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  • 应用系统运维建设必备的几个方面

    千次阅读 2017-02-09 17:27:06
    方便自己以后下面几个方面参考建设运维体系。 结合现在云计算和DevOps的发展趋势,我觉得一个成熟的自动化运维平台应该包括以下的特性: 一、支持混合云的CMDB 现在越来越多的服务器都转到了云上,而...

    从知乎上看到有一篇针对应用运维建设讲解的几个必备的方面,个人觉得对运维的整体建设写的不错,特转载到此收藏参考。方便自己以后从下面几个方面参考建设运维体系。



    结合现在云计算和DevOps的发展趋势,我觉得一个成熟的自动化运维平台应该包括以下的特性:
    一、支持混合云的CMDB
    现在越来越多的服务器都转到了云上,而主流的公有云、私有云平台都拥有比较完备的资源管理的API,这些API也就是构建一个自动化CMDB的基础。
    新一代的自动化运维平台应该是可以基于这些API来自动维护和管理相关的服务器、存储、网络、负载均衡的资源的。
    通过API对资源的操作都应该被作为操作日志记录下来,以备作为后续操作审计的基础数据。

    CMDB
    这个东西听上去是老生常谈,但这个确实是所有运维工具的基础设施。
    而基于开源工具做运维平台最大的麻烦,就是如何在各个工具之间把CMDB统一起来。
    CMDB
    不统一起来,就意味着一旦要增加一台服务器,可能要在各个运维工具里面都要同步一下,这个还是非常折腾滴。。。

    二、比较完备的监控+应用性能分析(APM
    能支持对平台的可用性、服务器的性能、各种服务(web服务、应用服务、数据库服务)的性能进行监控。做的好一些应该能进行更深入、或者关联性的性能分析。

    现在市面上一般都会将资源性能监控和应用性能监控(APM)混合着讲,这里面的产品确实也有很多都是重叠的,两方面都会涉及到。

    开源的性能监控系统主流有的ZabbixNagios,国产的开源监控平台有小米OpenFalcon,但这些基本都只是做基本的资源监控(服务器,磁盘、网络等)和简单的服务软件的性能监控(中间件,数据库等)。

    而市面上的APM系统更主打的功能是应用性能分析,比如能精确定位到某个应用的URL的访问速度快慢,某些SQL执行速度的快慢,这些对于开发人员和运维人员快速定位问题还是很有帮助的。
    APM
    这方面的商业工具,国外比较主流的有New ReclicDynatrace,国内的也就是透视宝、Oneapm、听云等,他们也提供了API进行集成。
    APM
    这方面的开源工具有pinpoint(一个韩国团队开源的),zipkintwitter开源),cat(大众点评开源)。

    三、有一个还不错UI的批量运维工具
    在业务发展比较快的情况下,从几台服务器,到几十台服务器,再到几百台服务器,批量运维的需求很自然就产生了,老板也希望越少的人干越多的活。

    现在也有不少开源的批量运维工具,也都比较成熟了,比如puppetchefansiblesaltstack
    puppet
    chef都是ruby做的,实话实说,ruby的熟手市面上很少,比python不是难招一点。

    我个人比较推荐使用ansible或者saltstack,这两个系统都是python写的,代码质量和社区活跃度都挺不错的。
    ansible
    有官方的web ui——Tower,但实话实说不好用,所以我们也在重新做一套自己用起来更顺手的WEBUI


    四、日志集中分析工具
    线上系统最常规的问题定位方式,就是日志分析了。
    随着服务器的增多,日志的分析定位也成为一个难点和痛点(想象一下,系统出故障之后,要去几十甚至数百个节点去上去查日志,是有多折腾)。

    国内有一家叫日志易的公司,是专门做日志分析方面的运维工具的。
    另外还有一家log insight,也是做这个领域,但产品好像还处于beta阶段。

    日志分析这个领域现在是一个热点,现在的开源方案也比较多了,比如著名的ELKStack,还有Flume+Kafka+Storm的体系。
    上面这两个方案相对重一些,部署比较复杂,网上介绍的文章也不少。

