百度大规模在离线混部系统架构演进和实践
百度研究报告
百度研究报告百度研究报告摘要：本报告对百度进行了全面的研究和分析，涵盖了公司的历史背景、业务模式、市场竞争、创新能力等方面。
研究结果表明，百度作为中国最大的互联网公司之一，在搜索引擎、在线广告和人工智能领域有强大的市场份额和核心竞争力。
然而，公司仍面临着市场竞争的挑战和技术瓶颈，需要继续加大研发和创新投入，以保持竞争优势并推动公司长期发展。
关键词：百度，互联网，市场竞争，创新能力一、引言随着互联网的迅猛发展，搜索引擎成为人们获取信息和寻找服务的重要工具。
作为中国最大的搜索引擎服务提供商，百度凭借其强大的技术能力和市场知名度，一直占据着国内市场的主导地位。
本报告旨在深入研究百度的发展历程、业务模式、市场竞争和创新能力，以全面了解公司的现状和未来发展趋势。
二、百度的历史背景百度成立于2000年，由李彦宏等人创办，总部位于中国北京。
公司最初专注于搜索引擎技术的研发和应用，随着用户规模的不断扩大，百度逐渐成为中国互联网市场的主导力量。
2005年，百度在美国纳斯达克交易所成功上市，成为中国互联网首家在美国上市的公司。
三、百度的业务模式百度的主要业务包括搜索引擎、在线广告和人工智能。
搜索引擎是百度最核心的业务，通过搜索引擎，用户可以在互联网上快速找到所需的信息和服务。
在线广告是百度的主要收入来源，公司通过向广告主提供精准的广告投放平台，实现了广告业务的高速发展。
人工智能是百度未来发展的重点领域，公司积极投入资源研发人工智能技术，打造智能化的产品和服务。
四、百度的市场竞争作为中国互联网市场的巨头，百度面临着竞争对手的挑战。
360搜索、搜狗搜索等搜索引擎公司通过创新技术和服务，逐渐蚕食了百度的市场份额。
在在线广告领域，腾讯和阿里巴巴等巨头公司也通过自有的广告平台和资源优势与百度竞争。
此外，谷歌等国际巨头也进入中国市场，对百度构成了威胁。
五、百度的创新能力百度具有较强的创新能力，不断推出新产品和服务以满足用户的需求。
百度腾讯系统架构演化
看看腾讯、百度等这样的大型网站系统架构是如何演化的2014-9-29 01:01|发布者: 田云|查看: 715|评论: 0摘要: 前言一个成熟的大型网站(如淘宝、天猫、腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、 ...前言一个成熟的大型网站(如淘宝、天猫、腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。
所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的，并不是一蹴而就;不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿用户的实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，他们都有各自的业务特性，系统架构也有所不同。
尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下，找出其中共用的技术，这些技术和手段广泛运用在大型网站系统的架构中，下面就通过介绍大型网站系统的演化过程，来认识这些技术和手段。
一、最开始的网站架构最初的架构，应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上，如图：二、应用、数据、文件分离随着业务的扩展，一台服务器已经不能满足性能需求，故将应用程序、数据库、文件各自部署在独立的服务器上，并且根据服务器的用途配置不同的硬件，达到最佳的性能效果。
三、利用缓存改善网站性能在硬件优化性能的同时，同时也通过软件进行性能优化，在大部分的网站系统中，都会利用缓存技术改善系统的性能，使用缓存主要源于热点数据的存在，大部分网站访问都遵循28原则(即80%的访问请求，最终落在20%的数据上)，所以我们可以对热点数据进行缓存，减少这些数据的访问路径，提高用户体验。
缓存实现常见的方式是本地缓存、分布式缓存。
阿里腾讯百度的组织结构
阿里腾讯百度的组织结构 Revised by BLUE on the afternoon of December 12,2020.《技术管理之巅》本书为您解密国内顶级互联网公司技术团队管理的精髓。
作者结合自己十余年在国内知名互联网公司MySteel、1号店等担任PMO总监、技术总监的丰富经验，进行归纳和总结。
本节为大家介绍最佳实践案例：阿里、百度、腾讯的组织架构。
3.3.4最佳实践案例：阿里、百度、腾讯的组织架构3.3.4最佳实践案例：阿里、百度、腾讯的组织架构案例3-4阿里、百度、腾讯的组织架构首先，我们来看阿里集团的组织架构。
阿里集团战略官曾鸣在公司内部讲得最多的一句话是协同，不是协调。
协同是一群人用网络化的方法，自组织地朝一个目标共同努力，而不是由上而下行政指令的方法，告诉你必须走同一条路。
阿里巴巴正在朝着生态化的组织形态演进。
