文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

关于Facebook故障的分析和反思

本文的第一部分简要的概括一下故障原因，以翻译整理这两个参考网站资料为主， 第二个部分主要是从技术上和协议上分析分析一些缺陷， 最后一部分则是从管理的视角来看待基础架构团队的风险控制和激励机制。...DNS服务出现故障后，怀疑是自己的DNS服务(1.1.1.1)故障,并在进一步的归因分析中发现Facebook在UTC 1540时产生了大量的BGP更新: 进一步分析BGP消息发现了大量的路由并撤销了关于...: Internet 的性能测量 关于故障的反思.5 激励 基础架构团队主要是为整个业务提供算力、网络等各种资源，基础设施建设本来就是重资产支出的部门，简单的来说一个纯花钱的部门如何进行业绩评估和激励。...从运营的角度不出事故永远看不到这群人的重要性，而6小时的故障损失也一定程度上衡量了这种部门的关键性。 其实我们从另一个角度来看， 银行揽储的部门是不是有额外的奖金？...而对于数字化资产我们同样可以实施相应的FTP，为解决基础架构部门和业务及应用部门相互利益分配会有很大的好处，从而进一步从财务核算上激励双方进行技术创新 基于FTP的机制还有一个好处是在基础架构建设过程中

1.1K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    为何机器学习识别声音还做不到像识别图片那么容易？

    当我们被通知机器声音发生异常时，我们便可以预测出发动机、铁路基础设施、石油钻井和发电厂的运行故障。 自动监听技术能减少运行事故造成的人员伤亡。...根据这个预测，我们已经征服了图像字幕和语音识别领域，但使用更广泛的机器声音识别仍落在后面。 众多机器学习的突破背后依赖于一个精心组建的数据集。...如果我们要记录一个近60英尺高（译者注：约18米高）的MANB＆W 12S90ME-C Mark 9.2型柴油发动机的声音，并要求机器学习模型切分出来自发动机各元件的声音，就不是一件容易的工程了。...3D信号公司的首席执行官Amnon Shenfeld说：“我们构建了一个非常庞大的架构，将大量分布式机器连接到我们的监控平台，当这些机器发生故障时，我们的算法会检测到这些故障。...ATS咨询公司（该公司从事噪声和振动分析工作）的工程师ShannonMcKenna表示：“美国联邦运输管理局（FederalTransit Administration）强烈推动交通资产管理（Transit

    1.9K40

    开发团队如何应对突发的技术故障和危机？从网易云音乐故障谈起

    开发团队如何应对突发的技术故障和危机？从网易云音乐故障谈起 在数字化时代，软件和服务的稳定性是用户体验和企业声誉的关键。...二、有效解决：从故障定位到恢复服务 解决突发技术故障需要快速准确地定位问题，并在最短时间内恢复服务。...1、故障排查与问题定位 初步分析与诊断：通过监控工具和日志系统（如ELK Stack等）分析错误信息和服务器状态，初步判断问题出现在应用层、网络层还是硬件层。...依赖系统的排查：很多时候，问题的根源可能在于依赖的外部服务或第三方系统。团队需要检查所有外部依赖的服务状态，以确定故障是否源于外部因素。...采用CI/CD流水线和自动化部署工具（如Jenkins、GitLab CI等），可以大大加快部署和回滚的速度。 三、总结与优化：从故障中学习和提升 每一次故障都是一次宝贵的学习机会。

    6500

    从爬取到分析：Faraday爬取Amazon音频后的数据处理

    强大的中间件系统：可以轻松添加自定义行为。 社区支持：拥有活跃的开发者社区，不断更新和维护。 爬取Amazon音频数据 爬取前的准备 在开始爬取之前，需要对目标网站进行分析，了解其结构和反爬虫机制。...分析页面结构：确定音频数据在页面中的位置，以及如何通过URL或其他方式访问这些数据。 遵守法律法规：确保爬取行为符合Amazon的使用条款和相关法律法规。...对于Amazon音频数据，可以从以下几个方面进行分析： 市场趋势分析：分析音频产品的销售趋势，了解哪些类型的音频产品更受欢迎。...价格分析：研究不同品牌和类型的音频产品的价格分布，找出价格与销量之间的关系。 用户评价分析：通过分析用户评论，了解消费者对音频产品的满意度和偏好。...，并进行了初步的数据处理和分析。

