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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
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,包含了例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从来? 的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游有些,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套分布式的名字系统,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,我们就可以获取到这个的相关信息 ,这些信息包括: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。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
那么如何验证线是否具备该能力、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,验证不同线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据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,同时被测可根据监控数据决策流量调度目标,对于际无影响,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。同时提前告知盲测时间和可能的影响,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,对来说与发生故障场景完全相同。验证线在单机房故障情况下的止损恢复能力。 单机房故障止损流程 一个完整的故障处理生命周期包括感知、止损、定位、分析四个阶段。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字(BNS)现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于时容量与时流量调度自动止损策略与管控风险,现了任意单机房故障时均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响可用性 回顾2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。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,中断时级别 2017年1月某天津机房故障,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的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 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。除了少数商数据库自带时钟源以外,大部分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安全性,甚至部分程序崩溃的稀糊涂。 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,虽然现在层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但混乱是免不了的。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最成熟的PaaS是CDN,最有魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个。 一个经典PaaS应该只是一个进程,进程是无法长期存储数据的,量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间有限,因为企已经有数据库和DBA了,DBA并不信任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企本来就没大规模对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好上手简单,客户对它是积极拥抱甚至依赖。一旦用户在对象存储平台堆积了上TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署上来了。广域网传输稳定性不够成本又过高,只能是计算组件跟着存储就部署,PaaS云创公司从对象存储入手才更有客户粘性和横向扩展空间。 大数据类PaaS类似于云数据库,用户要自带海量数据过来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得云平台什么都没做,大数据PaaS都用成IaaS定制模板虚拟机了。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
人不仅要住房还可以盖房,不仅会逛超市也会开菜市场。 政府和大型国企不仅能采购云计算,早晚也会走向发展云计算的路。 本文不谈任何技术细节和商情怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本文包含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以全球的行。 做云计算要满足些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有些特点。 云计算不是万能药,它无法解决些问题。 什么是云计算 20年来,互联网引爆了全球的信息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行生态也在逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 上纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行,全国计算机从人员不超过万人,从人员大都有很深的学术背景。 上纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从人员约为十万人,可以分为软件和硬件两类工程师。
流****水 2018-07-11
度云企级运维平台——NoahEE
管理这个概念的出现,是随着快速膨胀的必然,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。在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门(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上升,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****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
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:上云本身并不碰数据,但上云是很好明确数据存储位置的机会,上云改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企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,但不能做为上云目的分析。亿元以上的器、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。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的客户。 2.1采购决策人 企CEO/COO/CFO或权VP,他们不关注云产品云技术,更关注上的求新图变,互联网决策人还会敏感IT成本。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企难寻产品经理
个人产品经理是一个需要梦想和热情的职,但在政企和工级IT领域,能力比梦想更重要。 本文是想说清楚,政企和工级软件领域,能力比梦想更重要,个人产品经理来到这个行就会被秒成渣。如果一个企要招产品经理,要知道这个行些难点痛点,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,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”这类术语没概念,需要客户被坑一次骂一次才能改一点点。
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上故障; 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、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。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
而云的高科技光环褪去、产品同质化以后,企的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 录 请各位多琢磨评估本厂的云到底些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。如要学习云计算相关知识,可以多关注我往期云计算文章,比如说 云计算最重要的工作是配合销售和客户:云客户需求引导管理--战型IT太极拳 中国云计算现状系列汇总: 做云计算要花些钱,请看第一篇成本篇,原创链接。 云计算产品各有什么特色该如何分类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户的采购人员如何看云计算,厂商如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖成名,但这也是机遇, 看云厂商花式作死的九种方法 。
小****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就趋势
5.技术大牛都是让变态需求给压出来的,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,部门就会掂量成本。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。正的行精英是不会护食眼前这碗饭,找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,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部门和独角兽企,而IT部门和创团队留不住技术大牛了。精英们遗独立,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,保护区要撤大熊猫是一种“伞护动物”,大熊猫保护区也被其他动物所分享;保护区大熊猫最重要,其他动物都是玩伴点缀,但如果大熊猫都迁走了,保护区就会撤销。
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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
在中国这么大人口基数的国家,只做一个百万级用户的ToC应用是很目标了。在没有高性价比存储的时代,这些应用只能牺牲用户感受限制用户存储数据,只能放弃有价值的客户行为日志。现在时代变了,该帮客户存的数据存起来,该为自己记得日志记下来吧。某些智能硬件厂商通过分析日志来精准广告投放和运营APP市场,他们已经可以赔钱卖硬件靠广告赚钱,但这有个前提你要先存下来几个P的用户日志。 ToB的用户规模远不如ToC应用,但文件的存储周期和可靠性要求十倍于个人娱用户。ToB涉及人员请注意一下,带宽和存储已经都降价了,连带着大数据和AI技术都在进步,以前不敢想的场景可以去践了。比如高清企视频会议和无人机航拍后人工智能做设备点检,还有一套套呼之欲出的IOT方案,这都是在促进生产力的进步。 几年自然数据的产生和处理能力急剧提升,PB存储俱也有了一批高科技新玩家,我们愿意帮着他们改变界。比如医疗信息化整改,一个区域的所有PX影像要集中存十年以上,而且随着医疗器械的更新换代,这些影像数据会越来越大。
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;几大云供应商自己也要维护器,那些大中型企肯定会自己做私有云,在这个云计算平台也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的一系列维护工作,但自动化运维技术会让运维人员的数量大大减少,可能每个公司都只有一两个团队了。 3、进传统行继续做运维;笔者就是在一个通讯公司工作,我可以很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,阿盛大新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站一类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低一些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管理生产线)也有类似的顾虑,云计算的优势和公司的需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大家找工作的时候都习惯找网站相关的工作,但你学过Web就一定要找网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足一个没有前途的行
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
但在复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、资源过程中,仍需要人来掌控决策的过程,这阻碍了运维效率的进一步提升。而AI方法的引入,使得机器能够代替人来做出决策,从而让正意义上的现完全自动化成为了可能。 在AIOps的落地施过程中,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为一个全新的技术发展和应用方向,并不是简单地说具备某一种技能或招募一两个大牛就可以完成的,它需要不同角色、多个团队的配合才可以达成。根据几年来整个界对AIOps的理解和践,AIOps参与角色的划分也越来越清晰。在百度4年的AIOps践中,我们总结得出了如下四种不可或缺的角色: 运维工程师 运维研发工程师 平台研发工程师 运维AI工程师 可以看到,除了运维AI工程师外,其他角色并不是AIOps产生之后才出现的,他们在传统运维中也发挥了重要作用。我们今天主要想和大家探讨一下,在AIOps时代,他们的职责究竟发生了些变化。为了方便大家理解,我们会基于百度AIOps的践案例,来进行具体说明。 单机房故障自愈场景 单机房故障自愈是一个典型的AIOps落地项目。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署过程可以拆解为两个的步骤,一是新软件包的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,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》中介绍的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。
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