关于 三台县找红灯区上门服务〖8843O306VX〗服务真实烦抵痔抵痔 的搜索结果,共1083
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示一个例集合,一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一的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名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:我是一名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:我的部署例有一个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障例,怎么办? 下面以一个简单的例子来说明,假设一个模块名是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生故障时,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,这样用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的例变化。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
故障发现:百度监控平 百度监控平,针对单机房止损过程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段的监控。同时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。现从运营商外网链路、百度内部网络设备/链路、/例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足网络类单机房故障、业类单机房故障的监控覆盖需求。 同时提供一系列数据分析方法。如智能异常检测、趋势预测、多维度分析、关联分析、和链路拓扑分析,现故障的精准发现和定位。 故障止损:百度流量调度平 针对百度的网络架构和业架构,我们将流量调度拆分为层:接入层、层、依赖层。 接入层:从外网用户发起请求经过运营商网络到百度统一前端(BFE)的过程,使用DNS现外网流量调度。 层:从BFE流量转发至内网的过程,使用BFE提供的GSLB动态负载均衡进行流量调度。 依赖层:内网下游业之间的流量调度过程,使用百度名字(BNS)进行流量调度。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几器 目前都荒废了,因为卡得一匹。
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,大不了切走就行,甚至有专的中立CDN监测的平。 虽然业内对CDN生意评价不高,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大蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议大家搜一下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一毛钱关系,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。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为托管平的底层工具链,为PaaS平提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合面场景,向大家介绍百度持续部署是如何现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发一次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent通过心跳获取任后,调用部署插件执行际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
运维人员的职责由处理转向管理,最终运维人员在低压力值班中保证稳定运行。 单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架中,单机房故障自愈解决方案构建在运维知识库、运维开发框架、运维策略框架个核心能力之。具体过程为自愈程序搜集分散的运维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划的止损操作,并通过标准化运维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可用的自动化运维平现了业在任意单个机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 如何证明已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知故障? 人工止损时如何收集故障信息? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 如何设计单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险?
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.云目的分析 大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一些。 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学习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 大企业多角色之间的利益诉求不同,所以表现形式也不同。我将客户大角色列出来讨论,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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平——NoahEE
管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,一个可能部署在几甚至一机器,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。在业规模发展到一定程度后,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生。 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?随着规模变大,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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
附录2:网到一个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
面临的困难 命令行的要素,也是如何执行一条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条命令,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,就不是一件简单的事情了。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,需要构建一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。
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,但大客户很可能越过云管平直接采购,小客户一年可能只节省几十块钱。云管平要集成OSS和CDN时,一定要注意这两个是没有域概念的,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,尽量资源走一个供应商,或要求不同供应商之间相互免费。 述PaaS资源都有一个特点,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。 我们再看看下文一些更专业(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,因为开销偏大计费不灵活,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。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
但是云厂商可能买劣质资源,或者频繁迁移云主机,甚至后操作误停机误删除,以前用物理机客户自运维的各种故障点依然存在。理论云平技术人员会很专业和敬业,但很难深入了解客户业。云用户以前的硬件冗余设计仍然有效,而且可以利用多AZ/多region/多云等云隔离方案。 资源不足 云资源的隔离不彻底且会超卖,带来了瞬时资源不足问题。比如说云主机突然变慢又恢复,导致客户的业异常崩溃,云用户缺乏有效的监控手段,可能会想不到故障和云资源有关,或者无论什么问题都让云平自证清白。 资源不足还会影响新建资源,很多DevOPS客户自动化申请资源,但如果账户配额不足或者域资源不足,自动申请资源失败时有备选方案或者人工干预吗? 以前客户只要观测公网接入资源是否紧缺,自控硬件和内网的信息很清楚,云以后硬件和内网也要多留心了。 软件BUG 相比客户自己粗选一个物理机的OS,云主机精选的虚拟机OS、宿主OS、Hypervisor的软件BUG并不多,大中型云厂商都有精选底层支撑软件的力,但客户装物理机自选的OS都可能有驱动问题,个精选软件的故障率没一个粗选软件更高。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
当前云计算公司聚集在一线大城市,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线转移突围。二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一大批互联网,但一道封网命令就可以毁掉一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。 前几条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。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一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。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,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
故障自愈机器人:针对单个业场景进行平化抽象,使之成为一个基础,基于AIOps平研发和运行。 AIOps时代的职责和技能变化 平研发工程师负责运维平及基础组件的研发与建设。 在传统运维场景中,平研发工程师负责平、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对运维的场景中,会覆盖运维相关的管理、监控、变更、流量调度等相关平。 这部分平是运维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平的建设。 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大数据,机器学习则作用在大数据进行分析。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大平的建设和施离不开大数据、机器学习架构的引入。这就要求平研发工程师具备大数据、机器学习平架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平、算法策略平等一系列大数据和机器学习平架构能力。 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,能够满足大部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业线来使用。
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一个讲究多多的过程,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等需要监听端口的启动失败。 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。但客户云就能少招一个研究这事的工程师,云确也很有意义啊。 夜静人稀,沙子龙关好了小,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
嘟****y 2018-07-11
大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。 一个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云主机费用,生产车间的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,就是一个账户管所有资源的“大通铺”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;万一云平调整了资源价格,较的客户又要从头重算一次。 这个“大通铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是一个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有一个人去登录云平,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,客户选一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****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就业趋势
5.技术大牛都是让变态业需求给压出来的,如果公司有技术大牛,那各种需求就来了,但如果没有技术大牛,公司也会压缩自己的IT难度。比如搞大促秒杀就要准备2000万云费,业就会掂量成本。客户要使用PaaS云就要按照云厂商的是数据和业的格式约定。我们看到越来越多的证据,有了对象存储就不用招存储工程师,有了鉴黄和人脸识别就不用自己推演模型,有是反作弊系统就不用自己研究刷单,有了IM就不用自己做openfire。正的行业精英是不会护食眼前这碗饭,到问题最优解比保住铁饭碗重要的多。当精英们无事可做的时候,哪怕钱给够了也很容易跳槽,他们将会富集在云计算公司、大IT部和独角兽企业,而小IT部和创业团队留不住技术大牛了。精英们遗世独立,让普通工程师去买云了,对其他工程师可不是好事。第六.大熊猫跑了,保护要撤大熊猫是一种“伞护动物”,大熊猫保护也被其他动物所分享;保护里大熊猫最重要,其他动物都是玩伴点缀,但如果大熊猫都迁走了,保护就会撤销。
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