如何评价19年3月3日凌晨阿里云大规模宕机故障?(涂鸦智能有自己的服务器吗?)

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如何评价19年3月3日凌晨阿里云大规模宕机故障?

阿里云是国内较早由国人自主研发的少数云服务器技术之一。这几乎是除了百度 美国的搜索引擎技术,其国内市场份额占据绝对地位。虽然国内有很多有实力做云技术的公司,但是离阿里的差距还是非常巨大的。这和马云 当年的投资。当年大家大概都以为只是吹牛,后来就造出来了。在大家都不 不要多想,今天 s的成绩积累,现在全球云服务器排名第三,仅次于亚马逊和微软,这是一个很大的成绩。

当大规模停电发生时,公司 的服务器也有问题。结果在新闻上发现,阿里 的服务器有问题。后来,人们发现该公司 s服务器不是阿里云的问题,阿里云在正常使用过程中非常稳定,值得信赖。这个宕机说是因素造成的,只要涉及到软件相关的东西,因为软件开发过程其实就是修改和解决bug的过程。所以它 出现问题是正常的。像微软或亚马逊这样的公司可以 我不能保证云服务不会有任何问题。It 只是现在阿里云在的影响力太大了,任何问题都很容易被无限放大。毕竟树大,风大。

任何技术的成熟都是通过各种努力实现的。现在国内互联网公司做的最多的就是圈地,通过收购或者入股的来构筑自己的护城河。在这方面,bat三家公司都有自己深厚的生态链。大部分程序员其实都是拿国外的开源框架,在此基础上进行定制。真正自主研发的技术亮点并不多。从全球整个行业来看,国内互联网公司的护城河构筑的很牢固,但在技术创新上还是少得可怜。像谷歌、微软、苹果这样的公司,技术产品极其深远,基础领域的差距是全方位的。

所以像阿里云这样的国内产品,能在国际市场上排上号的并不多,没必要因为一个事件就夸大其词。从这点来看,阿里云的管理还是有漏洞的。相信有了这个教训之后,背后的管理层会紧急跟上。毕竟这不是纯技术性的。大规模宕机不仅发生在阿里云 s平台,而且还在亚马逊、微软、谷歌平台上,这意味着云技术的框架和技术还有待完善。所以很多人提出了云化的概念,但这个概念意味着软硬件双管齐下的升级。技术是否成熟还需要验证。能玩云技术的公司全世界都能数出来,基本属于一流玩家 游戏。每一次大规模的宕机事件,都将意味着新技术创新的开始。能不能跟上别人的步伐,取决于谁能在技术上有大的突破。

当然,它可以 不排除几家巨头一起做,合作共赢的可以提供给消费者。未来也不是不可能,未来云市场怎么走还有待观察。

希望能帮到你。

涂鸦智能有自己的服务器吗?

涂鸦智能有自己的服务器,采用分布式云服务架构。其数据中心分布在五大洲,140多个国家和地区,拥有5个全球数据中心和130个CDN加速节点。云服务能力足以覆盖世界的每个角落。支持国内腾讯云等主要公有云,国外接入AWS和微软Azur

请推荐几个比较优秀的Python开源项目?

的许多开发者都有定期浏览GitHub的习惯。GitHub上那么多项目,有人不停分享,有人不停标记。大家在浏览的时候,会注意到星星的数量,代表这个项目的受欢迎程度。我在GitHub上盘点了15个最热门的Python语言开源项目。希望对你有帮助。排名如下:

1.机器学习系统://github.com/ 31248

HTTP是一个命令行HTTP客户端,它提供了访问HTTP服务的命令行交互。目标是使CLI和Web服务之间的交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令,允许用简单自然的语法发送任何HTTP请求。

4.外壳命令展开cho 5-@ .com github.com/nvbn/thecho5-@ .com github.com/nvbn/thestar30532

首先,这个项目的名字很抢眼。之所以命名为the,是因为如果你想说 "操 "。Fuck是一个高度可配置的应用程序,用户可以打开或关闭规则、配置UI、设置规则选项以及执行其他操作。操 s UI非常简单,它允许用户通过(上下)箭头从修改后的命令列表中进行选择,使用Enter确认选择,使用Ctrl C跳出程序。缺点是在Python标准库中,没有办法在非Windows中不地读取键盘输入。