    9510

    从爬取到分析：Faraday爬取Amazon音频后的数据处理

    强大的中间件系统：可以轻松添加自定义行为。社区支持：拥有活跃的开发者社区，不断更新和维护。爬取Amazon音频数据爬取前的准备在开始爬取之前，需要对目标网站进行分析，了解其结构和反爬虫机制。...分析页面结构：确定音频数据在页面中的位置，以及如何通过URL或其他方式访问这些数据。遵守法律法规：确保爬取行为符合Amazon的使用条款和相关法律法规。...对于Amazon音频数据，可以从以下几个方面进行分析：市场趋势分析：分析音频产品的销售趋势，了解哪些类型的音频产品更受欢迎。价格分析：研究不同品牌和类型的音频产品的价格分布，找出价格与销量之间的关系。...用户评价分析：通过分析用户评论，了解消费者对音频产品的满意度和偏好。...，并进行了初步的数据处理和分析。

    10110

    2014年大数据和预测分析的动力

    从预测市场趋势到获取客户需求的洞察力,预测分析可以帮助企业利用他们的数据发现新的机遇并赢得竞争对手。 然而, 研究发现,企业并不是用大数据和预测分析来实现他们的全部潜力。...它可能是任何东西,从预期客户的需求,预测更广泛的市场趋势或管理风险,从而提供竞争优势,推动新的机遇的能力，最终增加收入。 ●多云的天空 云是如何改变预测分析的?...预测分析和云都是业内持续的热点话题。更多的企业正在寻求充分利用手头的数据,同时利用基于云的服务从资本费用转向运营费用。下一步当然是把两者结合起来。 云中的预测分析正在获得动力。...这一结合让预测分析更加可扩展、灵活和易于部署。它利用云众所周知的优势提高投资回报率和及时做出最先进的市场分析。 ●最大价值 企业目前从预测分析中获得了最大价值吗?...我已经谈及了过去将预测分析看成是一种熟练和复杂的任务。曾经, 让数据变得有意义是少数领域,专业的数据科学家的事情,复杂的预测分析目前正转向广泛的用户。 企业正在寻找的技能有一个真正的转变。

    62280

    边缘计算的重要性 - 从音频和传感器功能谈起

    全球领先的移动设备，听觉设备和IoT设备厂商都在持续的寻找可以驱动产品销售和消费者购买的产品差异化因素。...接下来，消费者和手机制造商需要寻找下一个可以提升日常生活体验的功能，是什么呢？...让我们进一步看看智能边缘多传感器处理器使如何使手机，听力设备和物联网设备成为更好和更安全的个人助理。 一个非常关键的例子是如今在手机和其他智能设备上的语音助理。...问题在于一旦将你的音频数据发送的云端，就有可能会遭到黑客攻击获取，或以其他你不希望的方式被第三方使用(in an undesirable way)。...设备端边缘侧人工智能处理能力是实现机器学习和语音处理能力的核心。

