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Z****E 2018-07-09
产品迭的最后一公
变更面临的问题 其实我们对变更的需求并不杂,作为迭的最后一公,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,在具有一定规模企业的生产环境中,用户往往要面对比单台机器手工上线更加杂的状况,在这些状况上述两点要求通常难以满足: 大批量机器的操作步骤繁琐,较依赖人的经验,变更操作效率低; 由于缺少可靠的检查机,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的大规模变更实践中积累了丰富的经验,发现通过自动化部署可以有效提升变更效率,在变更过程中严格执行分级发布流程可以确保检查机得到执行,并且能够有效限异常影响范围,加速异常恢。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。面将从三个方面详细介绍我们的解决方案。 我们的解决方案 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配置整个变更过程的执行策略,例如先执行A地域机器的变更,再执行B地域机器的变更;执行失败的机器超过10台就自动中止等。
h****l 2018-07-09
大数据时的隐私保护(二)
隐私 在大数据的时,数据成为了科学研究的基石。我们在享受着推荐算法、语音识别、图 像识别、无人车驾驶等智能的技术带来的便利的同时,数据在背后担任着驱动算法不断 优化迭的角色。在科学研究、产品发、数据公的过程中,算法需要收集、使用用 户数据,在这过程中数据就不可避免的暴露在外。历史上就有很多公的数据暴露了用 户隐私的案例。 国在线(AOL)是一家国互联服务公司,也是国最大的互联提供商之一。 在2006 年8 月,为了学术研究,AOL 公了匿名的搜索记录,其中包括65 万个用 户的数据,总共20M 条查询记录。在这些数据中,用户的姓名被替换成了一个个匿名 的ID,但是纽约时报通过这些搜索纪录,找到了ID 匿名为4417749 的用户在真实世界中对应的人。ID 4417749 的搜索记录有关于“60 岁的老年人”的问题、“Lilburn 地方的风景”、还有“Arnold”的搜索字样。
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