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h****e 2018-07-10
程序:我从里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从里来? 的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往里去? 的下游些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关信息 ,这些信息包括:在机器上部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了名到资源信息的个映射关系。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,软件包的上传,二是进程的重启动。进程的重启动不必多说,软件包的上传可能多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍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,如果你市场客户那对方会主动上门寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值提,市场和客户要靠云计算厂商自己去找。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云成功模式案例,旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心里数。 第类是大型云厂商,他们自身很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
理解硬件天性 角色选型时要看硬件的天然特性 别让硬盘扛性能,别让内存持久,别让网线扛稳定。 架构层软件技术已经够成熟,所谓技术选型不如说是适应场景;在做具体角色选型时,最深度也最易忽视的原则是顺应硬件天性。 我的精神导师说过,如果依赖硬盘,那这个就不适合扛性能压力。我经常将读写引到/dev/shm;SSD盘让很多细节调优聊胜于无,还让Fat32枯木逢春;个别队列和分布式存储在意硬盘的性能力,但都是应用了顺序读写内容,且不介意磁盘空间浪费。 别让内存扛持久和别让网线扛稳定,听起来很简单,但手程序员总会犯低级错误,而犯错早晚要还技术债。常规例就是看手程序是否捕获各种异常的习惯,举个争议性例,某些云设计者尝试给个进程映射和绑定持久文件系统,请问段内存如何绑定块硬盘? 4. 数据的产生和消失 数据不会凭空产生,但会凭空消失 数据不会凭空产生,计算机或者自输入设备获取数据,或者自其他数据源导入数据,而且原始数据的转化规则也要人类来定义。我们要便捷轻巧安全可靠的获取数据,就要选好数据源,障好传输路径,定义好数据变换规则。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
硬件和系统管理——硬件是标准还是特配、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DDOS的资源和统前端的实践经验,还海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还底层工程师能否推动上层业测试和变动。 API调用PaaS——API云就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目信任云厂商。客户精力就做多云冗余校验,预算就做专资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,个是室内装修工作,个是建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT技术革。 5.输出分析 云厂商输出给客户的即云端IT资源,也平台输出。是个比资源更难量化的概念,我只引把火苗出来。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时流量调度也无法使得恢复正常。 要求:将拆分为若干不同的逻辑单元,每个逻辑单元处于不同的物理机房,均能提供产品线完整。 3.不满N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不以承担该机房切出的流量。 问题:流量调度导致其余机房过载,造成多个机房故障,造成更大范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑单元都要明确的容量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,同时需要变化时及时更数据和扩容,避免容量数据退化。同时对于流量的变化趋势,也需要提前的预估,为重大事件流量高峰预留够容量(如节日、运营、假期)。 4.关联强耦合 描述:上下游使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的上下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线上关联不允许使用固定IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的上下游连接方式以实现上下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD就背上黑锅了。 真TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上代架构师为什么这个误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,代人将偏见神化为迷信。 但无论误会、偏见还是迷信,时间跃变、回退和停滞对应用壮性和业安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把所的精力都用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,资格能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走些冤枉路,多份自信和自尊。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
固定比例模式:照预先设定的固定预案,个机房故障,该机房的流量照预先设定的比例分配到其他的机房。很可能某个机房的容量或剩余机房的总容量不,切流量后导致多个机房发生故障。 容量护模式:针对固定比例模式存在的容量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断容量是否充,容量充则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种方案面对的问题是: 1.容量仍buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过容量护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使照容量进行调度,过载仍可能发生,容量数据本身存在定误差,流量成分的变化以及变更等导致的容量退化,都可能导致原先容量无法完全可信。 【解决方案】 基于容量水位的动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在的风险,我们划分两容量警戒线。 安全水位线:流量处于在安全线以下则风险较小,可以步进行切换。 水位上限:该水位线表明的最大承载能力,旦流量超过故障水位线,很大概率会导致容量过载。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
生产领域的公司因为运维涉及到实实在在的钱,所以运维人员待遇高(都是专技术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不如找厂商技术支持),只是跳槽的难度比通用运维要大些(都是专技术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这路的人部分是自己大觉悟或巧机缘,但另部分人是真的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 最后总结下,云计算是不可阻挡的历史趋势,它还给了运维五到十年的时间去修正自己的职场规划,我们可以顺势而为也可以激流勇进,但不可得过且过随波逐流最终。 天行,君自强不息。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
比如医疗信息化整改,个区域的所PX影像要集中存十年以上,而且随着医疗器械的更换代,这些影像数据会越来越大。以前我们拍个CT片是横着切5片,个胶片20MB,现在我们拍个CT是纵切30片,个胶片是200M。比如基因测序,每家基因公司都立志将全人类的基因记录遍,录完人类的还其他生物可以搞。比如气象和地质活动,现在了更的监测手段、更密集的监测网点,数据记录量也翻倍增加。这类方案对存储要求长周期平滑扩容,云厂商的对象存储会是这类客户的最佳方案。 4、变通和妥协 对象存储并不是万能解决方案,它解决不了的问题,也愿意为适应现状做兼容和妥协。 基于HTTP协议的文件传输,天然无法满“大文件的小范围修改且实时落盘”这需求,最典型的场景就是数据库的DBfile,以及视频原片的现编操作。即使我们费尽心力让对象存储把自己模拟成本地磁盘,不严谨的兼容POSIX接口,当你打开个1G的文件修改1k并存时,本地文件系统只修改1k文件,而对象存储会上传个1G大的文件。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
前言 云计算是不仅要次性验收其能力,还要持续关注其品质。客户用IaaS云就跟用IDC样,用谁家的云就知道谁家故障,用家就知道家的短处才是正常,只个厂商烂到无可救药,客户才会对厂商充满认可和感激。 本文的目的就是归类IaaS云故障的表层现象和深层原因,客户知道云的短板才好做系统设计,云厂商出故障也要老实认错,别总把客户当外行来糊弄。 至于PaaS云和IaaS云的设计实现思路完全不同,不在本文讨论范围内。 客户的感知和建议 IaaS云的核心资源是云主机,其他IaaS资源都是依附于云主机的;云主机的可靠性略高于物理机,但并不是云主机永不宕机。 只要云主机采购量稍上规模,云主机用户总会遇到些故障。请谅解和忘记供应商的营销话述,云主机用户必须自己在架构设计层面规避这些故障。 网络抖动 现在云平台已经都用SDN组网,SDN本质是“软件定义网络”,其主打卖点是灵活管理和控制,其性能和稳定性并不是主打方向,SDN软件的质量也要略差与于传统厂商。云平台都会网络IO超卖复用,而且用器CPU软解海量报文,其性能还是比传统网络略差的。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
用好PaaS产品可以更省人力、更快交付,用量付费可能会比资源付费更便宜(也可能更贵),而PaaS平台的恼人和诱人之处均在于产品形态很模糊、质量很难评估、很难独立运营、没领头羊企业和事实标准。 PaaS云平台和IaaS云资源的区别就在于,平台需要理解客户的动作和状态。对象存储和CDN就是最典型的PaaS,云平台照数据容量、访问流量、访问次数和方法收费;Mysql RDS只能照内存和日志空间上限计费,但仍然可以替客户做数据库状态展示、分析和备份,这是过渡性的PaaS。 最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最成熟的PaaS是CDN,最魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个个经典PaaS应该只是个进程,进程是无法长期存储数据的,小量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间限,因为企业里已经数据库和DBA了,DBA并不信任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。
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