    61730

    独家 ｜如何创造性地应用深度学习视觉模型于非视觉任务（附代码）

    案例一：石油工业 在石油工业中，“磕头机”常用于从地下开采石油和天然气。它们由一个连接在游梁上的发动机提供动力。游梁将发动机的旋转运动转化为抽油杆的垂直往复运动，使得抽油杆像泵一样将油输送到表面。...测量后，绘制出一张测功计泵卡，其显示发动机旋转周期各部分的负载。 ? 测功计泵卡样例。来源：https://www.researchgate.net/ 当抽油机出故障时，测功计泵卡的形状会改变。...该任务是对于给定的用户，通过鼠标活动预测它是此用户的还是模仿者的。这回仅有一个360张图片的小训练集。...这一结果令人印象深刻，对鲸鱼的研究也一定有帮助。 让我们把焦点从鲸鱼转到处理音频数据上。创建时频谱时，根据音频数据的类型，你可以选择要使用的频率。...例如，如果你使用的是人类语音数据，那么第一选择应该是梅尔倒频谱。 目前有很好的软件包可用于音频。librosa是一个免费的音频分析python库，可以使用CPU生成时频谱。

    74920

    HttpClient和HttpGet实现音频数据的高效爬取与分析

    我们的目标是获取该网站上热门歌曲的音频文件，并分析其音频特征，以了解当前的音乐流行趋势和用户喜好。...这一步是爬取音频数据的基础，通过获取HTML内容，我们可以进一步分析和提取音频下载链接。...这一步可以使用音频格式分析工具（如ffmpeg）来完成。通过ffmpeg，我们可以确定音频的编码格式、采样率、比特率等信息，这些信息对于后续的音频处理和分析非常重要。...这一步可以使用Python的数据分析库（如pandas和matplotlib）来完成。通过对音频特征进行统计分析和可视化，我们可以了解不同歌曲之间的特征差异和相似性，从而探索音乐流行趋势。...未来，我们可以进一步扩展爬取范围，增加音频分析的深度和广度，结合更多的数据分析方法和机器学习算法，为音乐产业的发展提供更有力的支持。

    9200

    从源码分析ArrayList和Vector的区别

    1.Vector和ArrayList 可能你对ArrayList平时耳熟能详，但是你可能却不知道Vector，Vector其实和ArrayList的用法基本一致，不同的在于Vector是线程安全的而...Vector之所以线程安全是因为在实现的方法上加了synchronized修饰符。 ? ? ArrayList和Vector的类继承和实现图如下 ? ?...2.ArrayList和Vector的add方法对比 Vector的add方法实现如下，在看Vector方法前我们先看一下他的构造方法，当我们默认调用第一个构造方法时实际上会指定一个初始化的数组容量为...最后我们总结一下ArrayList的add方法和Vector的add方法区别如下 1.ArrayList的add方法非线程安全，Vector的add方法线程安全。...其余的的方法大致实现的方式都是类似的，主要区别就在于上面这三点上。

    40231

    一文看懂预测性维护

    从字面意思不难理解，事后维护是修复性维护，预测性维护和预防性维护都属于事先维护。...6.模型部署 模型建立好之后需要部署到实际的生产系统中运行，不断地接收从设备层采集到的数据，进行预测分析。 模型的部署涉及到了工业现场的数据采集、企业服务总线等技术。...Turbofan发动机老化数据集 Turbofan发动机是NASA太空探测机构使用的现代燃气涡轮发动机。NASA创建了以下数据集，以预测Turbofan发动机随时间推移可能出现的故障。...记录的数据包括（发动机）编号、时间戳、三个设置项和21个传感器的读数。下图所示为数据的子集。 ? 数据子集 ? 数据子集的前几列 这个实验的目的是预测下一次故障何时发生。...其安全意义是降低由设备的故障或突发故障所带来的难以估算的安全隐患。从市场角度看则是为客户提供了增值服务。 参考资料 1.预测性维护怎么玩之科普篇 2.预测性维护怎么玩之实践篇 3.