所谓生态化的组织形态，就是自上而下的管理会减少，而横向之间的主动连接会更多，基于兴趣、靠任务结合起来的项目和自组织的业务会越来越多，这跟原来金字塔结构的组织形态大不一样。
2012年阿里巴巴分拆为“七剑”，觉得不够；2013年又拆分为25个事业部，数量也还嫌少。
将来有可能被定义成35个、45个、55个甚至更多个事业部，或者小的业务单元，才能织成一张大网，在这样的组织之下，底下的人做决定的可能性就会越来越大。
阿里巴巴是从一个非常确定的世界走向一个网状、不确定的世界。
阿里巴巴正从原来的金字塔结构变成一个更生态型的组织。
传统自上而下的组织形式，它的特点是控制、命令，管理工具是做计划、预算。
今后会慢慢变成靠激发、鼓励、指明方向、自下而上这种方式，从所谓的整合资源变为资源聚合。
阿里巴巴哪个部门如果缺人，现在很少搞集团统一调配，你有本事自己去说服别人愿意跟你干，这叫聚合资源。
就像一个个风火轮，你的能力足够大，你就会吸引更多的能力、资源，这是一种市场的力量，也是一种生态系统的力量。
网络优化毕业设计
摘要
随着现代通信技术的发展，移动数据通信日益受到重视，其应用也越来越广 泛。GPRS（通用分组无线业务）正好迎合了移动通信市场的迅猛发展。然而，由 于GPRS业务量、GPRS用户的不断增加，以及无线资源的日益紧张，GPRS网络现 有的设计与规划已经不能满足用户的需求，因此网络优化显得格外重要。
本文首先对GPRS网络的发展状况以及GPRS网络原理作了介绍；其次简述了 GPRS网络优化的原则和目标，并对GPRS网络系统优化的过程作了主要分析；同 时以中国联通焦作地区的GPRS网络为研究对象，对本地区GPRS网络存在的问题 进行了概述，并依据话务统计结果、实际测试结果，重点从理论上对网络覆盖、 网络监控、无线侧、网络侧及PDCH分配等角度分别进行了研究和分析，提出了影 响各个环节的可能因素；最后结合焦作本地区GPRS网络的实际问题，给出了具体 的优化思路和方法，对网络优化前后的性能指标进行了分析和总结，并且对数据 业务的应用与发展作了展望。
1.2 CSD 与 GPRS 技术的比较..................................................................................2
1.2.1 电路交换的通信方式.............................................................................................................2 1.2.2 分组交换的通信方式.............................................................................................................3 1.2.3 GPRS 与 HSCSD 业务的比较 .............................................................................................4
百度与天网——你不知道的那些事
C oV E R S TO R Y封面报道16中国教育网络20145提起搜索，人们无疑马上想到G oogl e、百度这样的搜索引擎巨头，而谁又能想起曾盛行于教育网的我国首个搜索引擎——北大天网。
如今，百度已然成为全球最大的中文搜索公司，占据了国内搜索份额的80％，在中文搜索领域可谓一方霸主。
若探究其背后的成长史，查看百度初创时的“七剑客”及其主力开发人员，跟北大天网可谓渊源颇深。
虽然，百度的成功是否借鉴天网一直未有定论，但可以确定的是，包括刘建国、雷鸣、周利民等这批北大天网的骨干人员，对百度的早期贡献不容置疑。
天网脱胎于北大网络所北大天网在教育网内绝对是一个耳熟能详的名字，作为国家“九五”重点科技攻关项目“中文编码和分布式中英文信息发现”的研究成果，与清华指南针、华南理工木棉并列为教育网三大搜索引擎，早在1997年首先在cE R N E T上向广大I nt er net用户提供w eb信息搜索及导航服务。
据北京大学原计算中心主任张兴华教授介绍，作为当时教育网内的三大搜索引擎之一，北大天网何以能脱颖而出，得益于北大对汉语言文字长期研究积累这一得天独厚的优势。
对搜索引擎的研究最早起源于“中国教育和科研网”一期工程中的子项目，当时由北大网络与分布式系统研究室陈葆珏教授带队，由北大网络实验室与北大汉字研究所以及东北大学共同承担了该课题任务。
由于北大对中国语言文字的长期探索与积累，针对中国语言文字的语法和特定文字意义等特点，将它与计算机技术相结合优化了搜索范围，并使用轻量级的目录服务和文字检索方式，最终开发了北大天网搜索引擎，并于1997年10月29日在教育网内正式推出了天网搜索1．0版本。
同时，还赋予了它一个极有文化意韵的名字：天网。
张兴华说，取意天网恢恢，疏而不漏，用在信息搜索上再贴切不过。
当时该团队的主要负责人还有北大副教授刘建国，即后来百度的首席技术官(cT0)。
