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  • 如下图所示: 课程内容与收益: 总的来说,本课程是一门具有很强实践性质的“项目实战”课程,即“企业应用员工角色权限管理平台”,主要介绍了当前企业级应用系统中员工、部门、岗位、角色、权限、菜单以及其他实体...
  • 什么是云计算平台

    千次阅读 2019-01-15 10:13:16
    但是在了解了什么是云计算之后,还有一个问题——什么是云计算平台?今天我们来聊聊什么是云计算平台。 云计算平台的定义 在介绍云计算平台之前,我们要先了解关于“云服务”的三个大类。 IaaS:基础设施即服务...

    随着云计算的发展,越来越多的人开始了解云计算的应用方向,也越来越多的企业选择将自己的应用、业务搬迁上云。但是在了解了什么是云计算之后,还有一个问题——什么是云计算平台?今天我们来聊聊什么是云计算平台。

    云计算平台的定义

    在介绍云计算平台之前,我们要先了解关于“云服务”的三个大类。

    IaaS:基础设施即服务

    IaaS(Infrastructure-as-a- Service):基础设施即服务。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。

    SaaS:软件即服务

    SaaS(Software-as-a- Service):软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的模式,用户无需购买软件,而是向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动。

    PaaS:平台即服务

    PaaS(Platform-as-a- Service):平台即服务。PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户。因此,PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是,PaaS的出现可以加快SaaS的发展,尤其是加快SaaS应用的开发速度。

    从上面三种服务的定义我们可以看到,云计算平台就是将任何开发者都可能需要的软件集成到一个平台上,开发者只需要登入这个平台,就可以选择自己所需要的软件、数据库、开发环境等,不必耗费本地内存和资源,并具有更高的安全性。

    云计算平台的优势

    传统的工作方式,开发者需要将数据库、开发环境、软件等部署在本地的服务器上,这样一来服务器部署、维护等工作就要投入大量成本,并且安全性能也存在较大隐患。相比而言,云计算平台具有以下几点优势:

    便捷高效

    云计算平台部署在云服务器上,用户在使用时只需通过终端连接上云服务器就可开始工作,摆脱了时间、地域的限制,解决了部门跨地域合作的问题,这对于部门分散的企业来讲是效率上的极大提升。

    节约成本

    相比传统服务器需要进行部署、维护,选择云计算平台,无需进行部署工作,平台提供用户所需的所有软件,并且维护等工作也由服务商承担。对于新兴的创业公司来讲这样的选择可以让他们有更多的成本投入在核心业务上。

    安全可靠

    云服务商通常会为用户提供备份服务,这样即使用户在云计算平台的数据因为意外丢失或者出现问题,也可以通过备份来快速恢复,避免损失。除此之外云服务商提供的防火墙、高防IP等服务,也为用户的数据加上更多保险。

    以上,就是关于什么是云计算平台的解答,希望对云计算有兴趣、有需求的朋友们可以从中得到一点帮助,未来更好的使用云计算。

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  • COE,是指RPA卓越中心,即Center of Excellence,简称COE,是企业早期部署RPA时创建的部门,用于支持RPA的实现和正在进行的部署。一个企业要想顺利实施RPA,为企业后续RPA的部署打下良好基础,其关键推动因素之一,...

    COE,是指RPA卓越中心,即Center of Excellence,简称COE,是企业早期部署RPA时创建的部门,用于支持RPA的实现和正在进行的部署。一个企业要想顺利实施RPA,为企业后续RPA的部署打下良好基础,其关键推动因素之一,是要建立一个结构良好且人员配置完善的RPA卓越中心(COE)。为了实现这一目标,RPA厂商应该协助客户在机器人流程自动化过程中开发内部自我维持和可扩展的RPA专业知识,以运行和维护机器人。卓越中心(COE)本质上是将RPA深入有效地嵌入组织,并在未来部署中重新分配累积的知识和资源的方式。

