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金****洲 2018-07-10
混乱遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂管控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么优秀系统到底是如何实现呢? AHALO系统采用主从架构,分为Master端和Agent端。 Master端主要做复杂任务调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务执行器,其中supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员工作量降到最低。 整个系统工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
同样是图商,四维图新也已经宣布与企宝马合作,为其在我国销售提供地图产品。 我们发现,高精地图领域入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表互联网企业,包括百度;以丰田、特斯拉为首企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为主传感器厂商;以及包括 TomTom、四维图新、高德等在内图商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想比别人都好,成为领先家,确实不是一件容易事儿。 其实对高精度地图研发,除了在技术上需要攻克一些难关之外,更需要站在自动驾驶产业链角度上思考问题。高精度地图是自动驾驶专属地图,了解需求或许比“造图”本身更重要。 如果从开发者角度来看,以百度为代表互联网企业以及传统企或许在整合产业链资源,全局入手能力上更占优势。 关于高精度地图一些based问题 地图,对于人们日常生活来说很普遍。 通常我们了解都是用于导航、查询地理传统电子地图,这类地图主要服务是人类驾驶员。 传统电子地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中应用》) 如图所示,传统电子地图是对路网一种抽象表现,将路网抽象成有向图形式。
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