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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示例集合,般以段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示名,noah表示产品线,all表示机房名称,单元的名字在系统中是唯的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景:我是名OP工程师,负责几十个系统模块的运维,我常常需要登录部署的机器排查问题,但是只知道名,记不住那么多部署信息,怎么办? 场景二:我是名RD工程师,我负责的需要扩容,我的是很多下游的依赖,的扩容怎么通知给下游模块? 场景:我的部署例有个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障例,怎么办? 下面以个简单的例子来说明,假设个模块名是Server,它的游是Proxy,下游是Redis,当出现变更或者故障时,如何让游感知到呢? 当新增线例、下线摘除例或者例发故障时,BNS系统通过部署在机器的客户端时感知到例的状态变化,同时新增和删除例的变更情况会立即同步到分布式的缓存系统中,这样用户通过个BNS名字就可以感知到下游的例变化。
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、量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的下,让数据自动效》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特点。在手工运维时代,运维人员需要花费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研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的潮下,百度运维管理平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,键完成机器初始化、部署、添加模块监控、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口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。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。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完成以四点单机房容灾能力建设后,业线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本件。那么如何验证业线是否具备该能力、能力是否出现退化,我们采取盲测验收的方式,模拟或制造故障,验证不同业线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业线进行容灾能力建设的不同阶段,我们从对产品际可用性影响程度、成本、效果等方面权衡,将盲测分为种类型: 无损盲测:仅从监控数据层面假造故障,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业际无影响,主要验证故障处置流程是否符合预期、入口级流量切换预案是否完整。 提前通知有损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业有损,用于战验证产品线各个组件的逻辑单元隔离性、故障应急处置能力。同时提前告知业盲测时间和可能的影响,业线运维人员可以提前准备相应的止损操作,减少单机房止损能力建设不完善导致的损失。 无通知有损盲测:在各业线单机房容灾能力建设完成后,进行不提前通知的有损盲测,对业来说与发故障场景完全相同。验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.云目的分析 型云用户云的宏观目的和普通用户类似,但多角色多部的利益诉求非常复杂。 降低成本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者同等预算下支撑更多的;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独成本可以看发票和合同。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任,相比软件厂商和系统集成商,云厂商的责任覆盖范围会更广泛些。 收拢数据:云本身并不碰业数据,但云是很好明确业数据存储位置的机会,云业改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企业客户在气势如虹时要居安思危,在困境危难之中穷极思变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退路。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资源可以用做计收载体,但不能做为云目的分析。亿元以器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润,这些资源厂商也在跟云厂商习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 企业多角色之间的利益诉求不同,所以表现形式也不同。我将客户角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的客户。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四金刚
同时在AIOps场景中,数据成为了中心,运维各种状态信息转换为数据,机器习则作用在数据进行分析。在百度AIOps的践中,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整的智能运维平的建设和施离不开数据、机器习架构的引入。这就要求平研发工程师具备数据、机器习平架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器习平、算法策略平系列数据和机器习平架构能力。 运维研发工程师 基于多个业线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业线来使用。原因如下: 策略和参数需要进行调整 流量调度、容灾策略等策略,针对不同的业线,配置并不相同。例如某些业对响应时间敏感,跨地域的调度会带来较的延迟,影响用户体验,这时就需要根据业情况配置机房之间的跨机房流量调度延迟系数,来现流量优先调度到延迟系数最低的机房。 通用框架无法满足所有需求 部分业线需要对原有的策略进行部分重写才能够满足需求。例如,部分业在流量调度时,需要联动降级来满足容量需求,这就需要额外增加降级联动的逻辑。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平——NoahEE
在业规模发展到定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发。 在际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变,人力成本等管理成本升,然而效率低下、可用性不升反降等等都是非常可能出现的问题。百度对于这个问题给出的答案是,必须先要解决资源组织管理问题。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,我们再来回顾下面的例子。这个例子中,地图研发的同就可以在运维平中选中导航的模块进行升级,运维平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,极的简化了运维操作,提升了运维效率。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
所述,云计算就是将分散在各个公司的信息技术资源汇聚到,其兴起始于需求扩而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型信息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响和传统工厂并不相同。云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能网就能对外。云基地和数字地产不完全相同,数字地产只装修好房子,云基地关注用这些房子做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣量人口,对直接促进就业帮助不;但云计算没有体矿产投入和物品产出,只需要量电力启动电脑也不会产量污染。 云基地像电视和信号塔样,通过产和扩散数据信息对客户提供,这些信息的传输没有物流成本,光速直达全球每个角落。 因为云基地全球客户,所以云基地可创造极高的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。个耗电千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源全部售出,每年可产20万元以的营收。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
