揭秘GeoHey高质高效办公环境

GeoHey Life Aug 18, 2016

乔迁新居

2016年7月GeoHey乔迁了新居,地址如下:

北京市朝阳区北四环东路108号院千鹤家园1号楼20层2003室

办公区体验

初到公司小伙伴们就被宽敞办公室、明亮的落地飘窗阳台所吸引,天气晴朗时,窗外景色非常怡人~

公司的多面墙壁都还空闲,我们准备陆陆续续用不同的地图盖满。

每天在宽敞的办公区开站会时,配上一些茶点是一件特别惬意的事情~

网络环境建设

原有办公区铺设了超六类万兆网线,我们想基于此设施建设我们的千兆网络环境(多数网络设备都是千兆,何必万兆?够用就好)。

但在网线尽头我们遭遇了惨绝人寰的设施破坏,所有的网线头都被齐根剪断,所有的网线标记也被去除,无法使用。

在工程上解决这种看上去很复杂的问题,对于玩得转复杂机器学习,写得了精巧算法的GeoHey小伙伴来说,简直就是小菜一碟。


即刻现学现卖,用了一个周末时间,我们的千兆有线/无线网络就此迅速搭建完毕。为此我们还专门做了一次简单的技术内部分享。


为此我们还为每次到访的客人们准备了访客专属的高速网络服务“GeoHey_Guest”网络,如果下次有幸见到你到访GeoHey,别忘了连上我们为你专门准备的Wifi网络:)

我们秉承节约但又高质的原则,在极短的时间搭建了整个网络环境,整体造价成本4000块不到,实现了能支持80+台设备的企业级网络环境。我们的工程师为此还做了一些特别实用的个性化的功能。

来看看网络实测的情况


10秒传输1GB的数据是怎样一种体验?

计算环境建设

小伙伴们逐渐开始了很多机器学习方面的工作,例如我们最近做的影像识别的工作:《GeoHey 机器学习:用影像来探索地球》。这些工作都极其耗费计算资源,平时工作用的Macbook Pro完全不够用,一般的服务器也无法满足各式各样的计算任务。机器学习的任务中,很多时候需要使用GPU作为运算核心,专门去调研nvidia为机器学习量身定制的计算设备,发现价格出奇的昂贵,而且很难买到,比如Tesla全系产品。调研了一段时间,我们决定自行DIY我们的计算设备。

用了1周时间,我们攒满了DIY所需要的所有配件,主要包括人手一台27寸硬屏显示器和三台接近顶配的高性能计算主机。

一切准备就绪,开跑


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高楠

爱好地图、数据、自动化控制,主要使用Python、PostGIS作为生产工具。专业地理位置数据治理11年。微信:gmchocolate

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