在北京大学任教的刘建国，早在1995年就已经开始了搜索技术的研究，并负责国家重点九五攻关项目“大型中英文信息发现系统”的研制开发。
“云智一体”,百度智能云交出2020成绩单
“云智一体”，百度智能云交出2020成绩单作者：石菲来源：《中国信息化》2021年第01期2020年人工智能的应用一直处于不断深化之中，以人工智能和云计算等为代表的信息技术与实体经济的深度融合成为2020年的主旋律。
一方面，人工智能通过培育新业态创造出更多的新业态和新岗位，另一方面，数字化正在帮助中国经济从制造中心走向创新中心。
郭梅是一位曾经在煤矿做了8年监控员的34岁女员工，在百度（山西）人工智能基础数据产业基地（简称“百度山西数据标注基地”），她成功转型进入一个新岗位“数据标注师”，每月收入可达到5000多元。
今年7月，郭梅的故事也被中央电视台《新闻联播》所报道。
在百度山西数据标注基地，像郭梅一样的数据标注师还有3000多位。
用百度CTO王海峰的话来说，这就是用技术为社会贡献温暖的力量。
著名经济学家、清华大学国家金融研究院院长朱民表示，中国经济正在迈向高收入阶段，处于产业结构调整的关键节点。
利用自动化等技术提供劳动生产率是其中的关键。
在这个背景下，人工智能与云计算正在对实体经济转型升级起到重要的催化作用。
在今年上半年举行的夏季云智峰会上，百度智能云宣布了全新战略“以云计算为基础，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道”后，云+AI紧密融合，“云智一体”成为百度智能云的独特竞争优势。
12月17日，“ABC SUMMIT 2020百度云智峰会”在北京举行，百度智能云交出了2020年的年终成绩单。
AI cloud活跃客户数增长65%，AI cloud、质检云等多项排名第一，并多次获选头部厂商及标杆案例。
王海峰称，“这些成绩的取得，是百度践行智能云战略，持续技术创新，与伙伴一起深入产业探索实践的最佳验证。
”会上，王海峰展现了518新战略后百度智能云取得的最新成绩和产业智能化成果。
“云智一体”成百度智能云独特的竞争力，在各行各业加快规模化落地。
王海峰表示，“通过壮‘智’凌云，使能行业，赋能生态，百度智能云将技术突破及应用与产业实际需求相结合，切实推进产业智能化的创新实践。
百度如何通过人工智能技术创新推动搜索引擎发展(案例)
百度如何通过人工智能技术创新推动搜索引擎发展（案例）随着人工智能技术的迅猛发展，百度作为中国最大的互联网公司之一，积极探索人工智能在搜索引擎领域的应用，不断推动搜索技术的革新和升级。
本文将通过案例分析百度如何利用人工智能技术实现搜索引擎的创新发展。
一、自然语言处理技术在搜索中的应用自然语言处理技术（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的重要支撑技术之一。
百度利用NLP技术实现搜索引擎对用户查询的理解和解析，进一步提高搜索结果的准确性和相关性。
以百度智能搜索为例，用户可以通过自然语言输入查询，例如：“我想找一家附近的西餐厅”，而不仅仅是传统的关键词搜索。
百度通过深度学习等技术，将用户的自然语言查询转化为机器可以理解的形式，如地理位置和用户意图信息，从而更好地满足用户的需求，提供更加精准的搜索结果。
二、图像识别技术在搜索中的应用图像识别技术（Image Recognition）是人工智能技术中的热门方向之一。
百度结合图像识别技术，将其应用于搜索引擎领域，为用户提供更加便捷的搜索方式。
举例来说，百度推出的“百度糯米”App可利用图像识别技术，实现用户通过拍照搜素周边餐厅、商铺等信息。
当用户拍摄照片后，百度通过图像识别算法分析照片中的特征，识别出物体或场景，然后根据识别结果展示相关的搜索结果。
这种创新的搜索方式不仅提高了用户的搜索体验，还为商家提供了更多的曝光机会。
三、人工智能机器学习在搜索中的应用机器学习（Machine Learning）作为人工智能的核心，已经成为百度搜索引擎中不可或缺的一环。
百度利用机器学习技术，不断提升搜索算法的准确性和智能化水平，为用户提供更加个性化和精准的搜索结果。
例如，百度搜索引擎通过学习用户的搜索行为和偏好，进行个性化推荐，使得用户可以更快找到自己感兴趣的内容。
同时，机器学习技术还可以通过分析大数据，挖掘并理解更深层次的搜索需求，从而为用户提供更加准确的答案。
技术细则 百度
技术细则百度1. 简介本文档旨在介绍百度公司的技术细则，包括其技术架构、开发规范以及数据安全等方面的内容。
百度是中国领先的互联网公司，提供涵盖搜索引擎、在线地图、在线音乐和视频、电子商务等多个领域的产品和服务。
2. 技术架构百度公司的技术架构采用分布式系统和云计算技术为基础，具有高可用性、可扩展性和灵活性。
以下是其主要组成部分：2.1 分布式存储百度采用分布式存储系统来处理海量数据的存储和访问。
其存储系统具有良好的扩展性和冗余性，能够处理高并发的读写请求，并保证数据的一致性和可靠性。
2.2 分布式计算百度的计算系统基于分布式计算框架，能够进行大规模的数据处理和计算任务。
