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如何搭建大规模机器学习平台?以阿里和蚂蚁的多个实际场景为例

近年来,随着“大”数据及“大”模型的出现,学术界和工业界对分布式机器学习算法引起了广泛关注。针对这一刚需,本论文设计了一个独一无二的分布式平台——鲲鹏。它无缝的结合了分布式系统及并行优化算法,解决了大规模机器学习算法带来的一系列问题。鲲鹏不仅囊括了数据/模型并行、负载平衡、模型同步、稀疏表示、工业容错等特性,而且还提供了封闭好的、宜于调用的API供普通的机器学习者开发分布式算法,降低使用成本并提升效率。 本论文的实验在十亿级别的样本和特征数据上进行,结果表示,鲲鹏这一设计使得一系列算法的性能都得到了极大的提升,包括FTRL,Sparse-LR,以及MART。此外,鲲鹏在阿里巴巴双11狂欢购物节及蚂蚁金服的交易风险检测中体现出了其巨大的应用价值。 研究背景 现在是个大数据的时代,各个平台的数据量都与时俱进。举例而言,国外的Twitter每

IT运维日志分析中有哪些常见但没啥用的功能

日志分析是IT运维领域非常重要的一部分工作。甚至可以说,在平台化、模块化、服务化盛行的今天,这部分工作的重要性已经逼近传统的设备监控。不过日志由于来源、使用者、管理者都比设备指标要复杂,导致日志分析的功能需求,也庞大很多。在这些庞大的,或者说『泥沙俱下』的功能需求中,有那么一些然并卵的,或许因为听起来很炫酷,或许因为想延续过去的使用习惯,今天因为出差到外地,难得有空放松下,决定吐槽几个这种然并卵的功能。 realtimealert 排在第一位的就是所谓的『实时告警』。做一个告警系统,其实可以分成两类不同的目的: 出现了问题要修复, 快要出问题得避免。 那么分开说: 如果是要喊人来修复的,假设你的告警内容已经细化到完全不用再排查问题,从告警发出来,到你登录到服务器解决问题,至少也需要数分钟级别——根据墨菲定律,这时候你很可能在睡觉在吃饭在坐车在团建,那么十分钟已经是你行动迅速了。那么告警是第0.1秒发出来的,跟是第10秒发出来的,有什么区别?而把告警从间隔10秒压缩到1秒内的实时,需要花费的架构调整和成本上升,可不是一点半点……(你说一个关键字实时过滤没啥成本?那你需要先加强一下告警系统...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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