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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
通过部署在机器的客户端感知到实例的状态变化(比如实例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,块可以通过查询redis.noah.all的实例状态结果,主动过滤非正常的实例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障实例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障实例。 在下节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为个底层的基础,BNS系统每天的访问量近千亿次,这对系统的可用性提出了很高的要求,因而系统需要在各个层面有完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接提供变更,用户通过Web页面或者接进行或实例信息注册。为了保证平台稳定和安全的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每组、单元、实例的注册都需要进行权限验证,用户只有申请了合法的Token才能允许访问,另系统还提供了白名单等其他的鉴权方式。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
看看各的启动优先级也是个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招个研究这事的工程师,云确实也很有意义啊。 夜静人稀,沙子关好了小气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野荒林的威风。叹气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
x****7 2018-07-10
行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是个百度EasyDL
拿1000张图片使用百度EasyDL训练个图像识别型最快只需要8分钟;拿1000音频来训练声音分类型,只需15分钟;使用5000数据训练文本分类型,也只需8分钟。 由于百度EasyDL低槛、高精度、更轻快的点,成为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零槛落地 自2018年4月正式发布以来,百度EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,百度EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在百度EasyDL开发者中,有南方电网这类巨头,也有些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业的深度学习型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的佛供电局管辖范内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生力破坏的施工点有300余处。
疏****月 2018-07-09
线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的点,我们已在数据传输文章《嗖的下,让数据自动生效》中专讨论过)。般的业线具有不定时操作、业部署情况复杂、单机启停策略复杂等点。在手工运维时代,运维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,百度运维管理平台Noah发布了线部署系统——Archer。Archer致力于提供套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现键完成机器初始化、部署、添加块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起线的操作入,这种设计式也决定了其易于集成的点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为个环节结合进整测试发布流水线中。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
如何解决 为了解决这个简单的难题,我们设计了如图3所示的百度集群控制系统(Cluster Control System,简称CCS系统),通过分离控制信息与执行信息建立了两级数据型,结合命令执行及机房部署点建立了四级传输型,通过三级守护方式建立了稳定的执行代理,在大规器集群解决了“命令三要素”问题。 图3百度集群控制系统架构 截至目前,CCS系统已经部署在全百度的所有机房中,用户可以方便的在任意台机器进行秒级命令下发和结果收集,日均承载数亿次来自各产品的接调用。关于数据型、传输型、执行代理这“分布式命令三要素”的设计及应用,我们将在下篇文章中详细介绍。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
面的第个问题,实际管理中已经解决了,也就是说管理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署管理块通过“分级发布”来解决。在部署管理块中,我们可以方便的定义并发度、部署步骤、影响范以及暂停操作等,在部署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了部署等操作,部署管理块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某)。如图来总结部署系统的能力: 图4 部署管理 监控管理 在任何工作里,信息掌握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼百战不殆”这句话说的就是这个道理。运维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。软硬件是否工作正常,出了问题是否能及时发现与报警,甚至是对异常事件等进行提前预测,都仰仗监控系统。在NoahEE的监控管理块中,你可以期待全面的各种监控相关功能,包括了采集Agent、强大的汇聚计算与指标派生、灵活的报警机制、高效的时序数据库(TSDB)等等。除了这些以,考虑到企业中更复杂的监控场景,例如通过SNMP/IPMI等标准协议对于网络设备等进行数据采集,报警通知方式可以自定义,支持和企业内通讯软件例如Lync等进行整合。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
云厂商提供四类人力资源: 第类是方案咨询和项目规划,不要被免费通用售前蒙蔽了视野,出彩的规划咨询重度依赖精英人力,既要是云产品专家又要是客户侧IT高手; 第二是平台侧研发运维,即使最标准的CDN也要定制日志接调卡顿和回源比,销售铁三角必须最顺畅沟通最高优先级; 第三是项目侧实施人力,云厂商可以做盖机房到App适配的所有工作,客户只想对接个总包责任人; 第四是客户挖不来留不住“云厂商母公司的顶级技术高手”,他们想借云项目让高手做人力输出,但是……。 读者们不要觉得卖人日很低端,人力资源是难以垄断和板化复制的;只有不能垄断的行业,精英打工者才有极大的发挥空间。 4.架构和流程变化分析 大型云用户在云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 硬件和系统管理——硬件是标准还是配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、器交钥匙还是黑盒——不同的客户项目需求,导致硬件管理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前言:架构师是个无趣的工作 老僧三十年前未参禅时,见,见水是水。 及至后来,亲见知识,有个入出,见不是,见水不是水。 而今得个休歇处,依前见只是,见水只是水。 参禅的三重境界在IT技术圈同样适用,初学者感叹每个产品都如此精妙绝伦,追逐着最强的IDE;老司机喜欢自比管指点江,嘲讽着最好的语言;当切回归平淡,搞IT就是份思想延伸和语言翻译工作;其中技术架构师就是份古朴甚至无趣的工作。 我将架构师的工作总结出五核心道理,这五经验简单直白又深奥通透,算是对我十二年IT工作的个总结。 1. 需求优化最重要 少查少写少依赖,Less is more 个IT系统是多角色多块分层分级的,像OSI层应用简单依赖下层支撑,SOA设计中同级角色也只看对方的接。 各角色分工明确方便快速实现业,但是给架构优化也埋下大坑,底层的盲目支撑是巨大资源浪费,平级调度协作也没任何弹性。前端个小逻辑需求会导致后端大规联动,不同也没权限理解对方的内存数据,各个角色的工程师都只看自己的工作范,这是正常又无奈的现状。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩小故障范,找到故障根因: 全局问题定位:快速确认线状态,缩小故障判定范。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建个全景分析仪表盘。 细分维度定位:通过分析地域、机房、块、接、错误码等细分维度,进步缩小问题范,确定需要排障的目标块、接等。本文会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之的数据进行分析。例如线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更线类故障进行分析,看如何快速找到可能导致故障的变更事件。 全景掌控缩小范 对于乃至产品线而言,拥有个布局合理、信息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于状态全景掌控至关重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据信息。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
器就是高功耗高价格的专业电脑,云计算企业的采购规般远大于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资的支持。 云计算是个商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前云计算公司聚集在线大城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,云计算企业也在尝试向二三线转移突。二三线城市不仅要积极准备云计算硬性资源,还可以用合作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说云计算公司将GDP和税收留在当地。 云计算平台提供的都是互联网,大量的互联网部署在本地会有极大的管控压力。二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍有不解可能就会封禁大批互联网,但道封网命令就可以毁掉个云计算公司的声誉。如果当地政企要做好云计算就要从管理者变为者,必须在管控违规违法时不惊扰正常业,甚至主动出击为正常网络保驾护航。 前几都是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动寻求合作。
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