    比较轻量级的开源日志集中采集方案有python做的Sentry,他是通过改造各种语言的日志采集框架来实现日志的集中采集,各种主流的开发语言的日志框架都支持得很完整了,比如javalog4jlogpack
    Sentry
    的官网在此:Sentry - Track exceptions with modern error logging for JavaScript,Python, Ruby, Java, and Node.js

    五、持续集成和发布工具
    这方面其实比较难有统一的需求,很多公司集成发布的做法都差异挺大的。
    持续集成方面,一般用jekins的比较多,这方面网上介绍的文章也很多。

    而如何把打好的包发布至各台服务器,则可以通过批量运维工具或者脚本来完成了。
    版本发布的过程涉及到很多细节,包括了版本文件的上传、分发、版本管理、回滚等各种操作。
    对于一般不太复杂的项目,我比较推荐的做法是把打包好的文件上传到svn上,然后通过脚本在各台服务器上进行发布操作就行了,这样其实是利用了SVN来完成文件的上传、分发、版本管理、回滚等各种操作。

    六、安全漏洞扫描工具
    现在一个稍微有点知名度的系统,都会遭受各种各样的安全攻击的折磨。
    一般的公司不太可能请得起专职的安全工程师,所以运维工程师最好能自己借助一些安全扫描工具来发现自己系统的漏洞。
    安全工具方面我了解不多,不太熟这个领域的开源工具。
    之前乌云网推出过一个SaaS化的漏扫平台——唐朝巡航,有对外提供漏洞扫描的API,不过最近乌云网一直在升级,所以也就暂时无法调用了。

    个人觉得,如果上述功能都有了,基本上大部分中小规模企业的日常运维工作的高频操作都覆盖到了。
    如果是比较大的互联网企业,或者还有一些特殊的业务需求,那就具体问题具体分析了。


     


    
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  • 而目前人工智能研究的热点和应用包含以下几个方面:  1、智能接口  智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同...

    现在,人工智能已逐渐形成了诸如专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、机器人学、博弈、人工神经网络等多个研究领域。而目前人工智能研究的热点和应用包含以下几个方面:
      1、智能接口
      智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
      2、数据挖掘
      就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究 目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
      3、主体及多主体系统
      主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自主地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前,对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统。
       人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    网络人工智能的六大应用方向
    http://www.duozhishidai.com/article-9314-1.html
    哪些是人工智能应用最多的场景?
    http://www.duozhishidai.com/article-6786-1.html
    百年来人工智能的应用实例,主要有哪些?
    http://www.duozhishidai.com/article-2464-1.html


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  • 此次规划出台,将会加快编程培训进入中小学课堂的实施进度,对于人工智能在教育中如何应用,主要包括以下点: 师资分配 利用人工智能可以实现师资资源重新分配。传统教育模式中,存在严重的师...

    国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出,人工智能成为国际竞争的新焦点,应逐步开展全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科,培养复合型人才,形成我国人工智能人才高地。此次规划出台,将会加快编程培训进入中小学课堂的实施进度,对于人工智能在教育中如何应用,主要包括以下几点:

    师资分配

    利用人工智能可以实现师资资源重新分配。传统教育模式中,存在严重的师资力量分配不均匀的问题,也导致了教育的不均衡、不平等。

    当投入了人工智能教育以后,各地的教师可以将自己的资源制成课件,无论在世界哪一个地方,孩子们享受到的教育资源都是相同的。人工智能让各地师资力量取长补短。

    交流平台

    人工智能以及区块链技术还可以为教育工作者搭建共建平台。在人工智能教育领域中,喵爪组建开放式共建平台,供技术创新者和教育创新者共同合作,开发基于项目制学习和人工智能创新教育的学习内容。这样的内容可以在喵爪星球虚拟学习空间里,通过其注册的喵爪账号在喵爪平台上参与学习,这有利于社群里的人互相学习共同促进。而且,区块链技术也可以保证学生隐私以及学生数据的真实性。