    COE的主要工作职责可以归纳为以下6个方面:
    在这里插入图片描述
    1.自动化需求管理
    负责收集和整理从各个业务单元所反馈的流程,并对各渠道的自动化需求进行审核和控制,最终,通过估算来分析该流程是否适合自动化,最终形成一个最佳的自动化流程清单。

    2.风险和安全控制管理
    负责预先制定机器人运营风险控制指南,拟定RPA的安全操作手册,并建立安全风险监控和预警机制;制定机器人的应急处理方案。在架构层面,CoE负责搭建具有高可用性和灾难恢复的RPA机器人技术框架。

    3.机器人运维服务
    负责机器人日常运行的监控和报告,修复机器人运行中所发现的风险和问题,并向业务部门提供服务支持;为“上岗”的新机器人分配工作任务;负责机器人的变更管理,并配合新的自动化流程的部署上线;设计专门的机制来保证业务连续性,提前准备负载均衡、程序回滚和前滚的方法;检查机器人是否正常运行。

    4.自动化推广宣传
    负责在整个企业中介绍RPA的理念,宣传和推广RPA的价值,在各个业务单元中分享RPA的成功案例;帮助介绍自动化流程的优化改进方法;辅导基层员工学习RPA的使用方法;对其他相关的技术进行前瞻性研究,如人工智能技术,加速其与RPA相结合。

    5.机器人实施指导
    负责企业级RPA平台的搭建以及整体架构设计,编写RPA代码规范和设计指导原则,并提供一些最佳实践指导;负责开发企业级可复用的RPA组件;保证不同工作组之间的一致性,保持知识传递的连贯性,提供标准的运营流程方式和指导意见;定期收集整理实施过程中的问题和风险,并给予响应和解决;负责给RPA技术人员培训,对技术人员的工作成果进行审核;在RPA机器人投产前,拟定检查清单对各项内容逐一检查,主要包含流程信息、安全控制情况、异常控制方式、业务连续性、基础设施、控制台的操作、运营审计和报告、测试和回滚机制、代码标准、架构10个方面。

    6.IT基础设施和环境准备
    负责RPA相关硬件资源的准备和配置,并合理分配这些资源,避免浪费;负责软件环境,如操作系统、应用软件、桌面工具的安装和配置,与用户桌面的集成以及界面变更管理;负责活动目录中用户权限的设定,并匹配到RPA平台;负责在网络或服务器中设定与RPA相匹配的安全控制策略;负责管理机器人在企业的扩展部署,如机器人服务支持(SLA)的不同等级的确定;不同机器人之间的衔接;RPA推广部署后运营环境的一致性。

    除上述工作职责外,随着RPA的推广和使用,COE还可以承担更多的职责,如RPA数字化劳动力工作模式的重新设计、业务价值收益的持续评估;领导业务流程自动化的改进和再造工作;甚至是企业的数字化转型、KPI重新设计,以及人力资源再分配等,如对企业中释放的人力资源提出安置建议。

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  • 什么是API接口平台?作用是什么?

    千次阅读 2019-09-14 14:10:41
    在每一个互联网总不会缺少统一的API接口平台,公司级、部门级等等。存在即是合理,那么一个接口平台诞生的背景是什么,为了解决什么问题?怎么解决? 接口治理 系统A调用系统B,双方测试各种联调,终于有一天调通了...

    在每一个互联网总不会缺少统一的API接口平台,公司级、部门级等等。存在即是合理,那么一个接口平台诞生的背景是什么,为了解决什么问题?怎么解决?

    接口治理

    系统A调用系统B,双方测试各种联调,终于有一天调通了。相约着一起上线,上线当晚量小看不出问题,第二天上量之后,一顿报错,大家都慌了,赶紧重新走流程,紧急回退。一个流程下来到结束,个把小时没了,可想而知,研发小哥的心是崩溃的。如果整个调用链能做到秒级回退想必是极好的。

    重新联调测试,又准备上线了,领导被上次的问题搞怕了,来找测试小姐姐,问道:都测全了吧。小姐姐回复说,该测的功能都测了,典型的按理都跑通了,但是线上的参数各式各样的,不敢说100%没问题。领导一听,顿时脸就沉了下来,测半天还不是不知道接口有没有问题啊。领导心想,如果能有线上分量功能岂不美哉?

