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金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的控逻辑,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这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用从架构,为Master端和Agent端。 Master端要做复杂的任务调度和控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器理,应用包理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十简洁优雅!Agent过定期心跳的方式,与Master进行信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使者保持一致,从而保证集群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。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体系
但套用过去理虚拟机的经验,理IaaS和PaaS服务时要有资源池隔离,不同部门和项目的机资源要别计费和理。 一个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云机费用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设上限,外部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是一个账户所有资源的“大铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费金额;万一云平台调整了资源价格,较真的客户又要从头算一次。 这个“大铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是一个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有一个人去登录云平台,或者将不同业务注册完全孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉,客户选一个云平台理员完成所有操作,客户的项目越多理员员就越晕越累。将不同业务区为不同账户也解决不了问题,因为客户和云平台都要将这批账户统一理,但实际扣费进度总会超出意外,项目欠费停机或者追加预算,挨骂受累的都是平台理员。
用****在 2018-07-10
词向量(
,wT)=∏t=1TP(wt) 然而我们知道语句中的每个词出现的概率都与其前面的词紧密相关, 所以实际上常用条件概率表示语言模型: P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt|w1,...,wt−1)P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt|w1,...,wt−1) N-gram neural model 在计算语言学中,n-gram是一种要的文本表示方法,表示一个文本中连续的n个项。基于具体的应用场景,每一项可以是一个字母、单词或者音节。 n-gram模型也是统计语言模型中的一种要方法,用n-gram训练语言模型时,一般用每个n-gram的历史n-1个词语组成的内容来预测第n个词。 Yoshua Bengio等科学家就于2003年在著名论文 Neural Probabilistic Language Models [1] 中介绍如何学习一个神经元网络表示的词向量模型。
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严(大概十几钟后严发热,可以用烫来形容,严时导致手机自动关机),第,总是提示GPS信号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS信号)
s****5 2018-07-10
个性化推荐(
个性化推荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告推荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥要作用的深度学习技术,也将会在个性化推荐系统领域大放异。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms." Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web. ACM, 2001.
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云平台
如果你要做大而全的云平台,可以让客户随意操作资源名称。但如果只是做简易云平台,我的建议是用资源名称做不同用户的隔离标识,且让用户不可轻易修改该名称。比如说用户user1创建的云机名字叫“web01”,那实际创建的云机名应该是“web01.user1”,且“.user1”部不可修改。这样过资源后缀名就可以笨拙但有效的区开不同用户的资源。 本文接下来的内容就是云平台拿到的不同供应商资源,哪些是必要资源,哪些是可选资源;这些资源至少要进行哪种程度的理才能满足用户的基础需求,哪些功能用户嚷的响亮,但不是燃眉之急,可以放到期三期来做。 第三必要云资源 云计算平台最早是对物理服务器的模拟,所以必须的云资源就是模拟物理服务器的资源。但云平台用SDN理网络,云机无法像物理机一样自由发ARP广播,所以和机网络相关的配置也要单独理。现在云平台都把云硬盘独立于机之外单独理,本地虚拟盘几乎绝迹。
思****来 2018-07-11
磅:构建AIOps的MNIST
一文中提到,运维操作一般可以为感知、决策、执行三部,而在感知阶段我们过识别服务指标数据中不符合预期的模式来发现服务异常,即监控数据的异常检测。 很多时候,大家手中的异常检测是一条拍脑袋想出来的规则,或者根据经验大致估算的阈值。这样的异常检测常常存在较多误报、漏报、效果不佳的情况。而上线前基于标注数据的效果评估是提高效果最要的手段。为了获取大量、准确的标注数据来评估算法效果,我们进行了一系列探索。 本文将要介绍在监控数据异常标注实践中遇到的问题和解决方案,并给出一个当前由百度智能运维团队与清华大学Netman实验室合作研发的辅助标注工具原型https://github.com/baidu/Curve,欢迎大家一起探讨。 时序数据异常标注 在监测服务的收入、流量、可用性、性能等指标时,常会对数据进行流式的采集和汇聚,每个数据点反映的是某段时间内的服务状态,这些时间序列数据简称时序数据。 在异常检测方面大家或多或少都有过类似经历:针对一次故障设置了报警规则,其中的阈值根据这次故障设置。上线后不断发生误报,因此调低阈值。阈值调低后误报减少,但在一次新故障发生时发生漏报,又调高阈值。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了哪些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 服务的上游有哪些,不同的上游流量如何配? 3.我往哪里去? 服务的下游有哪些,不同的下游流量如何配? 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,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个服务的相关信息 ,这些信息包括:服务在机器上部署信息(机器IP,部署路径,服务配置,端口信息),服务的实例运行状况等其他要信息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源信息的一个映射关系。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
对于故障处理与修复,NoahEE过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库全生命周期覆盖,做到所有运维操作记录可追溯。有了资产理,运维人员可以在服务器完成入库、上架工单后即可在服务理中看到该服务器并进行理,无须任何其他操作。一图胜千言,我们看看资产理的特点: 图3 资产理 部署理 应用部署一直是运维工作中的点,一般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何快速部署? 灰度测试难,怎样过灵活的部署方式,先进行小流量线上测试,待效果达到预期后再扩大部署? 回滚难,发现问题后怎样回滚? 上面的第一个问题,实际上在服务理中已经解决了,也就是说服务理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署理模块过“级发布”来解决。在部署理模块中,我们可以方便的定义并发度、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,在部署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状态。
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