5.微Python框架://github.com/django/djangoStar 27899

Django是一个开源的模型-视图-控制器(MVC)风格的Web应用框架,由Python编程语言驱动。但是在Django中,控制器接受用户输入的部分是由框架自己处理的,所以Django更关注模型、模板和视图,这就是所谓的MTV模式。使用Django,我们可以在几分钟内创建高质量、可维护和数据库驱动的应用程序。

7、jQuery-File-uploadecho 5-@ . com github . com/://github.com/ansible/ansibleStar 25132

Ansible为发布、管理和安排计算机系统提供了最简单的工具,你可以在几分钟内完成。Ansible是一个模型驱动的配置管理器,支持多节点发布和远程任务执行。使用默认的SSH进行远程连接。不需要在被管节点上安装额外的软件,可以使用各种编程语言进行扩展。

10.网络爬虫框架 22407

Scrapy是Python开发的一个快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架。用户可以通过定制和开发几个模块,轻松实现一个爬虫,对于抓取网页内容和各种图片非常方便。Scrapy应用广泛,可用于数据挖掘、监控和自动化测试。

Scrapy的吸引力在于,它是一个任何人都可以根据自己的需要方便地修改的框架。它还为各种类型的爬虫提供基类,如BaseSpider、sitemap crawler等。

11.Python s机器学习项目scikit-learn echo 5-@ .com github.com/scikit-learn/scikit-learn star 20908

Scikit-learn是一个Python机器学习项目。它是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。基于BSD源代码许可证。scikit-://github.com/tornadoweb/tornadoStar14178

Tornado是Python开发的全栈)Web框架和异步网络库,最早由Friendfeed开发。Tornado通过使用非阻塞IO可以处理数万个打开的连接,是长轮询、WebSockets等需要为用户维持长连接的应用的理想选择。Tornado不同于其他主流的Web服务器框架(主要是Python框架),它采用epoll非阻塞IO,响应速度快,可以处理数千个并发连接,特别适合实时Web服务。

14.Python解释器 12609

CPython是一个用C语言实现的Python解释器,也是官方的、使用最广泛的Python解释器。除了CPython,还有用JAVA实现的Jython和用。NET,这使得Python很容易与JAVA程序和。NET程序。还有一些实验性的Python解释器,比如PyPy。

CPython是一个使用字节码的解释器。任何程序源代码在执行前都必须编译成字节码。它还具有与其他几种语言(包括C语言)交互的外部函数接口。

15.工具包 12225

微软的CNTK工具包的效率是 "比我们见过的任何事情都疯狂。这部分是由于CNTK 微软声称是唯一一家披露图形处理单元(GPU)的公司可扩展的GPU "功能。与公司匹配后 的联网GPU系统(称为Azure GPU Lab),它将能够训练深度神经网络识别语音,并使Cortana虚拟助手达到以前的速度。十次。去年4月,CNTK已经对研究人员开放,但当时对开源许可有很多限制。然而现在,它完全开放了,深度学习的创始人将受益最大。

那个 我在GitHub上列出了15个最热门的Python开源项目。希望能帮到大家!

IT外包已经很成熟了?

可靠吗?在技术变革和迭代的过程中,一切都可以 这不是100%安全的。它只能更安全,但它可以 这并不完全安全。否则技术人员就什么都没有了。据上海蓝盟统计,近年来,因IT系统故障导致外部服务降级、终止的案例屡见不鲜,造成了极大的影响。AWS、Azure和一些国内云服务提供商都曾报告过此类事故。原因如下:一方面,随着IT系统与业务越来越紧密,尤其是在很多企业中,IT与业务密不可分,IT的重要性不言而喻;另一方面,IT系统变得越来越复杂,其管理也变得越来越困难。如果高效运维成为IT部门乃至CIO必须面对的问题,尤其是那些大型数据中心,这个问题就显得尤为突出。在此背景下,自动运维、AIOps等概念引起了业界尤其是AIOps的关注。在AI热的加持下,这个概念迅速成为运维领域最火的词汇之一。那么,AIOps到底是什么?魅力何在?

为什么AIOps被认可?