    11K97

    《智启工业新篇：人工智能驱动的故障预测性维护》

    从大型机械的运转磨损到电子元件的性能衰退，从生产工艺的参数波动到外部环境的温度、湿度变化，每一个细微的环节都可能成为引发故障的潜在导火索。...人工智能凭借其强大的数据处理能力和深度的学习分析本领，能够从海量的生产数据中敏锐地捕捉到这些异常的蛛丝马迹，提前预判故障的发生，为企业争取宝贵的应对时间。数据，是人工智能实现故障预测性维护的根基所在。...在实际应用中，许多行业已经开始尝到了人工智能故障预测性维护的甜头。在航空航天领域，飞机发动机的维护至关重要，任何一次故障都可能引发严重的安全事故。...通过采用人工智能技术对发动机的运行数据进行实时监测和分析，航空公司能够提前发现潜在的故障隐患，合理安排发动机的维护保养计划，不仅大大提高了飞行的安全性，还降低了维护成本和停机时间，保障了航班的正常运营。...它将彻底改变传统的设备维护模式，从被动的事后维修和定期维护转向主动的预防性维护和精准的故障预测，为工业生产的智能化、高效化发展注入源源不断的动力，引领我们迈向一个更加智能、可靠、安全的工业新时代。

    13900

    R语言对某地天气和温度的分析及预测

    这里主要是对天气的一个统计分析，能看出苏州是一个很典型的江南城市，雨雪天气比较多，并且全年都有，6-8月稍多。分析的这四年中，2013年比较特别，雨天比较少天晴的时间比较多。...温度篇 前面已经讲了苏州的天气特点，还是用相同的数据，做接下来的苏州气温特点的分析预测，是的预测在这里！ 首先看下2011年到2015年苏州整体的温度表现是什么样的。...考虑到温度是连续型变量，小范围的变动应该不会对整体的时间序列的预测产生很大的影响。 最高温度和最低温度分别定为一个时间序列，并将其在同一个图上显示出来。...这是周期性特别明显的数据，所以考虑使用HoltWinters指数平滑方法来做时间序列的分析预测，用这个方法分别对最高温时间序列数据和最低温时间序列数据分别做平滑得到平滑模型然后来做气温的预测。...突然想起来，2015年不是已经过了三个月了嘛，我们也有前面三个月的数据，那么接下来就把预测结果和实际结果放在一个图中对比看预测效果。本来想把四条线放在一起查看，但是比较混乱所以还是分开看。

    4.5K90

    关于黑匣子的一切：找到黑匣子之后，还原数据和事故真相还要多久？

    这些参数对于重现事故发生原因是有决定性意义的。 FDR的记录时间也是在发动机启动时开始记录，发动机停车后停止记录，所以这次航班的飞行信息，没有意外的话也全部被FDR记录下来。...情景模拟是一种还原客机状态的有效手段，可以从任何有利位置显示飞机的 3 维视图、飞机飞行路径、驾驶舱仪表板和飞行员控制输入或飞机控制表面偏转，其作用很多： 帮助同化大量数据 将事件序列置于时间视角 将记录的数据与地面特征联系起来...将 FDR 数据与其他数据源相关联，例如CVR音频、雷达数据或目击者 对行动调查员有用的分析工具 帮助向非专业人士解释事件 培训/教育。...随后，还可以根据事故发生前的情况进行模拟飞行来预测飞机在初始条件、控制输入以及飞机稳定性和控制方程的前提下应该如何表现。然后可以将预测的行为与FDR记录的实际行为进行比较。...这时候出现的任何差异都可能是由于气象影响或飞机故障等外部因素造成的。 所以说，即使两个“黑匣子”都已经找到，分析数据得出结论依然需要很长时间。

    46040

    原创 | 看过《中国机长》，我开始关心航空预测性维修这件事了

    随着工业物联网、机器学习、AR等技术的兴起，航空维修技术正在随之迭代升级。维修理念也在发生转变，从定期检查、提前更换为主要维修手段的预防性维修向基于数据分析、趋势分析的预测性维修转变。...）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。...预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。...几大发动机厂商也都开发出了性能优异的趋势监控软件，帮助客户提升发动机机队管理能力，避免发动机突发故障造成不安全事件，做到“早发现，早排查”。...非发动机部件方面的研究近几年才开始兴起，伴随着波音787，空客A350等具有E化（数字化）能力飞机的出现，飞机自身传感器上升到百万级，数据采集能力也大大提升，使之对飞机机上各部件进行监控和预测性分析成为了可能

