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  • pdf文档 深度学习在百度搜索中的工程实践-百度-曹皓

    0 码力 | 40 页 | 29.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Chatbots 中对话式交互系统的分析与应用

    如何加入外部信息 • 如何产生个性化答复 总结:三个Bot框架 • IR-Bot(成熟度: ) • 基于检索/排序的流程,历史悠久,技术成熟 • 引入深度学习,计入长效依赖,生成更好的语句表达 • Task-Bot(成熟度: ) • 解决任务型多轮问答 • 深度学习端到端? • Chitchat-Bot(成熟度: ) • 开域聊天 • 深度学习在NLP里的新舞台 • 通向强人工智能之路? 爱因互动 对话交互的价值:在哪儿/在那儿 • 行业早期,价值待验证 • “能帮我把转化率提升50%吗?” • 需求界定师:砍掉不合实际的需求 • “能不能把我的销售、客服全换成机器人?” • “能不能通过分析上课视频,来解答学生的问题?” • 对话设计师:怎么更优雅地达到目的 • “公交车上你会给老人让座吗?” • 做能做且有价值的事,努力把不能做的事变成可做的 Thanks 爱因互动,欢迎你的加入
    0 码力 | 39 页 | 2.24 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Kubernetes平台比較:Red Hat OpenShift、SUSE Rancher及 Canonical Kubernetes

    織,在2022年之前於正式作業執行容器化應用程式,而這樣的數據並不會讓人 感到驚訝。1 Kubernetes已經成為管理容器化工作負載和服務的頂尖開放原始碼平台,不過 Kubernetes生態系統既龐大又複雜,不但有許多不同版本的Kubernetes可供選 擇,此外也難以瞭解哪種版本最適合組織的特定需求。 本白皮書的目標是因應這項挑戰,提供撰寫本文時Kubernetes版圖的當下狀態, 並比較三種企業 Kubernetes運算子則可共同組合,提供高度複雜的應用程式及服務。Canonical Kubernetes是以Juju部署,設計時將運算子列入考量,因此能夠更輕鬆解決維護和 升級等長期挑戰。 Rancher支援上游運算子,但無法在開箱後立即提供與Canonical Kubernetes或 OpenShift相同程度的生命週期自動化。 3. 高可用性 高可用度有助於盡量減少停機時間,並達到最高的可靠度及生產力,因此是所 同時確保不會影響在叢集執行的工作負載。 2 5. 支援生命週期 有時候企業無法跟上最新的上游Kubernetes版本,未能完全保持最新狀態。為了 確保Kubernetes部署維持安全,必須瞭解廠商支援各個版本的時間長度。 OpenShift支援最新的3個次要Kubernetes版本,支援各個版本的時間總計9個月。 在前3個月期間,特定版本會獲得「完整支援」,緊急修復一旦可用就會發行提供, 其他修復則是以定期修補程
    0 码力 | 10 页 | 1.26 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据

    Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李/松/胡争 23选择 Flink Ic+b+1g #2 常DCCDC 分析方案 #1 如3实时写 4F取 ## 未来规划 #4 #见的CDC分析方案 #1 离线 HBase 集u分析 CDC 数a 、CDC记录实时写入HBase。高吞P + 低延迟。 2、小vSg询延迟低。 3、集u可拓展 ci评C ci评C B点 、行存o引不适O分析A务。 2、HBase集ur护成e较高。 3、通过Re12o4Server定DHF23e, ServerlB化Rs存完H用不上。 4、数a格式q定HF23e,不cF拓展到 +arquet、Avro、Orcn。 t点 A3a/21 Kudu 维护 CDC 数据p 、支持L时更新数据,时效性佳。 2、CK加速,适合OLAP分析。 方案评估 优点 、cedKudup群,a较小众。维护 O本q。 2、H HDFS / S3 / OSS 等D裂。数据c e,且KAO本不如S3 / OSS。 3、Kudud批量P描不如3ar4u1t。 4、不支持增量SF。 h点 直接D入CDC到Hi2+分析 、流程能E作 2、Hi2+存量数据不受增量数据H响。 方案评估 优点 、数据不是CR写入; 2、每次数据D致都要 MERGE 存量数据 。T+ 方GT新3R效性差。 3、不M持CR1ps+rt。
    0 码力 | 36 页 | 781.69 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Kubernetes安全求生指南

    ©2019 VMware, Inc. 8 NIST在容器安全指南中揭露了五種容器應用最應關注的風險 映像風險 Image Risk 登錄風險 Registry Risk 容器調度平台風險 Orchestrator Risk 容器風險 Container Risk 實體作業系統風險 Host OS Risk ©2019 VMware, Inc. 9 Guidance / Replacement for Checklist / Security Training OWASP CSVS – 對Docker容器應用開發/調度平台的控制措施 組織面 基礎架構 容器 調度管理 V1 V2 V3 V4 映像散佈 密鑰&金鑰 網路 儲存 整合 日誌&監控 災難備援 測試 V5 V6 V7 V8 V9 NSX-T可提供: 容器-容器之間, 或者 容器-虛擬機之間, 或 容器-實體機之間 虛擬機-虛擬機之間 虛擬機-實體機之間 資料流與封包都提供 標準防火牆管控與 完整的視覺化能見度! ©2019 VMware, Inc. 17 Harbor對於容器映像的安全防護措施 Development Team RBAC UAA AUTH REPL Image
    0 码力 | 23 页 | 2.14 MB | 1 年前
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  • pdf文档 百度APP基于Istio实现基础架构升级 - lightning talk - MichaelXu