通过将计算任务划分成多个子任务，并分发到不同的计算节点上执行，可以提高计算效率和处理能力。
2.3 服务治理百度采用微服务架构来实现服务的拆分和管理。
每个服务由一个或多个微服务组成，通过服务治理系统进行统一管理和监控。
服务治理系统包括服务注册中心、配置中心、负载均衡和故障恢复等组件。
2.4 数据安全百度对数据安全非常重视，采用多层次的安全策略和技术来保护用户数据。
包括数据加密、访问控制、安全审计等措施，以确保数据的机密性、完整性和可用性。
3. 开发规范为了保证代码的质量和可维护性，百度制定了一系列的开发规范和最佳实践。
以下是一些主要的开发规范：3.1 代码规范百度采用统一的代码风格和命名规范，以提高代码的可读性和一致性。
包括缩进、命名规则、注释规范等方面的规范。
3.2 测试规范百度鼓励开发人员编写单元测试和集成测试来保证代码的质量。
测试代码要覆盖尽可能多的场景和边界条件，并进行持续集成和自动化测试。
3.3 文档规范百度强调文档的重要性，要求开发人员编写清晰、详细的文档来记录代码和系统的设计。
文档要包括设计思路、接口说明、使用方法等内容。
3.4 版本控制百度使用分布式版本控制系统来管理代码，每个项目都有自己的代码仓库。
开发人员提交代码前需要进行代码审查，并遵循代码合并和发布的流程。
百度发展历程
百度发展历程百度是中国最大的互联网搜索引擎，也是全球最大的中文搜索引擎。
百度的发展历程可以追溯到1999年，当时一个叫李彦宏的年轻人在北京大学的教室里，想到了一个想法：希望能够找到一种更好的方法来获取互联网上的信息。
他决定放弃工作，创立自己的公司。
从那一刻起，百度的发展之路开始了。
百度的发展过程可以分为三个阶段：初创期、高速发展期和全面布局期。
初创期（1999-2005年）：百度的最初版本名为“中文在线”，创始团队通过人工采集和整理的方式提供搜索服务。
2000年，百度推出了第一个独立的全文搜索引擎“百度网盘”，这标志着百度的正式面世。
然而，在刚刚开始的时候，百度面临着巨大的竞争压力，无法与当时的搜索巨头谷歌和雅虎抗衡。
但是，百度团队没有放弃，他们始终坚持不断创新和改进，逐渐壮大起来。
高速发展期（2005-2010年）：2005年，百度成功上市，成为中国互联网公司中的龙头企业。
随着中国互联网用户数量迅速增加，百度利用其先发优势越来越深入人心。
他们推出了一系列新产品和服务，包括贴吧、知道、文库等，并通过收购糯米网等公司扩大了自己的业务范围。
在这个阶段，百度的市值迅速增长，成为中国互联网行业的领军企业。
全面布局期（2010年至今）：在过去的几年里，百度继续向其他领域扩张，以实现全面布局。
他们进入了移动互联网领域，推出了百度手机助手、百度地图等产品，与智能手机制造商合作，成为中国手机市场的顶尖品牌。
此外，百度还进军人工智能领域，推出了自动驾驶技术、人工智能助手等产品，并投资了很多人工智能初创公司。
百度还积极拓展海外市场，与国际合作伙伴合作，共同推动全球互联网的发展。
百度的发展历程充满艰辛与挑战，但也充满了机遇与希望。
从最初的一个想法到如今的全球领先，百度始终坚持不懈地追求技术创新和优质服务。
相信在不远的将来，百度将继续引领中国互联网行业的发展，为用户提供更便捷、高效的搜索和服务。
Alibaba Cloud Linux内核资源隔离及混部实践
memcg 水线分级 – 功能效果
新接口memory.wmark_min_adj，范围为[-25, 50]。 - 配合较高的全局min水线（例如4GB~8GB)，通过vm.min_free_kbytes设置
-25 means WMARK_MIN is "WMARK_MIN + (WMARK_MIN - 0) * (-25%)” 50 means WMARK_MIN is "WMARK_MIN + (WMARK_LOW - WMARK_MIN) * 50%” - 负值代表min水线下移，代表的是对内存QoS要求高的memcg组(例如在线组)。 - 正值代表min水线上移，代表的是对内存QoS要求低的memcg组(例如离线组)。
- 红线 为无任何内存压力的在线HSF RT曲线，平稳在150附近 - 绿线 为全局大内存压力下的未部署方案时在线HSF RT曲线，产生了较大波动 - 蓝线 为水线等优化手段后的在线HSF RT曲线，依然有大波动
QoS打标
网络
CPU
Alibaba Cloud Linux
内核资源隔离 技术
I/O
内存
Cpuset && Cpushare
CFS 及时抢占
超线程干扰
处理器 LLC/MB
CGroup v1 writeback iolatency, iocost, ext4
jbd2
Memory CGroup
OOM
Memory QoS
10
memcg 后台回收
内存慢速路径上的直接回收(direct reclaim)会严重 影响业务性能和RT(Response Time): - global direct reclaim 和 memcg direct reclaim - 在memcg维度实现异步内存回收功能 - 引入memcg的usage high 和 low水线 - 类似kswapd内核线程的方式进行后台异步回收 - 缺点：异步回收的开销不好归属至本memcg
