编者著：井老板是我11年入行加入百度时的团队大老板，骨灰级老炮，逮着这个机会不容易，把业内常见问题都问了个遍，以飨读者。井老板生性洒脱，嬉笑怒骂皆成文章，道理自在其中。这里是接地气、有高度的《运维百家讲坛》第 1 期，开讲！
嘉宾介绍
井源，左一，前百度运维架构师，前小米运维负责人，前美菜CIO
有些运维人员反映公司对运维的价值所知甚少，您当年是怎么给公司讲清楚运维的价值的呢？
首先需要和公司讲清楚运维的岗位职责（运维是干什么、产出什么）和关键指标（度量产出成果），比如工作围绕稳定、安全、高效等方向展开，开展了哪些运维项目，如何主动推进关键指标的达成。
关键指标，不仅仅包含服务可用性，还有比如服务器资源达标率、服务故障数据（故障分类、故障响应时间、平均故障恢复时间、故障告警覆盖率）、服务安全指标、服务资源到位时长等等。
比如搭建一套完善的监控系统：
监控服务器资源使用率，找出使用率不达标的服务器进行回收或资源重新分配，通过虚拟化、容器化等手段提升资源使用率 梳理告警阈值，规范P0、P1、P2、P3告警级别；监控系统提供告警合并、智能定位建议，提供活跃告警聚合，提供时间纬度的告警分析。方便更快的告警响应和故障定位，提升故障响应时间、故障恢复时间等 服务的告警和预案梳理，缩短平均故障恢复时间，提升故障告警覆盖率
业内有观点认为云和Kubernetes这样的基础设施的崛起会让运维岗位逐渐消亡，您是怎么看待这样的观点呢？
很多年前我们运维团队的口号是NO Ops，博客是noops.me。
很早就说过，运维岗位会逐渐消亡，或者部分工作职责会消亡。拿系统运维来举例，以前管理的团队需要服务器工程师、内核工程师、网络工程师、CDN工程师、机房运维工程师等小20人的团队。后来通过引入公有云，团队只有4个人，云资源管理员1人、CDN调度工程师1人、网络工程师1人、内核工程师1人，他们只需要管理和调度好第三方公司提供的资源和服务即可。
随着K8s和云的普及，以及研发代码工程化的不断成熟，运维在这个过程中的参与度会越来越少。在部署框架成熟的情况下，为了节省运维人力，提升部署效率，二、三级服务的部署已经交给研发自助完成。
随着科技的发展，时代的变化，一个岗位的消亡是很正常的事情，及时做好调整和规划才是思考的重心。
在企业大范围上云的当下大环境里，您觉得运维人员应该做出哪些调整才能更适合当下的人才需求？
在上云的大环境下，运维工程师更应该面向业务、面向架构，拓展自己的业务范围，成为保障业务稳定的关键人才。如果还是和以前一样，仅仅只关注监控报警，只负责服务部署变更，那么势必会被淘汰。
另一方面，可以往专精的方向走，成为某个领域的专家（监控、大数据、K8s、数据库等等），走运维研发专家的方向。
人生的建议，多寻找一些副业，运维工作只是生活的一小部分。
AIOps热炒了几年，但是最近明显声量变小了，您觉得企业现阶段应该落地AIOps么？应该注意哪些问题？
就拿智能监控为例，看到了很多文案说要通过AI预测故障、智能定位。到现在没有看到任何靠谱的案例。在一个服务变更快、依赖关系复杂、故障影响因素多的互联网业务系统中，如果真能通过历史数据，实现故障预测。那还不如去做地震预测，有几千年的地震数据积累，能够产生很大的社会价值。
做AIOps的前提，是真的懂AI，清楚机器学习和神经网络的原理。有多少人工才有多少智能，AIOps才能不是一个口号。
chatGPT这样的AI能力您觉得未来是否有可能解决运维行业的问题？
比如在故障管理中，根据故障的设备、数据、描述，通过知识库、历史故障库等等，给出故障可能的辅助建议(suggestbot)
BTW，如果你已经可以玩转chatGPT了，把这个技术投入到其他更能产生价值的领域吧，别老在运维这个领域耗着……
业务程序的部署，到底应该交给研发来做还是应该交给运维来做，在很多公司争论不休，您是怎么看待这个问题呢？
之前提到过，我们二、三级的服务是完全由研发去做，一级服务是运维和研发轮流去做，主要目的主要是让运维清楚当前服务的变化情况而已。运维人员在公司一开始做部署，更多是规范线上环境，规范服务部署方式，从而更好的研发部署系统，掌控所负责的服务架构。
安全问题、流程问题，完全可以通过部署系统去解决。运维就不要守着这个没任何价值，没任何沉淀的工作不放了。
