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金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
结 语 为了防止大规模集群被破坏,为了保护集群世界的安全,贯彻高效和简单的维理念,这就是我们新一代的基础设施理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1分钟。来都来了,不妨看个硬广再~ 在全行业拥抱上云的大背景下,如果您的企业在各类云景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们的智能维产品,其中除了有磅企业级维平台NoahEE,更有我们在智能维领域的实践和探索! 最后的最后,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式维解决方案,覆盖了包括日常的故障理和变更理中典型的景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业务可用性保障、提升维效率。 1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近距离观察一下这艘船的方方面面。 服务理 我们首先介绍服务理是因为服务理是整个维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。服务理这个概念的出现,是随着业务快速膨胀的必然,其要解决的要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业务较为简单时,一个服务可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业务的发展,分布式应用与服务的广泛使用,我们越来越多的面临着景与维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“景”;而对于维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
维人员中一多半都是网站维,这些维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个维行业,以及因此衍生的培训、理、硬件销售、IDC工作。 我原先一直不愿意承认这一点,我也认为维工作很要,但前端时间我看了一个故事,想和大家分享一下。 在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电站还是火电站,甚至连拉煤球的车都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自发电而是从电网买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。 我记得05年以前做维,我们都要自己找很多种驱动、学习不同的板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今维的职位完全不用关心这些事情了,反倒是对负载均衡、高可用、大数据等问题越研究越深了。 云计算的目标是让IT服务像电力一样随时可用,这是一个积极正面的趋,没有人能也没有人应该挡住他,维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看一下云计算究竟发展成什么样子了。这次会后我大胆估计,云计算会在短则五年、长则十年的时间里将大部分维的饭碗抢
不****主 2018-07-09
高精地
高精地,是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 与普通地不同,高精地要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真行四大景,帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地与传统地 当我们开车时,打开导航地通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通制,有多少个交通信号灯或限速标志等,我们会根据地提供的信息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交通信号灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地了,高精地是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助信息,最要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
干货概览 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations ),即智能维,是将人工智能的能力与维相结合,通过机器学习的方法来提升维效率。 在传统的自动化维体系中,复性维工作的人力成本和效率问题得到了有效解决。但在复杂景下的故障处理、变更理、容量理、服务资源过程中,仍需要人来掌控决策的过程,这阻碍了维效率的进一步提升。而AI方法的引入,使得机器能够代替人来做出决策,从而让真正意义上的实现完全自动化成为了可能。 在AIOps的落地实施过程中,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为一个全新的技术发展和应用方向,并不是简单地说具备某一种技能或招募一两个大牛就可以完成的,它需要不同角色、多个团队的配合才可以达成。根据近几年来整个业界对AIOps的理解和实践,AIOps参与角色的划分也越来越清晰。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,百度缘何备受关注?
在日本,汽车零部件供应商三菱以及地商Zenrin已联合国内九家流汽车制造商共同创建了“Dynamic MapPlanning”合资公司,为2020年东京奥会上的无人驾驶服务提供3D道路高精度地方面的技术支持。 这么看来,无论是创新的互联网企业还是传统的车企大厂,都在努力争取高精度地比赛的入券! 2017年是自动驾驶“元年”,这项颇具潜力的事业也让各大传感器厂商们“身先士卒”,积极布局自动驾驶版,例如Moblieye。尽现在企业已经被英特尔收购,但地的研发工作始终没有被搁置。 地研发是商们的老本行,他们做的咋样? 据了解,TomTom的高清地(包括Road DNA)已经做到可以帮助自动驾驶汽车在高速行驶途中精确定位自身位置并辅助决定采用哪条行车路线。 不得不说商的研发进度可圈可点! 聚焦国内,高德早在2014年便开始了高精地的攻坚战,目前已经将大数据能力以及机器学习能力为基础的AI引擎嵌入其中。 同样是商,四维新也已经宣布与车企宝马合作,为其在我国销售的汽车提供地产品。
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