数据驱动：从方法到实践
内容简介本书是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，从作者的百度大数据工作说起，完整还原其从零到一构建百度用户行为大数据处理平台经历。
详解大数据本质、理念与现状，围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何将数据驱动方案落地，并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。
最后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践，从需求梳理、事件指标设计、数据接入阶段、实际应用四大阶段介绍数据驱动在不同领域的商业价值，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。
本书贴近企业真实场景，兼具权威性与前瞻性，是广泛适用的普及读物，适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。
图书在版编目（CIP）数据数据驱动：从方法到实践/桑文锋著.—北京：电子工业出版社，2018.3ISBN 978-7-121-33451-1Ⅰ.①数…Ⅱ.①桑…Ⅲ.①数据处理-研究Ⅳ.①TP274中国版本图书馆CIP数据核字（2018）第002302号策划编辑：符隆美责任编辑：张春雨印刷：装订：出版发行：电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱 邮编：100036开本：720×1000 1/16 印张：13.5 字数：260千字版次：2018年3月第1版印次：2018年3月第1次印刷定价：49.00元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。
若书店售缺，请与本社发行部联系，联系及邮购电话：（010）88254888，88258888。
质量投诉请发邮件至zlts@，盗版侵权举报请发邮件至dbqq@。
本书咨询联系方式：（010）51260888-819，faq@。
文锋分享了他在商业数据的真知灼见，不盲目舶来，他明确地知道哪些理论在国内是行不通的，并传递出更本土化的理论。
本书的结构和内容都经过了反复打磨，无论是从技术严谨性，还是从内容的实用性上看，都堪称互联网商业数据的可贵佳作。
百度大规模在离线混部系统架构演进
request
used
物理机
!STABLE STABLE
调度器
混部的核心思路
单机隔离
响应及时，快速避让！
集群调度
Task
离线作业 Task
Task
Task Task
Task
Task Task
离线框架
隔离：更加精细的管控策略
• CPU：
• 1）离线大框绑核：根据单机reclaim资源量；离线内共享； • 2）core-aware：快退避，慢启动，避免HT干扰； • 3）HT干扰规避：自动从迁移离线作业，避免和在线服务干扰； • 4）L3-cache：CAT隔离； • 5）CPI干扰抑制：检测、干扰源识别、避让；
响应慢，但是有规划的调度
隔离：保证在线不受影响
• 基本思路： • 1）内核和用户态管控 • 2）离线“大框”模型
• CPU：大框绑核 • 内存：大框硬限 • IO：隔离磁盘、计算框架优化 • 网络：QoS、Transkeeper
• 兜底策略：单机SLA
Watch-Dog
在线服务
S1
S2
S3
S3
S3
2014年
• Matrix上线 • 离线计算混部
• Normandy
• 在离线混部 （千寻）上 线
• 规模1万
2017年
• 混部规模达5万 台
• 在线合池启动
2019年
• 混部规模达10 万台
• 机器默认交付
百度从All in到AI复兴,还要经历多少腾挪？
被指责在移动互联网上落伍，于是把各自为战的各种部门、包括在2011年到2013年并购的大批业务整编，全员抓收入促利润——动作很多，但并没有改变市场格局，也未把百度带上一个新的台阶。
2015年1月的这次大动作原本被外界高度看好，扛着百度收入中坚的向海龙负责SSG（搜索业务群组）、被戏称是“太子人选”的李明远很顺理成章的负责MSG（移动服务事业群组）、加入百度四个月的大神级牛人张亚勤负责EBG（新兴业务事业群组）。
此外还有大大小小十几个事业部和研发支持类的部门撑着百度的后台。
从纸面上看，从保传统收入、抢移动互联网，到布局新兴市场，都照顾周到了。
结果并不如人意，纸上谈兵的丰满与现实冰冷碰撞，百度在自己不擅长的打法上前行缓慢。
2015年9月的百度世界大会上，O2O成为了百度的年度主题——百度希望用搜索及搜索衍生产品，去连接3600行。