    96610

    机器学习：预测性维修的数据基础

    通过我的上一篇文章（机器学习（13）：飞机发动机的故障预测），我们知道进行故障预测的前提假设是设备故障遵循某种与时间相关的模式，也就是说设备会随着使用时间的增加而出现性能下降、健康衰减、零件磨损等问题，...通常我们可以看是否存在以下这些与故障具有相关性的数据： 1）故障记录：为了构建预测模型进行故障预测，机器学习需要通过训练过程学习设备的正常运行模式（正例）和故障模式（负例），那么训练数据集中要有足够数量的两种不同类别的样本...设备异常通常是故障发生的前兆，这些异常信息是建立故障预测模型的重要特征，往往与故障具有很高的相关性。我们借助机器学习的聚类算法等工具可以从运行状态数据中检测出异常信息。...论场景：找到适合的应用场景最重要 1）投入大量的精力去收集数据，然后去监控和分析，值得这样去做的场景不是很多 2）数据不会直接告诉你答案，必须分析，必须用，必须干 3）实际上在生产前的设备疲劳性实验数据比结果大数据预测分析的结果要准确的多...4）预测的结果直接用于维修决策还不成熟，只能作为故障诊断的辅助手段 5）不是有故障就需要立即维修，还要分析故障带来的影响，如果不是安全敏感部件，可以带病运行 4.

    3.7K100

    通过深度学习进行高频传感器故障检测和预测性维护

    机器都会有故障和失灵。确定设备的状况或维护计划何时应该执行，是影响成本和生产力的极其战略性的决定。 机器学习方法已经成为一种很有前途的工具，在预测维修应用，以防止故障在生产线。...然而，这些解决方案的性能取决于适当的数据分析和选择正确的分析方法。 在这篇文章中，我们面临着与之前其他相关文章一样的预测维护任务:使用CNN进行预测维护，使用CRNN进行预测维护。...在音频分析中看到它们的应用很常见，但我们在这里利用它们处理高频数据的能力。 模型 如前所述，我们使用基于卷积的网络来预测液压管道的系统状态。我们在卷积块中加入一些使用剩余跳跃连接的捷径。...跳过连接添加从网络中的一个初始点到转发点的映射。如果网络不能学习更多的东西，网络的权值将保持不变，否则，如果进行了改进(在损失或度量优化中)，网络权值将随之改变。...更详细地预测了仅考虑发动机功率的液压试验台的一般情况。考虑的信号具有高频特征，这就不可避免地要对我们的数据进行一些初步的处理。通过基于MFCC的特征提取过程，生成有价值的信息。

    91250

    浅谈国外航空发动机大数据应用

    大数据不仅仅依靠数据的体量，可视化分析、数据挖掘算法、模型预测分析、数据质量和数据管理等大数据分析方法均已成为决定数据价值的关键因素之一。只有通过有效的数据分析才能获取深入的、有价值的、智能的信息。...售后服务阶段采用健康管理平台，对每一台发动机中上百个传感器的数据采集进行及时地分析，致力于提前发现发动机的异常运行事件及可能的故障，提前警示是否需要保养，保证发动机产品的安全、持续运营。...2015年，普惠启动了十几个数字化分析项目，包括监测发动机性能的预测性模型等。为了将理论与行业前沿的专业知识相结合，普惠将合作范围扩大至IBM、麻省理工全球运营领袖项目及联合技术研究中心。...采用尖端的数据分析及实时信息帮助预测与预防运营中断的发生；改善与客户的沟通，推动与客户之间更加透明、更加紧密联系的工作方式。 GE致力于打造“传感器+大数据”的工业互联网模式。...在维持发动机可靠性的同时，提高发动机的其他性能,同时避免发动机出现突发性故障而紧急返修是GE开展数据分析的目标。

    1.5K50
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券