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Uber Cadence 学习

可惜文档晦涩难懂,不使用业内通用模式和架构,自己创造一套,这大概也是 Uber 的一个特色吧?相反 Netflix Conductor 的 JSON DSL 简直就是噩梦。 演进历史:AWS Simple Workflow -> Uber Cadence -> Temporal -> AWS Step Function? Architecture? 当然还有更复杂的用例:uber eats参考资料•Cadence — The only workflow orchestrator you will ever need•Using Cadence workflows id=19734067 samples: https:github.comuber-commoncadence-samples uber eats: https:github.comms2008cadence-codelab

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刘骏出任Uber董事,百度与Uber将用哪些姿势一起玩耍?

对于Uber来说,滴滴已经拥有微信这一入口,眼下百度的入口资源对Uber价值巨大。 一方面是Uber可以传输服务上门到家,比如百度外卖的高端产品可以考虑用Uber送货,再比如百度未来做到家服务,Uber可以运送服务者如技师上门。 考虑到Uber车不少是私家车,不大可能原因安装各种设备,不过哪怕只是通过Uber司机端,都可以实现部分数据采集的目的。 百度与Uber联合进军海外此前曾有消息称,百度与Uber将联合投资诺基亚旗下Here地图,Here地图抢在欧美等外海市场,与百度地图是互补关系。通过这种投资,百度和Uber的海外拓展之路将更加顺畅。 在百度与Uber正式宣布投资和战略合作时,李彦宏曾表示双方走到一起重要原因便是出于国际化的考量,百度想要与Uber探索出一种可以成为标杆的中美互联网企业合作模式。Uber未来会采用无人驾驶车吗?

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    UBER数据大迁徙

    想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目,同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用,这是多么艰巨的任务啊! 而以下这个故事就是关于数十名工程师是如何帮助UBER在2014年迁移到Mezzanine的故事。 背景就像大多数基于网络服务的公司那样,UBER后端系统一开始是采用“单一化”的软件架构,其中包括一群应用服务器和一个单独的数据库。 对于UBER平台,它一切如常。这一起就像万圣节,可能看起来吓人,但其实只是娱乐一下!教训总结要使用UUID(通用唯一识别码):请始终使用的UUID。 UBER积极心态!有一个积极和敢做的态度会使全队全力以赴创造辉煌。自从我们迁移了大数据以来,我们已经增加了一倍的路径存储了,且实现了零死机,并实施了许多性能和运营改进。

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    Uber 的 Docker Mysql 应用

    背景介绍Uber的MySQL集群规模很大,超过1000个集群,共有4000多个数据库服务器。 Docker虽好,但Uber也给出了一点建议:在规模不够大时,不要轻易使用Docker,因为使用Docker之后,你需要处理更多的事情,例如 镜像的构建管理、容器的监控、Docker升级、日志处理、网络规划 ……,所以,规模较小时,使用 Puppet、Ansible 这类的工具就够用了,例如Uber的情况,MySQL集群数量在16个以下时,用 Puppet 管理就比较轻松。 小结通过以上内容,我们可以对Uber的MySQL Docker方案有个大概了解,主要由以下4部分构成:无状态的MySQL容器整体集群拓扑结构的配置文件agents,每台主机上的工作者,负责本机上容器的创建 内容整理自Uber官方博客,原文地址:https:eng.uber.comdockerizing-mysql

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    警方披露Uber撞人案细节,解密Uber自动驾驶系统

    据称,Uber 在撞上该行人时,正处在自动驾驶状态。 ▌解密 Uber 自动驾驶系统“意外进入行驶路径”的事情几乎是自动驾驶汽车工程师首先考虑的突发事件。 特斯拉自动驾驶系统Autopilot主要依赖雷达根据 Uber 部署的雷达数量不同,其提供的距离像可能存在巨大差异。Uber 很可能在汽车前后部署了多个雷达,以实现 360 度无死角覆盖。 ▌自动驾驶响应步骤1、明白所处位置在设计自动驾驶汽车时,像 Uber 和 Waymo 这样的公司,首先要建立一个周围环境的三维地图。 因此像 Waymo 和 Uber 这样的公司开始依赖“机器学习”系统,通过分析大量的路面数据来让系统自动模拟学习车辆的行为。