百度做O2O这件事情，以及重点砸外卖的举动，今天被诟病很多，并与谷歌做无人车拿出来做对比，但复盘下来，并无大错，在经过一连串的买买买和上下对移动互联网的快速转身，百度发现自己在移动互联网端虽然木有出微信这样的大产品，但到底还是站住了，至少流量木有掉，相反总量还在涨，只是PC端的比例在下滑，移动端在增长，这就麻烦来了。
问题来了，流量在涨，而且移动端的比例在加大，不是好事吗？何以有麻烦啊？麻烦在于，虽然流量在涨，而且移动端的比例在加大，但对于百度来说，其以往的收入模式都是建立在PC端的，百度以往的竞价排名这一套其实玩不转，无他，手机上展示空间太小，就那么点屏幕，咋竞价排名啊。
百度的算盘是，把自己在移动端富裕的流量倒给线下的商家，收商家的钱，这样在移动端有收入，而在PC端，继续做竞价排名，反正这个市场上百度还是通吃，至少在未来几年里，想做多少收入就做多少收入，这样就形成整体流量、移动端流量、整体收入、移动端收入都在增长的美好场景，由此能支撑起百度的股价，对一家高科技公司来说，持续增长的股价能让其在公开市场上获取更多的资金和招募更多的人才，这能让百度形成缓冲期。
百度发展历程
百度发展历程2000年1月两位创始人创建百度2000年5月为硅谷动力提供服务2000年6月全面进入中国互联网技术领域2000年8月为搜狐提供服务。
2000年9月推出面向企业级用户的检索软件2000年9月DFJ、IDG等国际投资2000年10月为新浪提供服务。
2001年1月为263 提供服务。
2001年2月为提供搜索服务2001年10月百度推出全新商业模式---搜索引擎竞价排名2002年1月央视国际全套引入了百度“网事通”信息检索软件。
2002年6月推出“IE搜索伴侣”2002年10月为雅虎中文提供服务2002年11月为网易提供服务，发布mp3搜索2003年6月百度超越Google，成为中国网民首选的搜索引擎2003年6月据美国第三方权威统计机构Alexa统计，在最受欢迎的中文网站中百度已经位居第四。
2003年7月百度推出图片、新闻两大技术化搜索引擎2003年12月1日，百度陆续推出地区搜索、“贴吧”等划时代功能2004年3月中国搜索引擎调查揭晓，百度垄断中文搜索市场2004年5月据Alexa最新显示百度已经成为全球第四大网站2004年11月手机上能使用百度2005年08月08日百度在美国纳斯达克挂牌上市百度公司（，inc）于1999年底成立于美国硅谷，它的创建者是在美国硅谷有多年成功经验的李彦宏先生及徐勇先生。
2000年1月，百度公司在中国成立了它的全资子公司－百度网络技术（北京）有限公司，随后于同年10月成立了深圳分公司，2001年6月又在上海成立了上海办事处。
百度的名字寄托着百度公司对自身技术的信心，另一层含义就是突破“事儿做到九十九度就是做到头”的西方说法，百度就是想要力争做到一百度，做到顶上开花的境界。
百度公司不同于一般意义上的网络公司。
它既不是着眼于互联网内容的提供，也不是门户网站，而是一家立足于自主掌握并提供互联网核心技术的技术型公司。
在中国互联网经济迅猛发展的今天，百度公司结合世界先进的网络技术、中国语言特色以及中国互联网经济发展的现状，开发出了中国互联网信息检索和传递基础设施平台，并且运用最先进的商业模式，直接为整个中国的互联网提供高价值的技术性服务互联网产品，是中国最优秀的互联网技术提供商。
知识库与大模型落地案例
知识库与大模型落地案例：百度知识库背景百度知识库是百度公司推出的一项知识图谱服务，旨在为用户提供丰富、准确的知识信息。
知识库通过整合互联网上的各种知识资源，构建了一个庞大的知识图谱，涵盖了各个领域的知识，包括人物、地点、事件、产品等。
知识库还提供了丰富的API，可以方便地接入到各种应用中，帮助用户快速获取所需的知识信息。
为了提高知识库的质量和准确性，百度采用了大模型技术，利用深度学习算法对海量的数据进行训练和学习，从而提高知识库的问答能力和知识推理能力。
大模型是一种能够处理复杂问题的人工智能模型，它可以通过学习大量的数据来提取特征和规律，从而实现更加准确和智能的问答。
过程数据收集和清洗为了构建一个准确和全面的知识库，百度首先收集了大量的相关数据，包括互联网上的文本、图片、视频等。
这些数据来自于各种来源，包括百科全书、新闻网站、博客、论坛等。
然后，百度对这些数据进行清洗和筛选，去除重复、噪音和低质量的数据，保留高质量和有用的数据。
知识抽取和建模在数据清洗之后，百度利用自然语言处理和机器学习技术对数据进行处理和分析，提取其中的知识和信息。
首先，百度使用文本分析技术对文本数据进行处理，包括分词、词性标注、命名实体识别等，从而得到文本的结构化表示。
然后，百度利用机器学习算法对结构化表示进行训练和建模，构建一个知识图谱，其中包含了各种实体和它们之间的关系。
大模型训练和优化为了提高知识库的问答能力和知识推理能力，百度采用了大模型技术，利用深度学习算法对知识库进行训练和优化。
首先，百度将知识库中的问题和答案对作为训练数据，利用深度学习算法进行训练，从而得到一个问答模型。
然后，百度利用大规模的语料库对问答模型进行进一步的训练和优化，提高模型的泛化能力和表达能力。
API接入和应用开发最后，百度将知识库和大模型的技术应用到各种应用中，为用户提供丰富、准确的知识信息。
