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布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24小时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例如下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了证命令高效正确送达目标器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Cache层:是BNS系统自研的个缓存模块,缓存了全量的BNS系统数据,采用多地域部署的方式,它主要功能是降低数据库的查询压力。 4客户端 BNS系统主要包含两个客户端:查询客户端和康检查客户端,我们分别用Naming Agent和Check Agent来代指两个。 客户端部署在所有的机器上,并提供命令行工具和丰富的SDK以及各类插件,方便用户在各个场景使用。 Naming Agent:提供BNS的查询功能,用户可以根据个名字(组、单元、实例)就能得到详细的信息。Naming Agent与Cache层的数据交互,采用推拉结合的方式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同时Naming Agent客户端会将查询过的数据置于本地缓存中,以此降低Cache层的查询压力。 Check Agent:提供BNS实例的康检查功能,用户通过在Web页面对每个实例配置康检查的方式,机器上的Check Agent会主动探测所有实例的运行状况,并将康检查的结果上报给Cache层,同时更新数据库内容。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
前言 沙的镳局已改成客栈。东方的大梦没法不醒了。----老舍《断魂枪》 云计算大潮到来了,我把IT技术像五虎断魂枪样收起来了。我不会将它压到箱底,偶尔我也会练练聊聊,纪念下那个搞技术的黄金时代。 本文聊个很有嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己安装系统以后,丧失了这么多乐趣。 正文 1.主板加电和硬件自检,就是开机第屏启动界面。 CPU和内存插得有问题器会滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插都无所谓,因为这些外设都不属于经典的计算机系统。 早期小内存般有内存检测的功能,但256G内存的器启动的速度也太慢了,重启分钟能启动的还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,所以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板大都是BIOS引导,也有是UEFI引导,但从器用户看别也不大。 主板可选从USB/SATA/NIC这几类接口上获取引导数据,而且可以排队式加载,第个加载不成功就尝试第二个。系统安装镜像都有个防止误操作的倒计时,而网络引导般是排在末位,硬盘引导就是通用的系统启动的方式。
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足够成熟,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,但新手程序员总会犯低级错误,而犯错早晚要还技术债。常规例就是看新手程序是否有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。
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.不满足N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不足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有明确的容量数据,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新数据和扩容,避免容量数据退化。同时对于流量的变化趋势,也需要有提前的预估,为重大事件流量高预留足够容量(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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
关于Serverless的介绍,我建议大家搜下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的实之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调需付费的计算只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是真正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其实SaaS产品和狭义的云计算没毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外包都能算进去水框架,自然也给SaaS云预留了位置。 SaaS产品已经出现并流行了十几二十年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建站等等SaaS都是比各位读者从业年龄还长的老古董,最新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖云器,这些应用上云走公网和之前走内网别并不大,用物理机和虚拟机别也不大。 狭义的云计算是企业,目标用户的是企业IT技术人员,而SaaS云的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。 从这点来看,这些SaaS只是云平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有别。只要SaaS云没自建IaaS和PaaS的技术能力和意图,那他们就是客户而非友商。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 在管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例。这个例中,地图研发的同学就可以在运维平台中选中导航的模块进行升级,运维平台会通过管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加些指标采集任,并在件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安全设备7x24小时的运转,为我们的业提供了硬件障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录信息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复?
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。这个窗口期只有三五年,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,每类厂商有哪些特点。 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有数。 第类是大型云厂商,他们自身有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。
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足,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足,容量充足则进行流量调度,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.容量仍有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。
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