您最想对（运维）行业说的一句话是？为什么？
“物理学没有不存在，只是我们认为的物理学，可能不存在。” 运维行业可能也不存在了，多少运维人的梦想是AIOps、NOOps，要么自己去干掉这个行业，要么在这个行业被干掉。
工具选型这块，到底是自研，还是使用开源，还是使用商业产品，是如何抉择的？
有能力有时间就使用开源，能力一般时间有限就使用商业产品。有钱有闲还很自负的话，可以尝试下自研。
您所在的公司是否也是多云架构？您觉得多云场景下哪些能力应该依托云厂商哪些能力应该自建？
我们是多云架构。专线或者数据传输的能力，这个需要自建。基于多云之上的公共能力也可以自建，比如监控系统、数据备份系统、部署系统、微服务核心组件等，其他的交给云厂商就好了。
您印象最深的一次故障是什么？对您有何启示？
运维这么多年，遇到的诡异故障太多了，root cause让你根本想象不到。只能说，故障很难避免，只能设法减少故障的频率、影响面和影响时间。
所以你的绩效不是故障次数和故障级别，而是故障影响面、故障响应、恢复时间等。
面对当下快速发展的基础技术，您对给刚入行和入行已久的运维人员，分别有什么职业规划的建议吗？
比较偏激哈~刚入行的，建议尽快转行！入行已久的，转行技术相对困难，已经打上了深深的运维烙印。我见过太多运维人员转行其他技术，多数都是运维研发、运维产品经理的岗位，还是找一下副业吧。
您觉得传统运维和SRE的区别是什么？您的团队做出这样的转型，其背后的思考是？
这都2023年了，聊这个话题就跟互联网运维弄个NOC监控值班一样，开倒车。
如果现在还在考虑要不要转型SRE、怎么转型SRE、SRE的变化这些问题，就跟5g时代，还在考虑用2g，还是3g……都会被时代所淘汰。
是否有种戛然而止的感觉？哈哈，这是《运维百家讲坛》第1期，我们会持续邀请业内大佬前来分享，越是有不同的观点才越有意思，越是能够引发思考，咱们一起，抱着开放的心态，聆听百家之言。下一期，再见！
点向量坐标矩阵的几何意义介绍旋转矩阵的几何含义之前，先介绍一下点向量坐标矩阵的几何含义点：在一维空间下就是一个标量，如同一条直线上，以任意某一个位置为0点，以一定的尺度间隔为1，2，3...,相反方向为-1，-2，-3...；如此就形成了一维坐标系，这时候任何一个点都可以用一个数值表示，如点p1=5，即即从原点出发沿着x轴正方向移动5个尺度；点p2=-3，负方向移动3个尺度； 在一维坐标系上过原点做垂直于一维坐标系的直线，则形成了二维坐标系，此时描述一个点需要两个数值来表示点p3=（3，2），即从原点出发沿着x轴正方向移动3个尺度，在此基础上沿着y轴正方向移动两个尺度的位置就是点p3。
文章目录🔥Linux系统目录结构🔥Linux用户和用户组🔥Linux用户管理🔥Linux系统目录结构文件系统组织结构⭐ /lib系统开机所需要最基本的动态链接共享库，其作用类似于Windows里的DLL文件。几乎所有的应用程序都需要用到这些共享库。⭐ /lost+found一般情况下是空的，当系统非法关机后，这里就存放了一些文件。⭐ /etc所有系统管理所需要的配置文件和子目录my.conf⭐ /usr用户的很多应用程序和文件都放在这个目录下。⭐ /bin是Binary的缩写，这个目录存放着经常使用的命令⭐ /sbin(usr/sbin、/usr/local/sbin)sbin就是peruse
急促的告警铃声响彻寂静的夜晚。对运维人来说，晚间值守耗费更大的精力，往往一个简单的磁盘使用率告警通知，就不得不爬起来进行处理，毕竟告警无小事，对于小问题，运维人也不能心存侥幸心理。虽然有着值班人员和团队的支撑，但频繁的告警还是让运维人员精疲力竭，如何让系统的稳定性提高，减轻一线人员的工作量，减轻一线人员的压力？通过智能运维，实现故障自愈将成为不可避免的选择。故障自愈是提升企业网络系统可用性和降低故障处理的人力投入，实现故障自愈从"人工处理"到"无人值守"的变革。通过实时发现告警，进行预诊断分析，判断告警类型和级别，如果是一般告警，平台进行自动恢复，如果是严重复杂告警则通过告警通知、运维工单等形
