总第506篇 2022年 第023篇 在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配，从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。 本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程，给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 1 业务背景 2 整体思路 2.1 算力分配问题形式化描述 2.2 挑战分析 3 方案设计 3.1 全链路最优算力决策 3.2 系
引言:集群管理的一个重要目标是提高资源利用率，随着集群规模的扩大，基础设施成本上涨，资源利用率问题逐步突显，为降低成本，混部技术应运而生。本篇文章结合腾讯技术团队在混部方面的落地和实战经验，来介绍各类场景下在线离线混部的相关概念、面临的问题及混部技术方案，抛砖引玉，供大家交流。 混部背景 各大厂商都有自己的集群管理平台，典型的是以k8s（kubernetes）为代表的容器云平台，集群管理的一个重要目标便是提高资源利用率，随着集群规模的扩大，机器成本增加，资源利用率问题开始变得越来越重要。造成集群利用率低的
在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
提到强化学习，似乎总给人一种难以训练且难以落地的感觉。但是听大佬说，企业里强化学习推荐系统(RLRS)落地的例子其实已经有不少，不过一般都没有公开细节。现有公开且知名的RLRS技术分享有：
在不同数据集上训练的大型Transformer模型往往具备很强的上下文学习能力。今天分享的这篇文章，作者主要研究了Transformer在问题决策中的上下文学习能力，为此介绍了「一种决策预训练Transformer（DPT）方法」，该方法是一种有监督得预训练方法，即：在不同的任务中，Transformer在给定请求状态和上下文交互数据集的情况下预测出最佳动作。
在OEMCC13.2集群中添加监控目标，包括Oracle数据库、Weblogic中间件。
时不时就有小伙伴微信里面问我有没有做过，为已有的 ambari 集群修改主机名？之前是有修改过 ip 的，主机名还真没修改过，只能给他提供一份官方的步骤：
陈凯悦，腾讯云高级开发工程师，Crane和SuperEdge项目核心开发。专注于大规模离在线混部和资源调度，目前负责Crane离在线混部和调度相关工作。 孟凡杰，腾讯云容器专家工程师，Crane项目发起人，致力于云原生成本优化，腾讯云降本产品研发负责人。 背景 用户使用云时，为不同特征的业务完成精确的资源配置不是一件容易的事情。FinOps 时代如何玩转应用资源配置 提供了诸多最佳实践。我们再来借助下图的单节点资源使用情况探讨一下资源合理利用的挑战，为简化问题，我们只关注核心资源 CPU。 假设该节点总计
云通信 IM 的终端用户需要随时都能够得知最新消息，而由于安卓手机使用深度定制 Android 系统，对于第三方 App 自启动权限管理很严格，默认情况下第三方 App 都不会在系统的自启动白名单内，App 在后台时容易被系统 kill，因此推荐在安卓设备上集成对应的厂商推送，依赖厂商的系统级服务，推送到达率较高。
Tapdata Cloud 是由 Tapdata 提供的集数据复制、数据开发为一体的实时数据服务，支持主流的开源数据库、商业数据库、消息类中间件以及 SaaS 平台（包括：MongoDB、MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、Elastic、Kafka、Sybase、PostgreSQL、Redis、GaussDB 等），基于日志的数据库 CDC 技术，0入侵实时采集，毫秒级同步延迟，拖拽式的“零”代码配置操作，可视化任务运行监控和告警，能够在跨云、跨地域、多类型数据源的场景下，提供毫秒级的实时数据同步服务和数据融合服务。
在过去的这几年时间里，以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌，一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
在 Kubernetes 中，监控和日志属于生态的一部分，它并不是核心组件，因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配。Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范，任何符合接口标准的组件都可以快速集成。
GB28181-2022注册、注销基本要求相对GB28181-2016版本，做了一定的调整，新调整的部分如下：
之前在腾讯蓝鲸智云-单机离线部署测试中，遇到了几个安装问题，本文记录下3.2 app_mgr组件安装失败 的解决过程，因为这个问题卡了很久(可能也是因为笔者对python相关知识和蓝鲸产品不够熟悉)，虽然最终解决了，但过程本身更值得记录。
# 离线安装zabbix agent端 安装包链接 （提取码：1314） rpm -ivhU zabbix-agent-5.0.3-1.el7.x86_64.rpm 安装后配置文件路径 /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf 内容如下: PidFile=/var/run/zabbix/zabbix_agentd.pid LogFile=/var/log/zabbix/zabbix_agentd.log LogFileSize=0 Server=192.168.0.66 //ser
Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是顶级项目.目前最新的发布版本是 2.1.2. 就 Ambari 的作用来说,就是创建,管理,监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper 等),而并不仅是特指 Hadoop. 用一句话来说,Ambari 就是为了让 Hadoop 以及相关的大数据软件更容易使用的一个工具. 说到这里,大家就应该明白什么人最需要 Ambari 了.那些苦苦花费好几天去安装,调试 Hadoop 的初学者是最能体会到 Ambari 的方便之处的. 而且,Ambari 现在所支持的平台组件也越来越多,例如流行的 Spark,Storm 等计算框架,以及资源调度平台 YARN 等,我们都能轻松地通过 Ambari 来进行部署. Ambari 自身也是一个分布式架构的软件,主要由两部分组成:Ambari Server 和 Ambari Agent.简单来说,用户通过 Ambari Server 通知 Ambari Agent 安装对应的软件; Agent 会定时地发送各个机器每个软件模块的状态给 Ambari Server,最终这些状态信息会呈现在 Ambari 的 GUI,方便用户了解到集群的各种状态,并进行相应的维护.
