集中在该位置检测停车标志,被称为感兴趣域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确度和速度,并节计算资源。 高精图用于规划 正如定位和感知依赖高精图那样,规划也是如此。高精图可帮助车辆找到合适行车空间,还可以帮助规划器确定不路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来位置。 如高精图可帮助车辆识别车道确切中心线,这样车辆可以尽可能靠近中心行驶。在具低速限制、人行横道或减速带域,高精图可以使车辆能够提前查看并预先减速。如果前障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范围,以便选择最佳案。
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