    #IstioCon 百度APP基于Istio实现 基础架构升级 许超 #IstioCon 背景 l 核心业务线已完成微服务改造,数万个微服务对架构服务治理能力提出了更高的要求。 l 高级架构能力能否多语言、多框架支持? l 运维架构能力是否具备可移植性?是否能低成本复制新的产品线? l 可观测性不足,是否有通用机制提升产品线可观测性? Ø 部分模块上下游超时配置不合理,超时倒挂,集中管理调整成本比较高。 比如常用运维降级、止损能力各个产品线重复建设,方案差异大,OP期望运维能力在不同产品线之间能够通用化, 集中化管理,甚至做到自动决策 Ø 精细故障能力(异常query、注入延迟等)期望能够标准化、低成本跨产品线复制 Ø 百度APP架构缺少上下游模块视图和流量视图,黄金指标不足,导致容量管理压测效率低、混沌工程实施成 本高、故障定位成本高。 #IstioCon 目标 l 服务治理策略平台化 联合公司内部,通过合作共建方式实现完整的Service l 关键技术 Ø 内核劫持,使用Loopback IP 与 服务发现一一对应。 Ø RPC劫持,构建可快速扩展标准方案。 Ø 自身稳定性,降级(兜底)、隔离、监控多种方式保证。 ①bns, 百度内部基础设施层,服务发现。 ②bns-agent,服务发现接入层。 ㊟ 内核劫持:Loopback方案 Ø loopback地址的管理和分配。 Ø 需要打通业务和loopback之间的映射管 理。
    0 码力 | 9 页 | 2.20 MB | 1 年前
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  • pdf文档 可觀測性 (Observability) 在 Kubernetes Day2 Operation的考量與實踐

    complexity Observability Observability Demo 3 Day2 運營 定義與說明 Kubernetes Day2 運營的挑戰 馴服運營 複雜性 可觀測性 實踐與思維 可觀測性 關聯演示 Click to edit Master title style 4 Day2 Operation 定 義 與 說 明 4 Click Master title style 11 Tame operational complexity 馴 服 運 營 的 複 雜 性 11 Click to edit Master title style 12 馴服 Kubernetes Day2 Ops 複雜性 12 • A single pane of glass platform • 運營團隊需要能夠通過一個統一的儀 表板在一個地方可視化整個系統。 的見解 20 Click to edit Master title style 21 什麼是 Runbook? • Runbook 是詳細的“how-to”指 南,用於完成運營流程中經常 重複的任務或程序。 • 創建 Runbook 的目的是為團 隊中的每個人(無論是新人還 是經驗豐富的人)提供快速準 確地解決特定問題的知識和步 驟。 21 每一個 alert 都應該要有 一個 runbook!
    0 码力 | 30 页 | 3.01 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Volcano加速金融行业大数据分析平台云原生化改造的应用实践

    Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度,无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 Netherlands Groups)为全球排名前列的资产管理 公司,服务遍及40多个国家,核心业务是银行、保险及资产管理等。引入云原生基础设 施,打造新一代大数据分析自助平台。 客户诉求: • 交互式服务、常驻服务、离线分析业务统一平台调度; • Job级别的调度管理,包括生命周期、依赖关系等; • 支持业界主流计算框架,如Spark、TensorFlow等; • 多用户公平分配资源,快速响应高优先级作业
    0 码力 | 18 页 | 1.82 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书(来源:中国联通研究院)

    云原生安全威胁分析与 能力建设白皮书 中国联通研究院 中国联通网络安全研究院 下一代互联网宽带业务应用国家工程研究中心 2023 年 11 月 版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院,并受法 律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的, 应注明“来源:中国联通研究院”。违反上述声明者,本院将追 究其相关法律责任。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 二、云原生关键技术威胁全景..............................................................................19 2.1 云原生安全威胁分析...................................................................................19 2.2 路径 1:镜像攻击 拒绝服务攻击........................................................................................25 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 2 2.3.4 容器网络攻击..........................................................................
    0 码力 | 72 页 | 2.44 MB | 1 年前
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  • pdf文档 27-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊

    Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题,计算量属于窄带范畴, 所以计算算力重点在于云端,云端计算体系架构成熟, 成本较低,在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作,比如下雨关窗帘,是自动化范畴,上传云端的数 据都是属性数据,比如谁什么时候干了什么,后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 度、或者提送广告内容等 自动化特征 智能家居 智能家居 智能办公室 智能信号灯... 远端控制 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂,对算力、通信要求很高,计算放置于 云端时效性差,另外无法现场就对业务进行处理,比 如计算路口交通事故预警,给予司机及时提示等,所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方,就 是边缘计算的场景,它的价值空间远超AIoT,可以更 大范围为客户赋能,IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 低代码可以使得非IT人员快速构建业务系统成为可能,低代码平台是业 务研发和运行一体的平台,其内部实现并不容易,想落地更不容易,关键在于人们现在存在巨大的误区!工具思维导致落地艰难! 业务沟通、需求分析与设计的交流平台 低代码平台表达的是业务逻辑。低代码平台的作用是将业务需求中的逻辑关系理清楚,帮助企业实现这个逻辑。 好的低代码平台要能适应企业的需求变化,提供需求变更管理 如果组件的实现方式依旧是
    0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前
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