    战战兢兢的上线了,好在老天保佑,接口运行正常,业务系统也没跳起来。研发小哥一颗悬着的心也放下来了,领导又来了,问道:如何?新上的接口没啥问题吧?研发小哥自信满满:没问题,各个业务系统都通知到了,没接收到异常反馈。领导一听,眉头一皱,自己系统上线的接口需要业务系统验证是否有问题,有点被动。看来,接口监控有必要提上日程了。

    突然有一天,一个其他的业务部门跑来说:你们的接口有问题啊。数据各种异常,怎么回事?研发小哥一想:最近没作上线啊,怎么会有问题,是其他问题引起的吧。心里有底多了,反驳道:我们最近没变更,你们查下自己的问题吧。结果一顿排查,发现接口名太相似了,导致调错了。研发小哥长吁一口气,领导拉着研发小哥说:这次事件也反应了我们系统的潜在问题,接口想怎么调就怎么调,得有个接口授权功能啊。

    又临近大促了,最近各个系统都在进行压测。研发小哥把需要压测的接口都进行了扩容,心想:应该没啥问题了吧。第二天起床一看,手机各种报警,各个业务线系统都找到了他,说接口调用失败/超时之类,赶紧起床排查问题,结果发现某一无压测需求的接口昨晚调用量异常巨大,影响了其他的接口。领导大发雷霆:接口限流接口隔离怎么做的?

    作为一个接口平台,接口降级也是必不可少的,主动降级/被动降级都是必须的,否则不管对业务系统还是自身系统都可能造成不可预估的影响。

    接口编排

    有这样一场景,业务系统想先调用接口A,根据接口A的返回决定是调用接口B或接口C,研发小哥信誓旦旦说,这不很简单么?判断一下不就好了?如果后续要改逻辑了呢?调接口D了怎么办?你要更变代码再上一次线么?就为了改一下判断逻辑。如果能够将接口之前的调用逻辑封装在一个接口里,接口之间的调用逻辑实现可配置,对于业务系统而言无需每次都上线,还能做到和单个接口治理一样的功能,对业务的影响做到最小。

    实现方式

    以上就是个人对于API接口平台的一点理解,至少得需要具备以下的功能

    • 版本控制(秒级回退、分量测试)
    • 监控/报警
    • 授权
    • 限流
    • 隔离
    • 降级
    • 编排

    版本控制

    版本控制顾名思义,就是针对同一个接口维护多个版本,增加上线状态,每个接口都只能有一个上线版本,针对有问题的版本可实现秒级回退。分量的功能,每个接口都维护着一个预发环境,针对接口可以选择在指定环境进行上线,开启分量后,将在指定环境进行验证接口的正确性。

    监控/报警

    记录接口的运行情况,包括耗时/成功率/失败率。
    如果有报警设置,查看是否满足报警条件,有的则调用报警接口。(邮件/微信/短信/外呼)

    授权

    为每个接口添加token授权校验之类,没有或错误则调用拒绝

    限流

    一般大型系统都是分布式,所以用到的分布式限流,redis+lua等等,以接口为维度来进行限流。

    隔离

    以接口维度来进行分配服务器资源,各个接口调用互不干扰。

    降级

    主动降级:让API接口平台用户设置的一种降级方式,接口维度,一般如果注册在API接口平台上的接口需要维护窗口,在那个时间内接口往往是不可用的,可以在那个时间点进行接口降级,返回默认值之类。或者大促时间,某些接口是允许被降级的,那么为了增加系统的吞吐量,也是可以被适当降级的。

    被动降级:没有不出问题的系统,那么在出问题的时候怎么去很好的避免呢。做到尽可能少的影响业务。使用熔断/降级不失为一种好方法,Hystrix可以是个较好的选择。在某段时间窗口内,失败率达到多少则进行降级返回默认值,过了一定时间后,尝试打开熔断,如果失败,继续降级,如果成功,则恢复调用。