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    优步(Uber)准备将“优步美食”( Uber Eats)印度业务出售给Zomato(Apps)

    image.png 三名知情人士告诉科技博客TechCrunch,优步(Uber)与当地竞争对手Zomato就在印度销售外卖服务“优步美食”(Uber Eats)的谈判已进入后期阶段,这家美国叫车服务巨头正寻求削减其全球支出 如果交易成功,这将标志着这家美国巨头一年来与Zomato和Prosus ventures支持的Swiggy就出售Uber Eats的印度业务进行了多次谈判的努力画上句号。 尽管这家叫车服务巨头为赢得客户提供了大量折扣,但Uber Eats从未对Zomato和斯威基构成真正的威胁,这两家公司每天都要处理100多万份订单。 此外,最近几个季度,Uber Eats遇到了更多麻烦,两名关键高管——Bhavik Rathod (Uber Eats的印度和东南亚主管)和Deepak Reddy (Uber Eats的印度中心运营主管 这家叫车服务巨头预计,今年8月至12月期间,其在印度的Uber Eats业务收入为负1.075亿美元。出售优步印度业务将有助于优步减少其全球亏损。优步去年退出了东南亚市场。

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    定了,Uber将在Uber Eats,自动驾驶和其他部门裁员约350人

    Uber首席执行官Dara Khosrowshahi在在10月15日的一封电子邮件中对员工说,Uber刚刚裁员了组织内各个团队的约350名员工,这是该公司今年初开始的裁员的第三阶段也是最后一个阶段。 受影响的人员包括来自Uber Eats,绩效营销,Advanced Technologies Group和HR的员工,以及全球平台部门的各个团队。同时还要求一些员工重新选择工作地点。 这是在是在Uber裁员其产品和工程团队的435名员工一个月后,以及Uber从其营销团队裁掉约400名员工不到三个月之后的第三次裁员。到今天为止,Uber的大多数部门都受到裁员的影响。 在2019年第二季度,Uber亏损超过50亿美元,是迄今为止最大的季度收入损失,尽管其部分亏损是由于该公司在5月份进行首次公开募股后基于股票的员工薪酬支出所致。 Uber将于11月4日公布其第三季度收益。该公司目前的股价为每股31.26美元,远低于其45美元的发行价。

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    Uber 现在的技术构成

    Uber 经过6年的快速发展,技术构成已经非常复杂,下面看下 Uber 官方公布的技术栈底层基础使用混合云模式,结合了多个云服务提供商,全球多个数据中心,如果一个数据中心出错,马上转到另一个,开通了Uber 日志信息会进入 Kafka 集群,然后被多处消费,例如 Hadoop、文件存储系统、实时处理服务等等日志的搜索和可视化使用了 ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)服务发现和路由Uber Amazon Web Services接口)、Unison(文件同步)使用 Puppet 进行系统配置管理,使用 Jenkins 做持续集成监控使用 Go 开发了一个指标数据收集和存储的系统,指标来自Uber 数据收集上来之后,进行趋势分析,使用 Grafana 来构建仪表盘和图表还开发了一个异常检测工具,基于历史数据构建预期模型,指标收集上来之后,和模型进行对比,检查当前数值是否在预期范围内小结 可以看出Uber 的技术构成比较复杂,有开源工具,有自研系统,也开源了一些自己的东西内容整理自Uber官网发布的文章,原文内容更多,地址 https:eng.uber.comtech-stack-part-one有兴趣的话可以看下