在我们谈论AIOps之前,让 让我们看看IT运维的现状。如前所述,近年来,随着IT应用的日益普及,IT应用越来越复杂,涉及的领域也越来越多。一旦出现故障,越来越难诊断,导致人才短缺。比如硬件会涉及到用户终端、服务器、存储、网络等。,而软件将包括操作系统、中间件、数据库等。此外,它还将涉及运营商 网络、云服务提供商、CDN服务提供商等。,任何一个环节出现问题都会导致用户体验不佳。使这个问题更加复杂的是,在今天 在互联网环境下,当越来越多的应用程序通过API或Web服务相互通信时,这一切都变得更加困难。

对于高效的运维,之前人们就提出了自动化运维的想法,希望通过各种软件工具,尤其是一些开源产品(如Ansible、Ch《Predicts 2018: IT Operations》 2018年技术预测报告提到,未来五年,随着数字化程度的提高,75%的企业可能会经历由IT故障导致的业务中断,越来越多的大型企业将使用人工智能IT运营(AIOps)来支持和部分取代传统的ITOM。其中,到2019年,全球四分之一的企业将战略性地实施AIOps,以支持两种或两种以上的主要IT运营功能;到2022年,40%的大型企业将结合大数据和机器学习功能,以支持和部分取代监控、服务台和自动化流程和任务。Gartner在报告中指出,是时候开始战略性地将AlOps平台用于IT运营了。

显然,AIOps一提出就被Gartner广泛接受,许多从事IT运维业务的厂商积极跟进。事实上,今天我们看到几乎所有从事IT运维行业的厂商都宣称在产品中集成了AI和大数据功能。

AIOps能做什么?

根据Gartner s的定义,AIOps的主要目标包括:收集当前环境下的运维数据,整合现有的IT运维管理工具,利用算法等先进的数据分析技术,快速定位、排查和预测IT系统各方面的问题;汇总分析业务环节各分布式系统的数据,合理优化IT服务,挖掘关键业务的KPI指标,反馈业务端,帮助其做出明智决策;通过大数据和人工智能技术,我们可以分析用户。;行为日志和运维数据,发现潜在的系统安全和合规问题,保护企业的信息安全。

看似功能很多,但在我看来,最核心的功能是:发现异常、定位故障、基线预测等。,都属于智能运维的范畴。除此之外,它还提供业务支持和运营,即 "信息技术运营与管理现在有些厂商提到了。相对于之前的核心职能,每个业务支持和运营公司都有自己的解读。相比较而言,前面的函数更容易理解,也更常见。

以发现异常为例。传统的IT运维工具将异常阈值是基于经验值定义的,经验值主要基于人的主观判断。基于机器学习的方法,通过积累历史运维数据,根据日常运维的需要,在数据特征的基础上建立算法模型,并定期对模型进行训练和学习,从而为IT系统提供更加及时、准确、高覆盖率的检测结果。例如,传统的异常发现过程是运维人员在系统中创建一条业务路径,并对路径中关注的节点或连接设置告警。比如数据中心网银交易服务器的响应时间告警设置为300ms。如果运维软件监测到响应时间超过300ms,系统会报警。然而,当人工智能方法被用于异常检测时,操作和维护人员不 不需要在服务路径上设置任何警报。当机器学习算法检测到服务路径的节点或连接出现异常时,会自动抛出异常。

抑制告警风暴也是AIops非常实用的功能。所谓报警风暴,是指系统在短时间内产生的大量报警信息,其中一些报警信息是由一些共同因素触发的,它们之间存在一定的相关性。大型企业的IT应用系统庞大复杂,动辄设备数以万计。任何小的IT问题都可能导致一个 "警报风暴和。同一事故源引起的大量报警信息会对运行维护人员造成很大干扰。;的工作,导致运维人员疲于处理大量的告警消息,会花费更多的时间去检查和处理问题,大大降低了运维效率。更严重的是,真正关键的报警信息会被淹没,因为无法在第一时间找到根本原因而耽误排查的时间。AIops通过算法模型结合固定规则对告警信息进行压缩合并,在保证核心告警内容的前提下(即不压缩核心告警内容)合并告警信息的数量,为运维人员提供有效的告警信息。

就IT外包流程而言,许多厂商提出 "信息技术运营与管理,不仅允许AIOps用于运维,还希望AIOps能为业务运营提供更直接的支持,如IT系统的预警预测、辅助决策等,从而帮助企业 IT管理从IT运维向IT运营转变。应该说这应该是IT运维的发展方向。毕竟运营才能产生效益。Gartner也提出了这一观点。但相对于IT运维,IT运营还是更高级的阶段,如何支撑还需要更多的探索。

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