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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
我们基于BNS开发了nsswitch的扩展,并且修改了/etc/nsswtich的配置文件: hosts files dns bns 在主机需要解析1.proxy.noah.all.serv 的时候,一般会直接或者间接的调用glibc提供的gethostbyname_r函数,而glibc在实现gethostbyname_r时,会照nsswitch里配置的序files- dns- bns序进行处理,这样就实现了通过BNS登录机器。 场景二:Server模块扩,希望上游及时感知到下游模块的变更。 用户在BNS上进行Server模块的扩,模块实例变化息会立即同步到BNS系统中的分布式缓存,在全网任意一台机器上,通过查询就能实时获取到实例变化的详情。 场景三:Redis模块3.redis.noah.all实例故障了,希望对上游屏蔽该实例。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
我们要搞架构设计最重要的就是砍需求,将上层应用的需求优化删减,让同级的业错。上层需求优化,即前端对后端输入查询多错,而同级错可以看做应用间的需求优化,比如两个可以幂等重试就是好解耦,而A系统会等B系统等到死锁就是架构悲剧。 某电商ERP系统的用户点一次查询钮,后台系统就锁库查询一次;实操过程中系统越慢用户就重复点查询钮,而并行查询越多后台速度就更慢。这种环境要搞架构优化,首先要理解自然人并不要求实时数据,ERP客户端限制每15秒才能点一次查询钮,在Web接入层限制每个Session每分钟只能查询一次,还可在数据库链接类库上做一层控制策略。多媒体工程师最好的情人节礼物会是一个完美的播放器;它可以自助错选择CDN,可以主动预缓存下一分钟的点播内,可以完成私有解密编码工作,可以和广告系统解耦独立加载,可以在卡顿时更换线路和存储日志,广告日志和卡顿日志都低速适时后台上传。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
要求:将拆分为若干不同的逻辑单元,每个逻辑单元处于不同的物理机房,均能提供产品线完整。 3.不满足N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余量不足以承担该机房切出的流量。 问题:流量调度导致其余机房过载,造成多个机房故障,造成更大范围的影响。 要求:量建设需要对于每个逻辑单元都要有明确的量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,同时需要保证变化时及时更新数据和扩,避免量数据退化。同时对于流量的变化趋势,也需要有提前的预估,为重大事件流量高峰预留足够量(如节日、运营、假期)。 4.关联强耦合 描述:上下游使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的上下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线上关联不允许使用固定IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的上下游连接方式以实现上下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。 单机房灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房灾能力建设后,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。
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业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)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、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业可用性 回顾近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小时 2016年5月某公司杭州电接入故障,中断小时级别 2017年1月某业天津机房故障,数小时无法提供 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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
除了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。 NTPD做时间调整会有效减这类情形,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影响业(详情见附录实验);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。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
量保护模式:针对固定比例模式存在的量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断量是否充足,量充足则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种方案面对的问题是: 1.量仍有buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过量保护的情况下进行尽可能的调度,减对用户的影响。 2.即使量进行调度,过载仍可能发生,量数据本身存在一定误差,流量成分的变化以及变更等导致的量退化,都可能导致原先量无法完全可。 【解决方案】 基于量水位的动态均衡 在流量调度时,对于量不准确存在的风险,我们划分两条量警戒线。 安全水位线:流量处于在安全线以下则风险较小,可以一步进行切换。 水位上限:该水位线表明的最大承载能力,一旦流量超过故障水位线,很大概率会导致量过载。 如果安全水位线提供的量不足以满足止损,那我们期望使用上两条中间的量buffer,同时流量调度过程中进行分步试探,避免一次性调度压垮。 基于快速熔断的过载保护 在流量调度时,建立快速的熔断机制作为防止过载的最后屏障。一旦出现过载风险,则快速停止流量调度,降低次生故障发生的概率。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
商用磁盘都是照36-60个月的使用周期设计的,假设你有6000块磁盘每个月要坏100块盘,天天坏盘天天修盘已经成为常态。厂商要保证损坏磁盘快速修复,避免修复周期内另外几块冗余盘一并损坏,又要保证磁盘修复时群集性能受不了太大影响。 当前大家都采购4T8T硬盘,照磁盘序写入300M的速率,填满一个磁盘的数据需要10个小时以上,最通用的处理方案是将一块4T盘分为40个小PG,40个PG逃逸到40块新盘上速度就在30分钟以内,而且没消耗新磁盘太多IO。磁盘修复时的IO放大有解决方案但很复杂且涉密,本文不提及。我只透露前文不让做单节点性能压榨就是防着这类异常情况,http下载场景中引入缓存可以减重复读取的压力。 群集动态扩能力。 很有项目是上线就建设50PB的量,并在半个月内全部数据就位。对象存储群集刚建成只有几十个机柜几千兆带宽,后续群集量和性能都要动态扩。存储系统扩后不要做无意义的数据重新分布,因为数据重新分布可以理解成磁盘修复,太易出性能类故障了。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子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,我们有这么多工程师吗? 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。客户的数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云平台一样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
y****i 2018-07-11
器云的最佳用户
前言 我一直瞧不上器厂商的企宣话述,连带着看轻了器技术;但器技术是有价值的,器编排技术更是一片大好的发展方向。 我很讨厌这些电线杆小广告的宣传方式:可以实现弹性伸缩、自动化运维、持续交付、微、秒级部署、高强度灾、多版本控制等功能,从而改善和解决复杂的IT应用场景。事实上是使用者自己设计维护可以弹性伸缩、自动运维、灾冗余的程序,无论是用物理机、虚拟机还是器(进程),本来能弹性的还是能弹性,没灾的还是在赌命。 合格的架构和运维都瞧不上这些废话,因为十年前我们用裸机就能实现这些功能了。但世上没有那么多合格的架构师,云计算要解决的就是缺人的问题。最早的云主机也是类似夸张无赖的宣传,我第一眼看云主机也觉得是个噱头,这些遗毒至今还在误导客户。本文是为说清器的能力特性,我们该如何用好器编排系统。 器的基础特性 器和虚拟机都属于IaaS云的范畴,申请资源量付费,不关注客户业逻辑和访问频率。器只是隔离出一个进程,而虚拟机是模拟了一整套操作系统,这是双方的本质区别。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
用好PaaS产品可以更省人力、更快交付,用量付费可能会比资源付费更便宜(也可能更贵),而PaaS平台的恼人和诱人之处均在于产品形态很模糊、质量很难评估、很难独立运营、没有领头羊企业和事实标准。 PaaS云平台和IaaS云资源的区别就在于,平台需要理解客户的动作和状态。对象存储和CDN就是最典型的PaaS,云平台照数据量、访问流量、访问次数和方法收费;Mysql RDS只能照内存和日志空间上限计费,但仍然可以替客户做数据库状态展示、分析和备份,这是过渡性的PaaS。 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,小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,因为企业里已经有数据库和DBA了,DBA并不任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。
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