Recommender systems play a crucial role in mitigating the problem of information overload by suggesting users’ personalized items or services.
问题导读： 1.Flume-NG与Scribe对比，Flume-NG的优势在什么地方？ 2.架构设计考虑需要考虑什么问题？ 3.Agent死机该如何解决？ 4.Collector死机是否会有影响？ 5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施？ 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 《基于Flume的美团日志收集系统》将分两部分给读者呈现美团日志收集系统
心跳发送方、接收方需统一配置“心跳间隔”参数，按照“心跳间隔”定时发送心跳消息，默认心跳间隔60s。心跳发送方、接收方需统一配置“心跳超时次数”参数，心跳消息连续超时达到“心跳超时次数”则认为对方下线，默认心跳超时次数3次。
王玉君，腾讯云后台工程师，拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强，腾讯云后台工程师，拥有两年大数据EMR集群管控运维经验，目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起，越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮，以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术（如容器，不可变基础设施和声明式API等)，使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
一直以来，推荐系统领域面临模型线上线下效果差距大的痛点问题，昂贵的线上 A/B 测试成本使得广大研究人员望而却步，也造成学术界的推荐系统研究与工业界的实际应用间的巨大割裂。随着大语言模型展现出类人的逻辑推理和理解能力，基于大语言模型的智能体（Agent）能否模拟真实用户的交互行为，从而构建一个可靠的虚拟推荐 A/B 测试场景，以帮助推荐研究的应用落地，是一个急迫、重要且极具经济价值的问题。
Memory Maze is a 3D domain of randomized mazes designed for evaluating the long-term memory abilities of RL agents. Memory Maze isolates long-term memory from confounding challenges, such as exploration, and requires remembering several pieces of information: the positions of objects, the wall layout, and keeping track of agent’s own position.
在企业级业务系统日趋复杂的背景下，微服务架构逐渐成为了许多中大型企业的标配，它将庞大的单体应用拆分成多个子系统和公共的组件单元。这一理念带来了许多好处：复杂系统的拆分简化与隔离、公共模块的重用性提升与更合理的资源分配、大大提升了系统变更迭代的速度、更灵活的可扩展性以及在云计算中的适用性，等等。
本篇介绍模仿学习，即玩家边玩，代理边学习，主要分为在线学习和离线学习，在线就是跟着师傅一起学，离线就是看是师傅录制的资料学习，我们主要讲在线学习，就是玩家边玩，AI边学习，可以实时观察学习的效果，离线学习只是记录玩家信息，产生生成一个文件，命令行学习文件即可，不多做介绍。
运营商关注光网的发展与客户的使用体验，客户的互联网使用体验提质一般采用两种方式进行处理。一是观注在OLT上每个用户的光衰进行主动处理，二是通过客服热线或用户测试网站进行被动处理。但这种方式仍存在问题，通过OLT主动查看用户的光衰只关注了最后一公里，而客户是观注端到端的使用体验，该方式仍存在弊端。今天我们来探讨，有什么办法可以做到端到端的互联网业务主动改善？
强化学习（Reinforcement Learning）是当前最热门的研究课题之一，它在AlphaGo中大放光彩，同时也变得越来越受科研人员的喜爱。本文主要介绍关于增强学习5件有用的事儿。
注册和注销基本要求 SIP客户端、网关、SIP设备、联网系统等 SIP代理(SIP UA)使用IETFRFC3261中定义的方法 GB/T28181—2016Register进行注册和注销。
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/717779
离线强化学习算法 (Offline RL) 是当前强化学习最火的子方向之一。离线强化学习不与环境交互，旨在从以往记录的数据中学习目标策略。在面临数据收集昂贵或危险等问题，但是可能存在大量数据领域（例如，机器人、工业控制、自动驾驶），离线强化学习对比到在线强化学习（Online RL）尤其具有吸引力。
经过调研，我们发现 SkyWalking 这一款用于微服务（Docker, Kubernetes, Mesos）框架下的分布式应用行为监控工具刚好能满足我们的需求。
卓晓光，腾讯广告高级开发工程师，负责新闻视频广告整体后台架构设计，有十余年高性能高可用海量后台服务开发和实践经验。目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。 吴文祺，腾讯广告开发工程师，负责新闻视频广告流量变现相关后台开发工作，熟悉云原生架构在生产实践中的应用，拥有多年高性能高可用后台服务开发经验。目前正推动团队积极拥抱云原生。 陈宏钊，腾讯广告高级开发工程师，负责新闻视频广告流量变现相关后台开发工作，擅长架构优化升级，有丰富的海量后台服务实践经验。目前专注于流量场景化方向的广告系统探索。 一、引言 新闻视