    编排

    通过简单的脚本语言来编写条件,根据返回的结果调用脚本引擎执行条件(是/否),来选择下一个应该被执行的节点(接口)。最终实现多个接口组合编排的目的。

    总结

    API接口平台远不止这么多功能,鄙人也是刚接触不久,对于其中使用的技术也是一知半解,此篇理论为主,后续还会写点技术点的深入理解。包括熔断/降级的使用、接口的泛化使用、接口限流的实现等等。希望能对读者有一点点的帮助吧。

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  • 移动、数据库、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、区块链……小编从业以来技术圈的技术潮流更新就没有停止过。对于开发者来说,如果选对了未来技术方向,那必将事半功倍。...京东为什么打造AI平台? AI如...

    移动、数据库、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、区块链……小编从业以来技术圈的技术潮流更新就没有停止过。对于开发者来说,如果选对了未来技术方向,那必将事半功倍。现在,最火的技术非人工智能莫属了,大家怎么进入到AI行业,是从数学模型开始学起自己研发,还是选用已有平台直接应用?相信后者的实现难度将有几何数级的降低。

    本文带给大家的主要内容如下:

    • PinoAI是什么?
    • 京东为什么打造AI平台?
    • AI如何助力电商大促时的广告业务
      ……

    说到AI开放平台,或者说是开放AI技术能力的PaaS平台,市面已经有了不少,如:谷歌、微软、英特尔、百度、腾讯、科大讯飞、小米……今天,我们说的AI技术平台是京东,一起看看它们有何不同之处。

    提到京东的AI,大家第一反应可能是无人机、无人仓、无人车,前不久,基于京东大数据有了一些新的应用——PinoAI平台,CSDN记者与京东集团副总裁颜伟鹏和PinoAI项目技术负责人包勇军,就PinoAI的应用背景和案例进行了探讨和了解。

    小贴士:PinoAI是什么?
    PinoAI是一个综合型大规模分布式人工智能平台,以统一框架的思路,用于广告各类复杂场景的训练和预估,由其支撑的广告业务占比已达70%。该平台负责了机器学习从数据源头到线上服务的全过程。它目前包含有模型数据系统、训练系统、评估系统、预测系统。

    这里写图片描述

    AI是京东未来12年的核心战略”,京东集团副总裁颜伟鹏说。

    据了解,人工智能对行业的影响方方面面,应用非常广泛。在国内电商行业,京东的AI应用场景非常的丰富,从客户下单流程的推介算法、交互、人脸识别、语音识别的搜索,都很好的用到了AI技术;在供应链管理,实现自动补货、自动定价,帮助商家更好的服务到消费者;在仓储物流方面,无人仓、无人机、无人车业界领先;在市场营销方面,通过数据和营销能力的打通,大大提升了其广告平台效果。总的来说,京东在AI领域的应用非常广泛。

    京东为什么打造AI平台?

    京东打造PinoAI平台最初的目的,是为了方便内部的AI研发。如果工程师想去开发一个AI模型,只需要聚焦在他关注的领域把数据上传下来。Pino通过很多现成的AI算法,可以很快的把模型训练出来。模型可以进行测试,并支持超大规模的在线服务,它可以很容易整合到现有的产品里面,起到减少研发投入、加快研发速度的作用。

    PinoAI平台在京东内部得到非常广泛的应用,目前大概有六七十个AI的应用基于该平台打造,能够支持超大规模的应用,百亿级的数据更新,毫秒级的反馈时间,几十亿的维度,这些应用在京东已经稳定的服务了一两年。

    如今,京东希望能够把PinoAI平台开放出来给各行各业去用,希望帮助社会通过大数据提升他们商业效能的能力。PinoAI里面包含很多应用场景,企业可以直接使用,无需考虑大规模集群部署,应用的维护和管理等传统问题。这里也列了一些,我们目前还是非常丰富的。

