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疏****月 2018-07-09
一键线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、大量的点,我们已在数据传输文章《嗖的一下,让数据自动生效》中专讨论过)。一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点。在手工运维时代,运维人员需要花费大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%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供一个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,百度运维管理平台Noah发布了一键线部署系统——Archer。Archer致力于提供一产品线过程的可迁移发布解决方案,实现一键完成机器初始化、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一次线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
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,我们来试着分析前面提的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 游有哪些,不同的游流量如何分配? 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? 在百度的运维实践中,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分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中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,我们就可以获取这个的相关信息 ,这些信息括:在机器部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个资源信息的一个映射关系。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式运维解决方案,覆盖了括日常的故障管理和变更管理中典型的运维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业可用性保障、提升运维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近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,进行变更等运维操作简单直接,登录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,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。
不****主 2018-07-09
高精地图
高精地图还含很多语信息,地图可能会报告通灯不同颜色的含,也可能指示道路的速度限制,及左转车道开始的位置。 高精地图最重要征之一是精度,手机的导航地图只能达米级精度,而高精地图可以使车辆能够达厘米级的精度,这对确保无人车的安性至关重要。 二、高精地图与定位、感知规划的关系 高精地图用于定位 高精地图是Apollo平台的核心,许多无人驾驶车模块都有赖于高精地图,有了高精地图我们就需要在该地图进行自定位。这意味着需要弄清我们在地图的位置,这就是定位——无人驾驶车辆在地图的确切位置。 首先车辆可能会寻地标,我们可以使用从各类传感器收集的数据,如摄像机图像数据、激光雷达收集的三维点云数据来查地标。车辆将其收集的数据与其在高精地图的已知地标进行比较,这一匹配过程是需要预处理、坐标转换、数据融合的复杂过程。 无人车的整个定位过程取决于高精地图,所以车辆需要通过高精地图明确它处于什么位置。 高精地图用于感知 无人车也可以使用高精地图来帮助感知,就像人的眼睛和耳朵会受环境因素的影响一样,无人车的传感器也是如此。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和亿元销售额,只有以资源为载体,客户才会给亿元大单。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中,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老路了。 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中付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。 3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等的模板化云主机,决定资源池成本的是硬件和电力的价格,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的装,完成资源成本分析、展示和付款周期核算;在硬件资源池付时,云厂商的优势长处是大规模付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
多个维度关联分析 细分维度的故障所带来的表象可能会在多个维度均有表现,比如整体的访问拒绝升,我们会发现分机房的拒绝量升,也看分模块的拒绝升。那么我们如何确认故障的根因是来源于某个机房还是某个模块,还是这两者的叉维度,即某个机房的某个模块导致的问题。 矩阵热力图可以解决这一问题。将需要做分析的两个维度分别作为横纵坐标,通过阶梯的阈值颜色将对应叉维度的取值展现再坐标。我们便可非常直观的看这这两个维度对于整个业的影响情况,如下图所示: 我们可以看,从纵向的分模块维度,可以看Module 4在多个机房都有明显的访问拒绝情况,而在横向分机房维度,则没有明显的征。则说明是Module 4模块导致的问题。 嵌维度下钻分析 类似于国家-省份-城市的行政区域划分,区域-机房-机器的部署划分,我们可以看很多维度之间存在着层次嵌的关系。我们故障定位的思路也是如此,从整体局部逐步分层下钻定位。 我们提供了多维度展开报表功能支持这种下钻分析。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
前言 篇文章《中国云计算现状——成本篇》(大号首发改名为《做好云计算要花多少钱》)讲的是成本问题,即什么企业有可能能做云计算。本文是第二篇产品篇,目标客户是云计算产品经理和云计算标准用户。我从一个老用户的角度谈谈每种云计算产品该如何使用,哪些产品改进是刚需放心吐槽,哪些产品有内因就是改不了。本文主要说用云产品的问题,买云产品的问题在采购篇单聊。 正文 现在是2017年,云计算是物理硬件的优质替代方案,客户很认可云计算极低的采购和付成本优势。这时候我们要少被企宣PPT洗脑,追求华而不实的远景,这些PR文章的受众是风险投资、客户决策层和创业者。我们应该摸清楚云方案和硬件方案比有什么点和局限性,客户明白点才能使用得心应手,客户明白局限性才会早作备用方案,产品经理心里不慌才会关注核心功能。 一、IaaS产品 IaaS平台的本质是,产品以做硬件资源的虚拟化为本,业承接物理硬件替代需求,其优势是最快速度最低成本付,客户为预占的物理资源付费。IaaS产品是最经典的云计算,核心组件是云主机,如虚拟网络、云硬盘和安组都是为支撑云主机业的。
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