    资源迅速更新

    人工智能将促进教育资源的迅速更新,更加轻便。传统教育大部分是依赖于纸质书籍的,而纸质书籍有几个重大的缺点:不易更新、非常沉重、保存困难。一旦更新,原有的书籍便相当于作废等。

    如果改用人工智能教育方式,更新只需要一瞬间,服务器上传后,用户只要联网更新数据就可以获取最新版本。学生也不必再背着沉重的书包,甚至在未来可能会由机器人代替学生背负学习资料。这种轻便及时的教育方式比传统教育少了许多麻烦。

    负担优化

    传统教育是制式的,教师对学生能力的训练大多数只能通过作业,而且家长盲目地给孩子报各种补习班,造成孩子时间的浪费,同时也破坏了孩子的学习兴趣,造成了巨大的影响。

    人工智能模式的教育中,智能教育模式会对孩子掌握的知识进行一个评测。对于孩子已经掌握的知识,除了一段时间以后的温习以外,将减少其在学习过程中的出现率,保证孩子的休息娱乐时间,减少死读书现象的发生,确保孩子是真正掌握了知识,而非死记硬背。

    个性化学习

    人工智能可以为每位学生提供个人专属的学习计划。喵爪教育将利用人工智能技术,根据需求为每一位在喵爪星球上注册的用户提供个人专属的学习计划。由人工智能定制的学习计划与传统教育制式学习有着本质的区别,人工智能个人专属学习计划可以更有效地开发孩子的潜力,因为每个孩子都有自己所擅长的和不擅长的。

    制式教育只会强硬地让孩子学所有东西,而人工智能教育则是针对孩子的优点,进行深入开发,把孩子的潜力开发出来,让孩子的潜质不会被白白浪费。

    喵爪教育已经和汉森机器人公司达成合作意向,利用人工智能技术创新教育,共同开发使用“爱因斯坦”机器人。这款机器人不仅可以编程,还可以与Scratch编程教育相结合,用于项目制学习(PBL)、人工智能认知学习。

    众所周知,如果人类在学习的过程中能够拥有更多的身体感官交流,那么学习的效果将会得到大大的提高。“爱因斯坦”机器人首先就具备机器人与人之间的视听交流。在此之后,如果用户用手指触摸iPad来与机器人进行互动交流,那么它将打开人类大脑的更多区域的互动,而这也可以使人类的大脑更加快速地接收这些知识并且接受这种学习方式。用户可以通过云端下载更多的智能应用程序来与“爱因斯坦”机器人进行更多的互动。

    “爱因斯坦”机器人背后所隐藏的道理就是寓教于乐,将娱乐和教育有机地结合起来。这也是“爱因斯坦”机器人诞生的初衷。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.人工智能时代,AI人才都有哪些特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
    2.大数据携手人工智能,高校人才培养面临新挑战
    http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html
    3.人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异
    http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
    4.大数据人工智能领域,如何从菜鸟晋级为大神
    http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html


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  • 因为对图像处理、计算机视觉比较感兴趣,所以想找一方面的工作,然后能继续研究下去,现在看来当时想的过于简单了,没有意识到现实的残酷性。其实最终我也没有做图像处理方面的工作,去了一家做电力自动化的公司...

        首先简单介绍自己的一些情况,本科是信息与计算科学专业,研究生是数字媒体技术和艺术专业,研究方向是图像处理。我主要是做图像分类以及视频内容分析的一些工作。因为对图像处理、计算机视觉比较感兴趣,所以想找一个这方面的工作,然后能继续研究下去,现在看来当时想的过于简单了,没有意识到现实的残酷性。其实最终我也没有做图像处理方面的工作,去了一家做电力自动化的公司。