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    Uber微部署的工程实践

    因此,不断扩大的工程师团队阻碍了Uber人工服务的进一步扩展,有时甚至还会导致其长时间宕机。如何才能确保每天的稳定部署?为此,Uber开发了微部署(Micro Deploy,简称μDeploy)。 它是Uber的内部部署系统,其构建、更新和回滚服务都是基于Uber进行。每日部署进程代码在经过审核、接受和全部单项测试之后,被收入知识库,从而进入预生产阶段,这时Uber工程师就会使用到微部署。 从工程师编写代码,到该代码被运用到Uber生产系统当中,中间几乎没有过渡阶段。自Uber推出首代μDeploy以来,其发展就从未减缓。 下面列举出一些类似Uber的基础设施系统,他们在构建部署系统时所需的几大要素:服务架构一致性:对Uber来说,微部署是适用于各类服务的集成构建系统。是支持Tornado的Python? Uber工程师亦遍布数个国家和大洲的12个工作室。99%的Uber软件支持μDeploy。微部署在任何场合下赋予工程师的所有权都高速、自主,并且是端对端的。

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    Uber上市首日破发!大跌7.62%

    按照首日收盘价计算,Uber市值为697亿美元。 策划&撰写:温暖 今日凌晨消息,Uber在今天于美国上市后,首日开盘却破发,每股股价跌到了42美元,而此前的IPO定价为45美元。 截止收盘,Uber股价最终大跌7.62%,美股价格为41.57美元,按照这一价格计算的话,Uber市值为697亿美元,这远低于市场的预期,甚至比Uber去年最后一次私募融资轮时估值的760亿美元还要低。 同时,Uber的上市也为Uber的中国前员工带来了不菲的财富。 2013年下半年Uber进入中国,后来被滴滴收购,期间Uber中国运行了30个月的时间,Uber在2016年正式退出中国后,曾在该公司工作的700多名员工手中仍然持有期权,如今Uber正式上市,这些员工手中的期权也将迎来兑现 据Uber前中国员工介绍,他们已经在3月31日收到了Uber发来的邮件,邮件中写道:“您被认定为Uber前员工,并持有未兑现的RSU(限制权益股票),股票期权,或者(SAR)股票增值分红。

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    Uber的大数据之道

    下面这一篇就来自于Uber数据架构组,他们负责人Chandar说:Spark 已经是”必备神器了”。 旧架构下,Uber依赖于Kafka的数据流将大量的日志数据传输到AWS的S3上,然后使用EMR来处理这些数据。然后再从EMR导入到可以被内部用户以及各个城市使用的关系型数据库中。

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    Uber首席架构师聊架构

    微服务模式的利弊 微服务模式允许使用不同的开发语言,例如一些服务使用 Node.js,一些使用 Python,一些使用 Go,另一些使用 Java,Uber就是这样,并还有 Scala使用微服务,可以让每个团队自己掌握他们的发布周期 与 Go 的团队做一遍再比如,在某个平台上经过奋战解决了某些bug,同样的,其他平台可能还需要战斗一遍对于多语言混合使用的代价预估不足,超出了预期在新员工的工作效率方面,微服务起到了很好的效果,由于Uber 的高速发展,大量新员工加入,正是因为使用了微服务,降低了系统理解的难度,使新员工可以快速进入工作状态Uber的大体架构Uber在全世界建立了很多数据中心,就是为了让用户与数据的距离更近,还可以提高系统的可用性调度系统在 Erlang 编写的一个高度可扩展的分布式数据存储)已经完成的任务会被移出调度系统,然后通过 Kafka 流入到其他的业务系统所有的 Kafka 信息流都会进入 Hadoop,用来进行数据分析质量保证 Uber 高度重视系统的质量,所以失败验证是个非常重要的工作,所有的系统都被设计为可验证的失败验证基于 Netflix 的 Simian Army 系统,Uber在其上进行了调整,使其更适合自己Simian Army

