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
第一，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。
