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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示一个的实例集合,一般以三段的结构表示,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,记不住那多部署息,怎办? 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,的扩容怎通知给下游模块? 场景三:我的部署实例有一个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障实例,怎办? 下面以一个简单的例来说明,假设一个模块名是Server,它的上游是Proxy,下游是Redis,当出现变更或者故障时,如何让上游感知到呢? 当新增上线实例、下线摘除实例或者实例发生故障时,BNS系统通过部署在机器上的客户端实时感知到实例的状态变化,同时新增和删除实例的变更情况会立即同步到分布的缓存系统中,这样用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的实例变化。
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
在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责管理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电还是,甚至连拉煤球的都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自主发电而是从电网买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。 我记得05年以前做运维,我们都要自己很多种驱动、学习不同的主板配置方、研究自有机房的空调系统,但如今运维的职位完全不用关心这些事情了,反倒是对负载均衡、高可用、大数据等问题越研究越深了。 云计算的目标是让IT像电力一样随时可用,这是一个积极正面的趋势,没有人能也没有人应该挡住他,运维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看一下云计算究竟发展成什了。这次会后我大胆估计,云计算会在短则五年、长则十年的时间里将大部分运维的饭碗抢走。其中损失最严重的是中小网,他们已经不需要的运维人员;大型网对运维人员的需求会逐渐减少;对非网应用的影响可能仅仅限于技术革新;因此对软硬件生产商、IDC托管商甚至运维培训、IT论坛都会造成衍生影响。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
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任,不相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,虽然现在业层可以包容异常,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日志,几个节点的时间有错可能日志就看不懂了。 NTPD做时间调整会有效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业(详情见录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD本机时刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时钟同步。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。 在最的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打、外卖、电支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低成本,让客户直接付费购买息技术,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,距离观察一下这艘船的方方面面。 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这个平台上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,一个可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业的发展,分布应用与的广泛使用,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,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执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在实际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部门(资源的隔离)?权限又该如何控制?
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