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    关于Uber选择MySQL的思考

    在数据库圈子,大家都知道2016年 Uber 干出来一件大事件,把 PostgreSQL 切换到了 MySQL,当时社区里一阵喧哗。这里想带着大家思考一下选择的背后。 在该事件中,Uber 提出来迁移的一个重要原因是:在大量更新的业务场景下 PostgreSQL 的 IO 方面有过多的开销(主要是从存储结构上说明),对于使用 SSD 或是 PCI-E 卡的设备基本无法容忍写放大 Uber 针对这些需求也和其它互联网厂家一样,尝试过Cassandra, Riak,MongoDB,也想过自研,但最终选择了MySQL 作为存储层。 这里反问一下: MySQL 能满足上面的需求吗? 例如:SchemaLess 存储支持写缓冲能力,较快的故障切换较好的扩容能力大家的印象里第一条 Schemaless 都可以把MySQL秒了,但从文章里看 Uber 技术负责人:Jakob Thomsen 带着好奇心驱动,再来看一下 MySQL,你会发现从 MySQL 5.7 引入了两个重量级的特性,正好符合 Uber 的需求:DocumentStoreX-协议下面分别说明一下:DocumentStore

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    硅谷,职业Uber司机正在兴起

    Uber进入中国北上广之后,车队规模太小导致在广州番禺这样的偏远地段很难叫到车,这又偏偏是人们需要用Uber这一服务的时候,山景城的荒凉甚过广州番禺或者北京大兴,预约一辆Uber X,候车时间一般在10 这段时间我坐过大约10来次UBer,均是低配的Uber X,车型大都为Toyota Camry或同级。 这是接我的一位Uber司机,来自巴基斯坦按照Uber要求,Uber汽车需在前窗显眼位置贴上Uber提供的标识,以便乘客发现。 Uber确实通过互联网真正颠覆了出租车行业,与出租车行业的博弈一直存在,美国甚至上演过出租车司机集体罢工抗议Uber的事件,一些地方政府已经开始阻止Uber,譬如Las Vegas,就无法叫到Uber, 还有一些Uber司机以前就是做出租车司机的,现在转投Uber行业。因为自己给自己做事,而不是给出租车公司打工——被他们所忽视的是,现在是为Uber打工,Uber正在成为世界上最大的用车服务公司。

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    Uber 大规模运行 Apache Pinot实践

    本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。 1 引言 Uber 有一个复杂的“市场”,由乘客、司机、食客、餐厅等组成。在全球范围内运营该市场需要实时的情报和决策。 Uber 内部的不同用例可以分为以下几个大类:仪表板分析应用程序近实时探索 仪表板 Uber 的许多工程团队使用 Ponot 为各自的产品构建定制的仪表板。 例如,实时识别 Uber 乘客分组的地理热点对于良好的用户体验至关重要。同样,立即识别出司机取消或遗弃的 Uber Eats 购物车,可以快速采取纠正措施(以消息 奖励的形式)。 模式服务 这是 Uber 使用的所有模式的集中存储库。在 Uber 内部,Pinot 大量使用这一点作为所有 Kafaka 模式的真相来源。 4 Uber 的贡献 Uber 的 Pinot 团队在提高整体可靠性和查询灵活性方面有四大贡献。 自助加载服务 在 Pinot 平台成立之初,加载新用例是一个非常手工的过程。

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    Uber动态定价中蕴含的算法

    这种现象并不难解释,因为在Uber这个市场里的参与者,都是独立个体,可以被认作是“理性人”,所以他们的行为可以准确地被市场规律描述。Uber动态定价模型中的供求关系也是非常直观的。 动态定价大比拼:Uber vs.酒店,机票,租车在之前很多行业都比较成熟的在使用动态定价,比如酒店,机票,和租车行,高峰期也和Uber类似,比如节假日。 唯一不大一样的是,像酒店,机票,他们的供给是固定的无法提高,而Uber不是。对酒店来说,供给是刚性的,无法临时造所房子出来,而Uber的司机供给弹性则大的多,可以收工回家,也可以继续服务。 最挑战的环节:您附近无车可用关于Uber的定价媒体舆论也吵得纷纷扬扬,使得Uber不得不重新考虑其加价条款。越来越多的用户抱怨在很多地方都无车可用,丝毫不实用,也无可靠性。 这时Uber更倾向于让更多的用户能够叫到车先。与其让用户无车可用,让部分用户对定价持有异议似乎更容易接受。不理解Uber的动态定价的用户,其实是没有理解Uber作为一个市场平台的本质。