我想从我的S3容器中读取照片的几何形状。当它在我的本地时，这是有效的:defphoto_geometry(style=:original)@geometry||={}@geometry[style]||=Paperclip::Geometry.from_filephoto.path(style)end但是当我将模型切换到S3时它似乎不起作用。有什么建议吗？更大的故事是，我正在尝试编写一些代码，允许我从S3检索照片，允许用户裁剪它们，然后将它们重新上传回S3，仍然由回形针分配。编辑:这是返回的错误:Paperclip::NotIdentifiedByImageMagickError:ph
作为一个10年老运维，在开始这篇文章之前，先送给大家一句话：干啥不好，非要做运维，听人劝，吃饱饭，趁年轻，换行吧！好了，不开玩笑了，回到正文中来。当谈到运维职业发展情况时，很多人都会说运维做不长久，然后劝人做两年就赶快转研发吧！总之是全面唱衰运维！但作为一个老运维，我想说的是：运维转开发确实是一个不错的选择，但运维做不长久则完全是对运维的偏见了!很多人有运维做不长久的偏见的原因其实和运维职业的特性有关，运维有三个老生常谈的特点：打杂，背锅，睡的少！说运维打杂，是说运维工作比较宽泛，运维职业门槛不高，什么都得会一点。公司里但凡跟计算机有关的事，可能都会找到运维，这就导致了运维工作比较杂！至于背黑
前言大家好，我是互联网老辛，专注云原生领域布道的终身学习者，本文是新班第一课需要准备的工具库，也是大家日后工作必备的武器库，能够提高学习和沟通效率，更好的完成运维工作。🏠个人主页：[互联网老辛](https://zmedu.blog.csdn.net)🧑个人简介：互联网老辛，云原生领域讲师，创业公司负责人😉😉💕座右铭：向内归因，一切问题先从自身找原因🍺🍺🍺💕欢迎大家：这里是CSDN，我总结知识的地方，喜欢的话请三连，有问题请私信😘文章目录前言一.常用工具1.1linux系统篇1.2效率工具包1.3其他辅助工具1.4个人网站类工具二.书籍推荐总结一.常用工具1.1linux系统篇以下分享，部分在
我正在尝试采用任何three.js几何体并将其现有面分割为更小的面。这实质上会给几何图形更高的“分辨率”。three.js的示例中有一个分割修改器工具，它非常适合我正在尝试做的事情，但它最终会改变和变形几何体的原始形状。我想保留原来的形状。ViewtheSubdivisionModifierExample当前分割修饰符的行为示例:我希望它如何表现的粗略示例:分割修饰符是这样应用的:letoriginalGeometry=newTHREE.BoxGeometry(1,1,1);letsubdivisionModifier=newTHREE.SubdivisionModifier(3);l
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本节主要讲解了如何将二维多边形划分为多个不相交的三角形。一、画廊问题artgalleryproblem 考虑如下场景，在一个尺寸为多边形的画廊中放置摄像头（哨兵），需要放几个才能完全覆盖该场景？可以看到下图至少需要两个哨兵。 如下图，若多边形是凸多边形或星形多边形，那么只须在中间的核位置放一个即可，此情况为该问题的最小解（下界）： 若多边形不规则，那么最多n个点，即n多边形的每个顶点都设置一个哨兵，就可以将整个多边形覆盖，因此问题的最大解（上界）为n。 实际上，对于n个顶点的不规则多边形而言，最多只须n/3个点即可覆盖，如下图红点所示：因为场景不同导致
我想使用2个网格创建一棵松树，一个用于树干，另一个用于灌木，这就是我所做的:varpine_geometry=newTHREE.Geometry();varpine_texture_1=THREE.ImageUtils.loadTexture('./res/textures/4.jpg');varpine_geometry_1=newTHREE.CylinderGeometry(25,25,50,6);varpine_material_1=newTHREE.MeshBasicMaterial({map:pine_texture_1});varpine_1=newTHREE.Mesh(p
