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布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24小时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任务调度问题:为了达到在任意多台服务器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了证命令高效正确送达目标服务器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台服务器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,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、影响范大,直是互联网公司运维人员的心头之痛。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服务的恢复速度,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能力,基于百度统前端(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控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、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年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
将这次开放的能力进行梳理(如图所示)可以看出,这是百度全针对智能终端系统给出的全面的全方案,含了“云、管、端”的各个环节。这些方案里面,也结合了百度全的大数据全能力,以及机器学习实践经验。 终端层面的全 在终端层面,首先要证的是系统全。因为旦系统被攻破,就等于给智能终端 的全来了个釜底抽薪,即便上层的应用全做得再好也是徒劳。但这恰恰是智能系统 的“顽疾”。以往的全修复,需要系统厂商先打补丁、升级系统,终端厂商再进行修复、版本升级,最后终端用户升级智能终端的系统。这个修复链非常长,收敛的速度甚至长达几年。加之智能系统碎片化严重,市面上有2 万多种设备型全根本无 从证。更要命的是,在这个过程中专业的全企业是缺位的,即便是发现了高危漏洞 也无从“插手”。 针对这个问题,百度全研发了KARMA 自适应内核漏洞热修复方案。
G****H 2018-07-09
【 开发指南 】内容播报技能,持续更新
2、教学视频 点击观看 3、开发步骤 开发流程详见档:https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-broadcast/news-broadcast_markdown 内容播报数据格式 新闻:https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-broadcast/news-broadcast_markdown 有声:目前暂未上线,敬请期待;可以先使用自定义技能来实现; 资源件注意事项(符合特定的Schema) XML格式 Encoding=“UTF-8” 单个件大小 <10 Mb,且每个件记录 <50000;否则需要拆分; 同数据结构中,标签应档中的标签序由小到大排列 拆分后的件的URL,需要整理成个新的件,这个新件的地址作为资源地址提交到平台 source_name是对应的技能Id 如何调试播放效果 在线校验 直接粘贴资源件(全部\部分)的内容,系统会自动进行校验并提示是否存在错误; 模拟器测试 资源地址和格式校验通过后,可以在模拟测试里照提示进行调试
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