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    Uber最终或死于自动驾驶汽车

    Uber测试自动驾驶汽车而且,如果Uber在与谷歌的诉讼中败诉,其自动驾驶汽车项目计划面临被关闭的风险。未来,Uber需要自主拥有一支庞大的自动驾驶车队,但是这与该公司当前的商业模式背道而驰。 最终,Uber可能会走上倒闭或者被汽车制造商收购的道路。 诉讼或导致Uber自动驾驶汽车项目关闭当卡兰尼克强调自动驾驶技术攸关公司成败时,Uber刚刚收购了创业公司Otto,这笔交易使得Uber在一个被其他公司主导的领域成为了有力竞争者。 如果Uber败诉,其自动驾驶技术业务可能会依照商业机密法关闭。Uber拒绝就诉讼置评,其代理律师并未否认其员工窃取了机密文件,但表示Uber并不知道、拥有或使用了这些文件中的技术。 Uber计划在2021年左右将其自动驾驶汽车推向市场。Uber似乎很有希望抓住这一技术革新机遇。

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    Docker在Uber服务部署中的应用

    Jensen今年初作为软件工程师刚刚加入UBER计算机平台部门时候发现的故事。 毕竟,当前UBER在69个国家有自己的市场营销和管理规则,每天运行上百万次,超过4000名员工同时工作在这个平台上。 UBER自己需要克服的障碍当你公司的基础设施在高速发展时,你也会有一定压力。包括如Jensen所说“我们组有时不得不如此,因为公司的其他部门都在飞奔。” UBER需要的不仅仅是全天候的可用性和正常运行,以及无数本地化的功能。“没有人见识过UBER的所有功能,我们所了解的仅仅是我们所工作的一小部分”。 Docker如何推进新的可收缩的UBER服务现在的UBER已经有约三分之一实现了容器化,但是我们期望的是100%。为什么?

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    Uber到LinkedIn,聪明人都在用​Node.js

    Node.js 8已经发布了,NPM模块每周下载量早已超过10亿,从Uber到LinkedIn都在使用Node.js,谁说JavaScript不能写后台? 1、Uber在过去的两年里,Uber的规模每半年就会翻倍。Node.js之所以被选中,正是由于它强大的数据处理能力。 Uber需要为用户和司机提供可靠的服务,因此用车需求增加时,需要扩展服务,这是另外一个考虑因素。 根据How Uber Uses Node.js to Scale Their Business,Uber选择Node.js的原因如下:它可以高效稳定地处理大量数据错误分析很方便,可以加快开发进度拥抱开源 ,因此技术持续进步Uber每天可以处理20亿个远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC),足以证明Node.js的成功。?

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    Uber Eats计划使用无人机送外卖

    Uber Eats已经是最受欢迎的外卖应用程序之一,但本周在日本的Uber Elevate亚太博览会上,优步公布了一种新的交付方式:无人机。 优步的无人机团队,即Uber Elevate,将利用其飞行汽车服务(即UberAir)的经验,尝试提供更快,更便宜,更可靠的食品交付。 Uber Elevate已经在圣地亚哥测试了一些无人机,它有一个试点项目,用于城市中的无人机交付。 根据SimilarWeb的一项调查显示,Uber Eats在过去的一年里,在安卓设备上的下载次数比竞争对手多了很多倍。 目前还没有任何消息说优步很快将利用无人机把食品送到你身边,但是如果亚马逊Prime Air无人机送货出了什么问题,那么Uber Elevate可能会面临很多审查、抵制和延迟。

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