百度提供了丰富的API接口，开发者可以通过这些接口获取知识库中的数据，并进行各种操作和应用开发。
百度的人工智能应用案例
百度的人工智能应用案例人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项具有巨大潜力的技术，正在逐渐渗透到各个领域。
作为中国最大的互联网企业之一，百度已经在人工智能领域取得了令人瞩目的成就。
本文将介绍三个百度的人工智能应用案例，展示百度在创新科技研究和商业应用方面的成果。
一、百度机器翻译百度机器翻译是一项基于深度学习技术的自然语言处理服务，目标是通过将大数据和深度学习相结合，实现更加准确、流畅的翻译效果。
该系统通过分析大量平行语料库，根据不同语言之间的对应关系训练模型，并利用神经网络算法实现翻译。
百度机器翻译的独特之处在于，它能够自动学习上下文和语法规则，进一步提高翻译的质量。
百度机器翻译的广泛应用，使其在各个领域都发挥了重要作用。
例如，它可以帮助企业进行国际市场拓展，加快不同语言之间的沟通效率；同时，百度机器翻译还广泛应用于在线翻译工具、语音识别和机器人智能助手等领域，为用户提供更加智能、便捷的服务。
二、百度智能驾驶百度智能驾驶是一个基于人工智能技术的自动驾驶系统，旨在通过计算机视觉和深度学习等技术实现车辆自主导航和智能决策。
百度自动驾驶平台通过构建高精度地图和感知系统，能够实时感知车辆周围环境和道路状况，并利用神经网络算法进行模式识别和决策制定。
百度智能驾驶在实际应用中表现出了卓越的性能。
通过自动巡航、自动泊车、交通标志识别等功能，它大大提升了驾驶安全性和行驶便利性。
此外，百度还与多家汽车制造商和合作伙伴紧密合作，推动自动驾驶技术的商业化进程，为未来智能出行做出了重要贡献。
三、百度人脸识别百度人脸识别是一项利用深度学习和模式识别技术对人脸进行识别和分析的服务。
该系统通过建立庞大的人脸数据库，并训练深度神经网络模型，能够在实时场景中进行高效准确的人脸识别。
百度人脸识别的应用场景非常广泛。
例如，在公安安防中，它可以帮助警方追踪犯罪嫌疑人，提高破案率；在金融领域，百度人脸识别可用于身份验证和防止欺诈行为；同时，它还被广泛应用于人脸支付、人脸门禁等各个场景，为用户提供更加便捷安全的服务。
百度Devops持续集成实践
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APP时代挑战
实践
系统
需要解决三大问题：
1、如何解决客户端DevOps实践人员思路统一问题（如何定标准） 2、解决标准权威性、真实性问题（如何取数据） 3、解决标准与客观、弹性矛盾问题（如何计算）
流程
CI/CD委员会制定初版
完备
各流程环节该具备何种实践 有效 各个实践效果达到多少
提至技术委员会酝酿 公司范围内进行公示 抽样分数与实际分析
流程 研发流程环节是否完善
三位一体
算法：
Ti
n ij j1
例子：
Ci( V ij P ij
j1 n n j1
T
V i j Q ij D i j
m
APP
需求
开发
代码准入
测试
灰度验证
发布
V ik )
k
流水线/自 动化 10
C=
5
10
20
35
10
10
分级标准 实践名称 Average 编码规范 增量源码安全扫描 CodeReview 增量静态代码扫描 云端编译 P0级自动化回归测试 Unit Test 可维护性检查 • • • • • • • • • • • • • • • • Good Excellent
完备性
有 1性 10 0.63 0.63 1.88 1.88 1.25 1.25 1.25 1.25
10
1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25
特点：
1、权重可调 2 ： 各个阶段、各个实践、完备性和有效性的调权，不断迭代，达到最优； 2、实践项含必做项和选做项：达到依据业务需要弹性控制；
百度智能云容器产品布局和创新应用
AWSAliyun CloudAWS PLATFORM SERVICE
EDAS
Function
CNAP
CFC
SERVICE Middleware
ECS
EKS
Fargat e
AWS Infrastructure
SERVICE Middleware
ACK
ECI
Aliyun Infrastructure
Certification • Certified Kubernetes Conformance Program • Kubernetes Certified Service Provider
Contribution • 2019 Q2 Total Pull Request Merged: 70+ • Kubernetes SIGs Involved: CloudProvider, Scheduler, AutoScaler, Node, CSI，etc. • Project Maintainer: Kube-Batch & Elasct: CloudProvider, ClusterApi, AutoScaler.