客户没有对接成本,可以随时更换其他云厂商,或默认即使用多个云厂商,普通项目不需要高级售前、解决方案和质性定制开发。 客户只关注价格和质量两个维度,不用承担太多选型责任,不了切走就行,甚至有专的中立CDN监测的平。 虽然业内对CDN意评价不高,认为这就是卖资源,但每个云平都将CDN收入列为重要单项,成熟的模式催熟了巨蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议家搜下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 、SaaS产品 其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吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的要素,也是如何执行命令行面对的个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这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机器每天执行几十亿命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证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子如下: 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:为了保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保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万器分布在世界各地。 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。
j****2 2018-07-10
百度脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
为了让流浪喵过幸福的活,程序员出身的他用百度脑动物识别技术和百度EasyDL打造出 “猫脸禁”、“病猫识别”、“绝育识别”智能功能,给流浪猫个温暖的住所的同时帮助救助志愿者发现病和未绝育的流浪猫。晚兮提到,凭借百度脑的开放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的项主要AI功能,看似高冷的AI技术最终化为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年百度脑走进6城市举办7场行业创新论坛,发布了企业、信息、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政7行业解决方案,推动AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。百度脑目前已经落地20+行业,态赋能已成燎原之势。 百度脑新品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进步激励开发者习应用百度脑开源能力,百度脑现已提出了“百度脑新品体验师计划”,希望与开发者起推动百度脑进化,帮助他人起成长,探索AI前沿应用。
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
2、进行云计算器维护;几供应商自己也要维护器,那些中型企业肯定会自己做私有云,在这个云计算平里也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的系列维护工作,但自动化运维技术会让运维人员的数量减少,可能每个公司都只有两个小团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造成有限的技术革新,比如说现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿里盛新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低些没关系。除了通讯公司之外,产领域(比如管理产线)也有类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。工作的时候都习惯网站相关的工作,但你过Web就定要网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足个没有前途的行业。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是个百度EasyDL
所谓平化,即AI技术以最低的槛向外输出,合作伙伴基于场景进行开发,用于解决际问题;而态化的核心,就是核心技术平不争利,放利给态伙伴,进而产辐射效应。 百度EasyDL展示百度AI开放态的种策略:用平化的思路,将AI规模化落地,在在解决问题。 近期,量个人也正加入到EasyDL的开发者行列中来。比如有位“天文迷”孙睿康同,基于EasyDL设计了个超新星自动搜寻系统,希望通过对星云图片的AI技术分析,发现可能存在宇宙中的超新星,这脑洞型的研究成果,已被哈尔滨工业《智能计算机与应用》刊发。而孙睿康只是名高中,这清楚不过地表明了EasyDL在推动AI普惠的可能性。 AI所带来的惊喜,才刚刚开始。 欢迎点击【EasyDL定制化训练及】,了解更多产品内容。 如需合作咨询可点击屏幕右下角标志,提交具体咨询信息;或可进入AI开发者社区,进行沟通交流。
嘟****y 2018-07-11
型企业适用的云平账户体系
这个账户只是为了让客户低成本的获取,不包含客户给供应商的任何承诺,双方的权利义要看商合同。 第二.账户内资源隔离 企业客户尽量会将资源集中采购,在采购IDC/CDN这类简单时不用担心资源混淆。但套用过去管理虚拟机的经验,管理IaaS和PaaS时要有资源池隔离,不同部和项目的主机资源要分别计费和管理。 个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云主机费用,产车间的ERP和销售部的CRM系统不设限,外部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是个账户管所有资源的“通铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费金额;万云平调整了资源价格,较的客户又要从头重算次。 这个“通铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有个人去登录云平,或者将不同业注册完全孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉重,客户选个云平管理员完成所有操作,客户的项目越多管理员员就越晕越累。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
该文档即讲的技术问题,又说了心贴心的态现状,产品决策和技术选型人员都可以来看看。 、前言和背景说明 能搭建和使用PB级存储直是强悍但无用的屠绝技,我们更多将其用于炫耀和吹嘘。但最近两年,我接触了数十家存储量到PB级的客户,深感屠绝技已经不再是摆设。 下列变化导致了PB级存储需求的横空出世,连带着CDN、数据、AI技术并发展。首先看数据是因何产的: 4G和光纤网络普及,带宽提速但资费降价,UGC和PGC都如鱼得水。 智能终端的硬件竞赛让摄像头更清晰、传感器更灵敏。 物联网设备入网,例如传感器数据、医疗影像、基因测序、气象数据。 数据保存下来不代表有价值,曾经我们保留几百TB的日志,却只能做最简单的加减乘除统计,或者用于出问题后扒日志堆证据;我们可以下载数万部影视剧,但个人辈子都看不完这些视频。 现在某些营销云已经可以做到毫秒级响应做精准广告投放,用户的日志更有价值了;人工智能逐渐参与辅助医疗,医影像数据值得保存十年了。随着技术进步价格降低,无论是监管政策还是客户需求,都在推动着数据总量越来越
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平
云厂商提供OSS+CDN的好处就是内网互通节省带宽费用,但客户很可能越过云管平直接采购,小客户年可能只节省几十块钱。云管平要集成OSS和CDN时,定要注意这两个是没有区域概念的,比如客户用了百度北京的虚拟机加七牛浙江的云存储和阿里全国的CDN,此时客户业绝对跑的通,方互通有额外网络开销。云管平的资源创建和计费系统都要考虑清楚,尽量资源走个供应商,或要求不同供应商之间相互免费。 述PaaS资源都有个特点,可以按照使用量付费,或者提供贴合到业逻辑操作层面的支持功能,那也就代表着客户的计费访问数据铁定会被供应商拿到,而业数据是否被偷窥要看供应商自律。 我们再看看下文些更专业(偏)的。 容器云入槛太高,在中小客户场景下缺乏成功案例,如果没有具体项目要求容器云,就等到接完面的PaaS再考虑接入容器云。 反DDOS攻击只能由云厂商提供,因为开销偏计费不灵活,但又没有日常管理需求,客户到云管平到厂商沟通时直接用邮件、工单和合同即可,如果没有频繁攻击和检测需求,可以不留展示界面只用邮件通知。
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