近日，第四届中国云计算基础架构开发者大会（China Cloud Computing Infrastructure Developer Conference – 简称 CID），本着纯技术、非商业的原则，以「自由、协作、创新」为理念，在深圳与技术开发者们见面。本届 CID 大会聚焦业界最前沿的云计算基础架构技术成果，覆盖主论坛与三大技术主题分论坛，围绕基础架构技术领域的技术交流，展示先进技术在行业中的典型实践，赋能行业客户业务变革。
1.服务器在数据中心硬件采购成本中占比最高， 其中 CPU、GPU 和 DRAM 是主要成本项；
上周研发提过来说希望对2个表做join，但是这2个表分布在不同的MySQL实例里面。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你推荐5篇关于将强化学习与马尔可夫决策过程结合使用的论文。 1、ReLLIE: Deep Reinforcement Learning for Customized Low-Light Image Enhancement Rongkai Zhang, Lanqing Guo, Siyu Huang, Bihan Wen 低光图像增强 (LLIE) 是一个普遍但具有挑战性的问题，因为： 1，低光测量可能会因实际情况中不同的成像条件而有所不同；
随着公司发展，业务数据量增涨，越来越多的公司都开始利用大数据平台，分析业务，但是大数据平台构建比较复杂，如果完全手动安装（其实非常不方便，组件和版本都要关联对应）。有没有方便一点的安装呢？，有，目前主流大数据平台集成环境安装：分别是CDH 或者Ambari.本文主要介绍CDH 安装。
随着国家政策的导向，互联网基础设施的普及，工业、能源行业的智能化改造已经进行的如火如荼，传统行业的特点是信息化、智能化水平严重落后于其他行业，在进行信息化、智能化改造的过程中，首先第一步，就是要获取底层系统的全方位的数据。
1、ReLLIE: Deep Reinforcement Learning for Customized Low-Light Image Enhancement
大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。目前常用的开源日志系统有 Flume 和Kafka两种， 都是非常优秀的日志系统，且各有特点。下面我们来逐一认识一下。
0. Download the zip package and get jetbrains-agent.jar first
注意： Cloudera Manager默认用户为cloudera-scm，创建具有此名称的用户是最简单的方法。 安装完成后，将自动使用此用户。
离线数据分析平台实战——240JavaSDK数据收集引擎编写 JavaSDK设计规则 JavaSDK提供两个事件触发方法，分别为onChargeSuccess和onChargeRefund。我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程数据，这样可以减少对业务系统的延时性。 SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程， 通过模拟数据的发送然后将数据发送到nginx服务器中， 查看最终是否在hdfs中有数据的写入。 命令： 启动hdfs start-dfs.sh： 命令 su r
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外，还需要 数据采集、结果 数据导出、 任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
9月25日，由CNCF大使、开源意见领袖共同发起的，国内最大的独立第三方云原生终端用户和泛开发者社区——云原生社区，在腾讯大厦成功举办深圳站首届MeetUp。
一、 除了日志数据，关系数据库中的数据也是数据分析的重要来源。在数据的采集方式上，用Spark实现类 Sqoop 的分布式抓取替代了早期定期用单机全量抓取 MySQL 数据表的方式，有效的提升了抓取速度，突破了单机瓶颈。
推荐系统是大数据中最常见和最容易理解的应用之一，比如说淘宝的猜你喜欢和京东等网站的用户提供个性化的内容。但是不仅仅只有电商会用推荐引擎为用户提供额外的商品，推荐系统也可以被用在其他行业，以及具有不同的应用中使用，如网易云音乐的每日歌曲推荐、活动、产品到约会对象。
最终说明OpenAI的默认强化学习算法PPO的部分。（Proximal Policy Optimization）
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外， 还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop 生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
为大家总结新一期 好雨云帮问答集锦（1.16 - 2.5） 请各位老司机慢用～ ---- Q：计算节点可以添加进去，但控制节点添加就报错，有什么好的办法吗？ 查看节点信息： 设置管理节点报错： A: 发生这个问题的原因是在首次运行集群注册时写入etcd的数据发生错误，目前可以通过手动删除错误数据，并重新注册的方式来解决，后续会完善程序做容错处理。下面介绍手动处理方式： 先尝试重新运行dc-agent程序： # 停止dc-agent程序pkill -9 dc-agent# 重新运行 dc-agent 程序dc
基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成 (RAG) 大模型知识库项目。该项目是一个可以实现完全本地化推理的知识库增强方案，重点解决数据安全保护和私域化部署的企业痛点，并支持市面上主流的本地大预言模型和 Embedding 模型，无需付费使用。其核心优势包括：
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