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l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
运维人员中多半都是网运维,这些运维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及个运维行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。 我原先直不愿意承认这点,我也认为运维工作很重要,但前端时间我看了个故事,想和大家分享下。 在191x年的时候,每个工厂都有个副厂长负责管理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电还是,甚至连拉煤球的都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于致,就没有企业自主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年以前做运维,我们都要自己很多种驱动、学习不同的主板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今运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像电力样随时可用,这是个积极正面的趋势,没有人能也没有人应该挡住他,运维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看下云计算究竟发展成什么样了。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运维的饭碗抢走。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
二、横向控制器的定 横向控制器设计用于最调谐力。“所有”辆的基础横向控制器调谐步骤如下: 1.将matrix_q中所有元素设置为零。 2.增加matrix_q中的第三个元素,它定义了航向误差加权,以最化航向误差。 3.增加matrix_q的第个元素,它定义横向误差加权以最化横向误差。 林肯MKZ调谐 对于Lincoln MKZ,有四个元素指的是状态加权矩阵Q的对角线元素: 横向误差加权 横向误差率加权 航向误差加权 航向差错率加权 通过在横向控制器调谐中列出的基本横向控制器调步骤来调加权参数。下面是个例。 lat_controller_conf { matrix_q: 0.05 matrix_q: 0.0 matrix_q: 1.0 matrix_q: 0.0 } 调谐附加辆类型 当调除林肯MKZ以外的辆类型时,首先更新辆相关的物理参数,如下面的示例所示。然后,按照上面列出的基本横向控制器调步骤横向控制器调谐和定义矩阵Q参数。 下面是个例
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统,部署策略不致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍百度持续部署是如何实现的。 架构 个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent通过心跳获取任后,调用部署插件执行实际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统,部署策略不致 为避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了套既灵活又完的包规范。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
不同角(职责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通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。有了资产管理,运维人员可以在器完成入库、上架工单后即可在管理中看到该器并进行管理,无须任何其他操作。图胜千言,我们看看资产管理的点: 图3 资产管理 部署管理 应用部署直是运维工作中的重点,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,怎样通过灵活的部署方式,先进行流量线上测试,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? 上面的第个问题,实际上在管理中已经解决了,也就是说管理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署管理模块通过“分级发布”来解决。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
控制模块会让向前行,感知模块获得新的信息,不停循环,应对更新的环境状态,实现体良性的循环。 核心:感知用来做什么? 感知的输入跟环境相关。只要符合条件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是,而且可以将其按大分类,因为大的开方式不样。不同的,做出的决策规划不样。你可以超,但无法超大。 我们需要个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著名例是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样有利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会不会超、插入道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也有对场景的分析,我们点云也用到这个。 我们在图像级别会做类似的分割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是个体系化的,而ntpdate只是个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目信任,不相信t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目信任;假设个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探测物体的能力,在超过定距离后都会受到限制。在恶劣的天气条件下或在间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进步限制。另外当辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精地图的帮助了。 即使传感器尚未检测到交通信号灯,高精地图也可以将交通信号灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助辆做下个决策。 另个好处在于,高精地图可帮助传感器缩检测范围,如高精地图可能会告知我们在定位置寻标志,传感器就可以集中在该位置检测停标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确度和速度,并节约计算资源。 高精地图用于规划 正如定位和感知依赖高精地图那样,规划也是如此。高精地图可帮助到合适的行空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他辆将来的位置。 如高精地图可帮助辆识别道的确切中心线,这样辆可以尽可能地靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精地图可以使辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,辆可能需要变道,可帮助辆缩选择范围,以便选择最佳方案。
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