公有云CaaS、企业PaaS
Containerized Serverless、多云
GAE
2008
AWS Elastic-Beanstalk
ACE（下线） 搜狐云景（下线）
IBM BlueMix Pivotal Web Servicesos
服务暴露：
• 流量入口不易迁移 • 还有对内部服务调用
解决方案
容器寻址：
• 降维: 放弃容器网络，牺牲容器点对点通信 • 端口换IP: 开放宿主机预留高端口区域，NAT容器出口 • 全局集中管理全网NAT信息
百度大脑AI技术成果白皮书-2019.10-48页 (1)
4
超过专业病理医生水平以及之前由哈佛、MIT 等保持的大赛最佳成绩。研究成果发表于 2018 深度学习医示学习模型， 能够高精度地从语言数据中捕获主题信息。同时，通过联合恢复知识图嵌入空间中的头实 体、谓词和尾实体表示，问答系统的回答准确性得到进一步提高。这项工作发表在 IEEE Big Data 2018[2]，SDM 2019[3]，WSDM 2019[4]从开放领域自然语言句子中提取事实，实现了更 深层次的语言理解可以将几个事实叙述连成一个流利的自然语，使得系统性能得到进一步 的提升。这项工作发表在 WSDM 2018[7]和 EMNLP 2018[8]上。
2.2 算力
人工智能时代，算法能力快速提升，同时，算法对算力的要求也越来越高。为了、连接、 系统和调度的协同设计和技术创新，满足 AI 训练方面 IO 密集、计算密集、通信密集的需 求，以及 AI 推理方面大吞吐和低延迟的需求。与此同时，包括芯片之间、系统之间、设备 之间的互相连接，将帮助不同场景中的计算连接在一起，产生更大的计算力。在系统层兼 顾端云，软硬一体，实现了对算力层、平台层以及 AI 安 全五大核心架构在内的技术布局。同时，安全一直都）/虚拟现实（VR）以及语言与知识等技术能术平台体系进行了重大组织 机构调整，三个体系统一向集团 CTO 汇报，这为技术中台建设和人工智能技术落地提供脑在基础层、感知层、认知层、平台层和安全方面 的技术成果。
i
引言
回顾过去的一年，科技与商业发展的一个关键框架、芯片、计算平台、量子计算、 语音技术、计算机视觉、增强现实与虚拟现实、语言与知识、开放平台、开放数据等诸多 方面取得了令人瞩目的技术成果，还将这些技术成果与行业相结合，成功应用于众多产品 之中，取得了丰硕的人工智能应用成果。
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百度大规模在离线混部系统演进
张慕华
百度-基础架构部-资深研发工程师
自我介绍
团队•2013年加入百度•基础架构部IaaS团队
工作方向•2013-2015：MapReduce、大数据分布式计算•2015-Now：集群调度、容器、资源隔离、离线PaaS
负责系统•ClusterOS：Matrix
•离线调度系统：Normandy
•机器管理：Ultron
计算存储
传输资源
目录
一、背景：为什么要做混部
二、方案：混部架构和核心技术
三、展望：收益和未来展望
从成本说起..
•公司从什么阶段开始关注成本
•规模化、平稳发展期
•公司的成本构成
•研发、运营、服务器
•提升资源利用率是降低服务器成本的重要手段！！
资源利用率现状
•IDC规划：
•在线机房、离线机房分离规划
•资源利用率的矛盾：
•1）离线利用率高，资源不足
•2）在线利用率低，峰值高但不够弹性
•现状分析：
•1）在线天然利用率不足，只有离线、在线统一规划集群才能充分利用资源•2）通过实施在离线混部：提升利用率、减少离线、在线服务器采购成本
目录
一、背景：为什么要做混部
二、方案：混部架构和核心技术
三、展望：收益和未来展望
在离线混部思路•定义
•1）机房统一规划
•2）业务混合运行
•难点
•1）保证在线不受到影响•2）保证离线运行良好•3）挖潜更多的混部资源
百度混部演进历程
2012年2014年
2015年2017年
2019年
•提出混部•BVC/IDLE上线•启动Matrix •Matrix上线
•离线计算混部
•Normandy
•在离线混部
（千寻）上
线
•规模1万
•混部规模达5万
台
•在线合池启动
•混部规模达10
万台
•机器默认交付
混部技术栈
在线PaaS
(Opera 、Beehive ）MR/Spark 批量计算引擎MPI/Paddle 机器学习框架Normandy-Scheduler 离线调度
Matrix *-Scheduler 在线调度Matrix-ResourceManager 在线服务
离线作业搜索Feed
凤巢网盘度秘无人车容器引擎实例管理资源模型资源隔离镜像机制
Matrix-Ultron
机器自动维修机器环境一致性资源化交付流转AFS 文件系统地图。