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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
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,含了哪些例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,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,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一套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关信息 ,这些信息括:在机器上部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个名到资源信息的一个映射关系。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。直接损失括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失括用户信任度下降、给竞品占领市场机会等。
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 完成以上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条件。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,将盲测分为三种类型: 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,对业来说与发生故障场景完全相同。验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台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上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,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。涉及大及不同网络环境的部署会进行转下载。 解决方案 各业线拥有各自的规范,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规范。
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,地图研发的同学就可以在运维平台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,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。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时的运转,为我们的业提供了硬件保障,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“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,增加内存条等等。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?
M****点 2018-07-10
国云计算现状——产品篇
当客户的非CDN云资源采购金额过500万以后,其项目之间没有内网互通的需求,这时候该做一个跨厂商的云端资源管理方案了。现在虚拟机不能像CDN一样随意迁移,但未来Serverless崛起,计算能力也会在多厂商之间漂移的。客户提前把云管平台从计费和权限层面做好,至少在项目级别可以和多个厂商侃价,还能模糊计费相关业数据。 五、企业IT咨询和 前面的云计算都免不了卖资源或者卖软件,搞IT咨询和可以让公司增加企业的融资概念和收入构成。型云厂商都尝试转型做这类工作避开成本搏杀,大厂商嘴上说不要眼神也很诚。但具体参与过程,这类工作很少有成功案例,我做成功过这类项目感慨也很深,本段落重点解释这些现象并给出建议。 先说IT咨询,过去云计算平台吸引到的都是成本敏感的游戏客户或者技术优先的创业客户,这两类客户都不会为一时一千元的咨询付费。现在高净值客户放出来的云计算咨询标了却没人投标,因为型云计算企业因为资质、高层合作、客户关系等原因没有投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这个标。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目信任,不相信t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目信任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。我们就说联机调试分布式日志,几个节点的时间有错可能日志就看不懂了。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
每个公司环境都不相同,他们可能强力推进项目,也可能暗地里阻塞施,大部分情况下是被动拖沓进度,但合理引导很容易积极配合。他们的诉求更简单直白: 操作的简便清晰不出错 建设和维护的劳累程度 云IT技能的个人稀缺含金量 云对旧有烂工作的解放 云对个人基础技能的替代 稳定故障清晰 汇报汇总展示方便 要想让IT技术执行人成为云厂商的好帮手,工程进度靠项目经理配合,资源协调靠销售配合,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和做到亿元销售额,只有以资源为载体,客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来哪些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打混淆集交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几台器 目前都荒废了,因为卡得一匹。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
资源投入 云资源贩售过程,合格的厂商可以让云资源物有所值,但巧妇难为无米之炊,原始资源投入不够云就不可能很稳定。面向客户的时候,云厂商很忌讳透露具体硬件成本,也尽量避免承认资源不足,但面对大客户时会很坦诚。 作为持久共生的大甲方,请关注乙方的成本红线,买家永远没有卖家精。如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和过高超售比,云厂商一般是老板带头节俭,而大云厂商很可能是执行层的人弄错了,作为甲方该闹就要闹。 人为原因 云厂商的人为故障总是糊涂账,但细心的甲方是能看出来端倪的。有时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人为原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;有时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会个其他原因来给脸部降降温。 对于落是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方的际损失更,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的部门。甲方只能根据云厂商销售和线的能力和态度,确认自己交钱了能否买到靠谱的。 最重是商誉 云计算既是资源又是,资源相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商业信誉。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
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重要的一环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个的步骤,一是新软件的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件的上传可能有多种方式,如sftp的集式,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时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》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,一种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另一种是通过日志/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,都有一个共同的目的: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”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一条命令”的意义所在。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的国市场吸引过来的,也有兼顾外企国分部的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们有什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经地方政企几十年了。他们最大的优点和缺点都是为政府和国企为生,他们可以买技术搭建出云平台,但他们建好云平台的目的是再卖给本地政府和国企。这类企业需要完成从供应商到合作方的转变。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 在地方政企看来,云计算只是一种商业形式,不能对它报以不切际的期望值。 云计算行业不需要大量雇佣本地劳动力,无法解决大批就业问题;云计算核心员工会呆在一线城市远程操控,很难将云计算人才引进到当地。 云计算不会产生污染,所以不用考虑环保减排问题,但其带来的环保节能问题很严重,每个数据心都会占用大量电力。 对于四线城市政府和型国企,因为现困难资源有限是搞不了云计算的;二三线城市和大型国企才能提供云计算公司感兴趣的资源。
w****t 2018-07-10
AIOps的四大金刚
在AIOps落地,运维工程师是处于心的角色,也赋予了新的职责,他们是AIOps具体施的需求提出者和成果验收者。具体职责括: 在AIOps时代,运维工程师一方面需要熟悉运维领域的知识,了解运维的难题和解决思路;另一方面需要了解人工智能和机器学习的思路,能够理解哪些场景问题适合用机器学习方法解决,需要提供怎样的样本和数据,即成为AI在运维领域落地施的解决方案专家。 运维AI工程师 在单机房故障自愈场景,运维AI工程师将机器学习的算法与际的故障处理业场景相结合,针对单机房故障场景的风险点,进行策略研发与验工作。如下图所示: 运维AI工程师分别设计了如下算法策略来满足整个复杂故障场景的自动决策: 异常检测算法:解决故障发现时指标异常判断问题,基于AI方法现较高的准确率和召回率,作为整个故障自愈的数据基础。 策略编排算法:基于当前线上的际流量和状态,设计损益计算模型,判断基于何种方式的操作组合或步骤,能够使整个自动止损带来收益最大,风险最。 流量调度算法:基于线上容量与时流量情况,进行精确流量比例计算,防御容量不足或不准风险,并现流量调度收益最大化。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
这个文件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID来标识磁盘,文件系统自检功能要不要开,这都可以聊好几个时。 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等需要监听端口的启动失败。 后记 以上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,但现在大家都上云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上云就能少招一个研究这事的工程师,上云确也很有意义啊。 静人稀,沙龙关好了门,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,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》
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企业级难寻产品经理
个人产品经理是一个需要梦想和热情的职业,但在政企和工业级IT领域,能力比梦想更重要。 本文是想说清楚,政企和工业级软件领域,能力比梦想更重要,个人产品经理来到这个行业就会被秒成渣。如果一个企业要招产品经理,要知道这个行业有哪些难点痛点,需要什么样的产品经理(其是软件和设计师)。 1. 需求拆解的能力 个人产品经理在设计一款APP时,是可以用生理上的主观感受给产品打分的。但是让一个产品经理来设计个流水线自控系统,他的主观感受并不重要,必须用技术和业能力将客户需求描述和引导。某些产品经理因为自己毫无感受憋不出词来,就把客户的要求当做圣旨跪拜,这不仅是吃里扒外,还是会搅黄项目的搅屎棍。 要拆解客户的需求,必须技术上能跟客户做平等对话,业上了解客户工作流程,还要理解大型客户内部的利害关系,不能靠“视察”客户会议室装专家上宾,也不能像外行一样凡事都跪问客户。 我举第一个例是很多系统都有监控,监控系统的产品经理要完成下列工作才合格: 技术:产品经理对“check tcp 80”和“check http 200”这类业术语没概念,需要客户被坑一次骂一次才能改一点点。
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