    AI助力电商大促时的广告业务

    广告、推荐业务不同于传统的人工智能项目,它不仅需要对复杂问题建模和高效训练,而且需要在很短的时间内对每一次广告、推荐请求作出毫秒级预估服务。它在一步步演进的过程中,通过自身弹性缩放能力,应对了像618大型电商活动的高并发、大吞吐场景:2015年618,PinoAI1.0项目为应对流量增长 、复杂模型、实时服务的挑战而出现,它支持的广告业务已超过30%,应对了10.3万QPS。2016年618,PinoAI将宽深网络引入到推荐场景的模型中,随后实现了模型参数从千万级别到数十亿级提升,且支持了百亿级样本数据,至此由它驱动的广告业务占比已达到70%,同时成功应对了20.4万QPS的在线请求。2017年,PinoAI2.0在大规模分布式的道路上更进一步,在计算性能上较1.0获得了近6倍的进步,在模型类型和模型应用场景上也迎来了它的爆发期,618大促期间它面临了苛刻的考验,经受0点非线性峰值增长的压力,借助公司强大的基础设施,通过弹性扩展,成功应对高达50万QPS的流量洪峰。

    这里写图片描述

    AI支持的广告业务占比

    从广告业务到全业务

    大型促销活动的玩法越来越多,AI相关的业务场景已经不仅仅局限于广告、推荐业务。PinoAI支持着各类复杂场景的通用算法平台,它覆盖了京东广告的各个业务线,并且推广应用到金融风控、人机对话、新零售、智能物流、图像识别等业务场景上。

    “宝洁通过京东大数据的人群分析,通过海飞丝购买人群得到了大量新客户。宝洁对数据分析效果很满意,广告投放增长了2.5-5倍。我们还跟一些大的品牌商在合作,使用Pino在提升他们的效能。”颜伟鹏说。

    现在PinoAI2.0支持跨集群、异构分布式训练,百T级数据小时级处理,数十万并发的在线请求毫秒级响应。Pino作为整个京东的开放平台的一部分,京东希望利用其丰富的应用场景、大数据、品牌商上传的数据,与客户一起打造新的应用产品。京东通过开放AI等基础服务和能力,企业可以更好的利用AI解决内部的问题。

    最后,就CSDN记者关心的几个问题,颜伟鹏和包勇军进行的解释:

    CSDN:平台是否需要很高的代码需求?

    京东:PinoAI有两个界面,一个界面不需要编写代码的,只要把数据放上去就会出来一个模型,就能够用来做预测,这个界面主要针对分析师和管理者。这些人代码能力不强,但是商业分析能力很强,我们希望把这些人群吸引过来做数据分析。另外一个界面需要编写代码,主要针对高级开发者,他们需要通过开发的手段来完成一些更加深度的AI能力。

    这里写图片描述

    试用该平台入口请点击

    CSDN:平台提供的数据是否规范?

    京东:我们的数据肯定是干净、清晰、可用的,企业提供的数据需要自己来清洗,如果其数据质量不好,京东会帮助它并提供定制化服务。

    CSDN:平台场景是不是已经变成模块化的场景,大家直接拿来就能用?

    京东:有一些模块化的语音、销量预测的服务可以提供,最终目的还是希望开放出来让更多外界的科学家来使用。

    CSDN:模型是京东自己研发的吗?

    京东:有一些代码是我们研发的,我们的目的并不是所有的都要我们研发,我们是把所有的模型放在一起供大家使用。

    小结

    这么多家人工智能平台其实各有千秋,每家平台都依托于其原有的产品和技术优势来吸引消费者。有的是计算,有的是模型,有的是应用场景。京东AI给笔者最大的感触是电商属性强烈。在电商领域,各家电商的技术部门,已经不仅仅只为客户提供优质的体验和服务,更是为其产品背后的厂商提供着数据分析、广告预测等新型服务。而作为技术人员,我们将更容易将注意力转向自身业务,人工智能的事情,不妨交给这些不同属性的厂商们来做。

    技术人员难得清闲会儿,何乐不为啊!!!

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