        首先,去面试之前要做一些准备,一个是图像处理的理论知识,一个是编程。理论知识的话看冈萨雷斯的那本数字图像处理,编程的话主要是c和c++,看程序员面试宝典就行,一般对这方面的要求不是太高,也不需要你写很复杂的算法什么的。另外,不少公司要求精通matlab、opencv等。对于自己做过的项目要非常熟悉,面试的时候问的比较细,一旦卡壳就不太好了。

        好的,下面说一下我的面试经历:

        第一家公司是天津海量信息技术有限公司,不过公司总部在北京,是一家海量互联网数据为基础在线智能计算技术提供商,具体做什么我也没太搞清楚。职位是算法工程师。首先是笔试,全是关于图像的理论和应用。包括SIFT特征点的原理及计算方法,HOG特征的计算等。最后还有两个应用题,一个是如何检测矩形,另外一个是字符识别。对了,笔试之前HR问我能不能来实习,我说不能,然后他就很失望,后来我感觉他就是在敷衍我了。笔试完成之后,估计是随便找了两个人给我面试,做了一下自我介绍,问问了项目经验,然后问了我笔试题中几个不会的题目,然后聊了会。面试完成后HR过来通知我说很遗憾,我没有被录用,主要是两个原因:一是不够热情,二是知识面太窄。其实面试一开始我就感觉要悲剧。

        第二家公司是北京文安科技,主要是做智能视频分析的一家公司,包括智能交通、智能安防等等。首先当然还是笔试,笔试全部都是选择题,既有图像处理的知识,也有模式识别的一些东西。虽然都是选择题,还是比较难的。然后HR简单问了我的一些情况,不过感觉答的不好,缺乏面试经验啊。然后一个部门经理来给我面试,主要就问的我简历上面的两个项目,问的非常仔细,其中我还几次都没答上来,知其然而不知其所以然。狂轰乱炸了一个多小时后才结束,弄得我是头昏脑涨。然后就没有消息了。

        第三家公司是凌云光子,首先是笔试,题目包括C++和图像处理理论知识,不是很难,最后两道大题是关于字符识别和车牌识别的。然后是上机,一共四个题,一个是关于素数的,一个是关于字符串的,第三题和第四题是图像方面的,第三题给出一幅图片,检测某个特定位置,第四题是字符识别。所有题目都要求在VC环境下实现,要做界面什么的。第一题、第二题还好说,不太难。第三题和第四题就完全不会了,纠结了两个多小时也没做出来,面试官看我上机做的这么烂,问我愿不愿意做技术支持,然后就聊了会。凌云的笔试题不难,但上机题就比较难了,我是完全没做过字符识别相关的项目。但是凌云的上机题好像一直都是这几个题。

        后来又面了两家小公司,比较坑爹,就不说了。

        回学校之后又面了一家公司,是鲁能智能,应该是鲁能的一家子公司,主要是做电力自动化和电力机器人的,我应聘的职位是模式识别工程师,主要是做电力机器人的视觉系统。首先和HR聊了会,了解一下我的简单情况,然后是笔试题,竟然做了两套笔试题,一套是图像理论和机器视觉方面的,图像理论的题目比较简单,基本上就是冈萨雷斯那本书上的内容,机器视觉就不会了,没接触过。面试的时候首先问了我两道应用题,一道是数一下图片中米粒的个数,这道题比较简单,就是书上的图片,第二道题是读出图片中仪表的读数,接触过的同学可能觉得比较简单,我就答的比较一般了,然后就是项目经验了,不过那两个面试官问的也没问太仔细。这次面试感觉面的还行,面试官也给我说向人力部门推荐,最后还是没消息了,可能是我能力还是不行吧。

        总之,图像处理方面的公司不太多,大多是中小型公司,当然百度、腾讯、三星这些公司也招,但要么是招实习生,要么是招有工作经验的,但就是不招应届生。个人建议,如果毕业后还想做图像方面的工作,最好在研究生期间去实习,或者读个博士吧。

        曾经有人总结了图像处理方面的一些公司名单http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7356225,感兴趣的可以看一看。

      

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