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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? 么,包含了例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从来? 的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游些,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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
前言 上篇文章《中国云计算现状——成本篇》(特大号首发改名为《做好云计算要花多少钱》)讲的是成本问题,即么企业可能能做云计算。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,些产品改进是刚需放心吐槽,些产品内因就是改不了。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交付成本优势。这时候我们要少被企宣PPT洗脑,追求华而不的远景,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么特点和局限性,客户明白特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,业上承接物理硬件替代需求,其优势是最快速度最低成本交付,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、云硬盘和安全组都是为支撑云主机业的。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这个坑很多,个人要和时间赛跑才能完成验,我做了8次验成功了3次,每次都等了10分钟以上。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦记得其他历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网上能到一个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
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。 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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心数。 第一类是大型云厂商,他们自身很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手抢单。地方政企和这类企业合作时很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也兼顾外企中国分部的客户。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。
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
3、进传统行业继续做运维;笔者就是在一个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造成限的技术革新,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)也类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大家工作的时候都习惯网站相关的工作,但你学过Web就一定要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前途的行业。生产领域的公司因为运维涉及到在在的钱,所以运维人员待遇高(都是专技术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不如厂商技术支持),只是跳槽的难度比通用运维要大一些(都是专技术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这条路的人一部分是自己大觉悟或巧机缘,但另一部分人是的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
这跟IDC带宽复用是一个道理,大规模的CDN客户从不选需流量计费而是选择带宽峰值计费。 至于追9大吹赛就更无聊了,比如说数据可靠性是99.999999999%和99.9999999999%么区别?我中彩票的几率多大,你被外星人抓走的几率多大,奥尔特星云孕育出奥特曼的几率都没你们两家厂商丢失数据的几率大,你们比几个9不就是在浪费打印油墨吗?而且话说回来,丢了数据,个厂商能不到新理的?传统IT时代业持续性到99.999%、数据可靠性再加两个9已经够用了,这个标准同样适用于云计算时代。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
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 。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原的猎头
第三部分.影视剧中对猎头的梦之误解 编剧们写的“白领剧”是给观众展示一场“高端职场环境”的梦,“白领梦”并不比“皇帝梦”“武侠梦”更,因为这个“高端职场环境”从来就没存在过。我看那些影视剧中对猎头的刻画过于夸张,照那种方法做猎头就别想挣钱了。 第一点,猎头不会深度参与面试,甲方人事部不会让“外人”参与面试决策;猎头的核心利益是成单拿佣金,在甲方面前也是外人。敬业的猎头会全程跟踪面试者的反馈,老练的猎头能从HR手拿到面试结果,但猎头不会出现在甲方办公室和甲方一起面试候选人。 第二点,候选人不会懒得接触猎头,不需要猎头给候选人端茶端尿陪床上吊。候选人懒得和猎头聊很可能是因为这个职位太挫没吸引力,少部分是自己内线不用走外部渠道。如果招聘方要定向挖某人,老板亲自出马比猎头约见面诚意多了。 第三点,任何供应商不能公开干涉甲方内。诸如“猎头要做的就是把顶尖人才放到合适的职位上”这类话听听就好,候选者是不是顶尖人才猎头说了不算,能不能进这个公司猎头同样说了不算。猎头就是提供人才搜寻的供应商,这个供应商不能替甲方人事和业部门做决策。
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中,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包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
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; 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。
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