关于 全套按摩服务十薇v信78792796唐山小集镇妹子好便宜保健足 的搜索结果,共1213
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合,一般以三段式的结构表示,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,记不住那么多部署息,怎么办? 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,的扩容怎么通知给下游模块? 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,怎么办? 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式的缓存系统中,这样用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的实例变化。
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式,国内从业人员已经远超百万,技术分类有数种工程师。 在最近的年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、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。
麦****子 2020-08-28
小度音箱播放中卡顿
便货 跟苹果Homepod没法比 
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
2.群设计通用规则 前端复制后端拆,实时改异步,三组件互换 前端复制后端拆,实时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要上群,而群设计调优翻来覆去就是这三板斧: 前端是管道是逻辑,而后端是状态是数据,所以前端复制后端拆。前端器压力大了就多做水平复制扩容,在网站类应用上,无状态-会话持-弹性伸缩等技术应用纯熟。后端要群化就是多做业拆分,常见的就是数据库拆库拆表拆键值,拆的越散微操作就越爽,但局操作开销更大更难控制。 实时改异步是我学的最后一门IT技术,绝大部分“实时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要实时处理结果了。CS模式的实时操作会给支撑带来巨大压力,Peer合作的实时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个无脑大事拆分成多个,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表一样,拆散的需要更高业层级上做局事障。 在群性能规划中,网络和硬盘IO+CPU算力+磁盘和内存空间是可以互换的,架构师要完成补不而损有余的选型。
金****洲 2018-07-10
混乱的群遇见TA 从此岁月静
Q如何先部署批量机器,确认无误之后,再做群部署?简而言之,灰度发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使群中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以发现如果在私有云或者混合云场景中还是通过人肉运维的方式管理,那么管理效率将会分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以证云环境的稳定性和安性。急人之所急,需人之所需。百度云的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有云中存在大规模的机器群,群中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的群,合理分配资源,降低运维成本,障云上穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的群世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自活!“。当裸机启动之后,这个系统便以root身份运行,能活自己,还能托管维护其余基础设施,后续迭代升级也能自动完成,整个流程高度自动化,不需要人工介入,极大地降低运维成本。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例如下: 息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令息持久化。日均几亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了证命令高效正确送达目标器,需要构建一个可靠的命令传输网络,使命令息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几万台器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。 图2简单问题放大后也变得困难 百度目前拥有分布在世界各地的几万台器,并且随着业的不断扩张,这个数字还在持续增长,构建一个高效稳定通用可扩展的命令描述、传递、执行系统在这样的环境中有着重要的现实意义。对百度各产品线的用户来说,这样的一个系统,最基础的要求是:执行高效,控制灵活,扩展方便
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
建设一个存储群的总成本会和买一硬件存储柜的价格差不多,报价不便但考虑金融成本就很合算了。假设客户买一硬件存储柜是一次性掏5000万;而对象存储群硬件占比不高,机柜、带宽人力等成本都是月缴纳五年才凑到5000万的。 拿着上述数据我们已经可以预估出新建一个存储群的实际成本,我们拿这些钱和公有云价格进行对比,如果私有云成本比公有云高太多,我们也能说采购决策层继续用公有云。 在群运营过程中规模会受到IDC环境的限制,机柜和带宽不是想买就有的。电力也机柜也,IDC都是卖不出去资源就愿意接大客户,哪怕零利润总过闲置;但如果资源都卖给一个大客户了,这个IDC也就没资源接其他客户了。我很少考虑100PB以上的存储问题,也有这方面考虑。有些工程师吹牛皮说做过EB级存储,让他基于常识说一下自己的硬件投了多少。 结束语 上文为我对PB级对象存储知道的一切常识,PB级存储需求离你我业越来越近,大家早做准备各自努力吧。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录息,是个很重要的问题,搞得不,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复? 物理操作维护怎样反应到系统里? 不同角色(职责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库生命周期覆盖,做到所有运维操作记录可追溯。有了资产管理,运维人员可以在器完成入库、上架工单后即可在管理中看到该器并进行管理,无须任何其他操作。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
容量护模式:针对固定比例模式存在的容量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断容量是否充,容量充则进行流量调度,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.容量仍有buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过容量护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使照容量进行调度,过载仍可能发生,容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容量退化,都可能导致原先容量无法完。 【解决方案】 基于容量水位的动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在的风险,我们划分两条容量警戒线。 安水位线:流量处于在安线以下则风险较,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,很大概率会导致容量过载。 如果安水位线提供的容量不以满止损,那我们期望使用上两条中间的容量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。
1****2 2018-07-09
百度安:AI 是系统工程 需要真正开放的安护航
百度安最近发 布了OpenRASP 开源自适应安解决方案,护引擎成在了应用内部,在应用完成协议解析后,才开始检测攻击。 这与传统的安防护解决方案有什么差别呢?首先,传统防护产品主要依赖请求特 征,OpenRASP 是通过监控应用的执行逻辑和行为来实现防护;其次,OpenRASP 可 以实现应用的热补丁,比如可以永久免疫Struts 系列漏洞;最后,OpenRASP 实现了 编码规范检查、器安基线检查,这也是传统防护产品无法实现的。OpenRASP 和KARMA 分别在云端和终端两侧为智能终端产品和提供自适应安障能力。 未来的AI 攻防:需要真正的生态开放 AI 是一把双刃剑,用在安专家手里,能够更快、更高效地做防御。将AI 用于 安领域,在感知层可以提升用户体验,认知鉴权由“知”(密码)、“有”(U 盾) 到“是”的转变;在执行层,AI 可以提升安攻防对抗的能力,无论是网络空间安 还是业;在战略层,安专家角色实现由人到机器的转变,AI 自主进行攻防对 抗。而将AI 用在黑客手里,就可能造成“永恒之蓝”那样席卷球的灾难。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
最初这种鸡肋设定是vxlan发育不做的权之计,但这逐渐变成一种新的权限分配的契机。OpenStack API可以将网卡在主机之间插拔管理,网卡从主机附属设备变成了独立资源,内网IP的分配职责从系统工程师变成了网络工程师,无数被安组恶心过的用户,也逐渐放弃了本机防火墙。这些改变是从网络层面践行云计算的设计哲学,单机(IP/防火墙)不重要,云主机就是生生不息的群狼,组织群狼的网络更加重要了。 二、PaaS产品 相比同质化竞争主打价格牌的IaaS云,PaaS产品才是云计算的未来。用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(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,云平台照数据容量、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。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心睡眠
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,基于实时容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时 2016年5月某公司杭州电接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,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业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
干货概览 在故障自愈机器人,你安心睡眠一文中,我们介绍了单机房故障自愈的必要性和解决思路。本文主要介绍单机房故障自愈前需要进行的准备工作,具体包括: 单机房容灾能力建设中遇到的常见问题及解决方法 基于网络故障及业故障场景的面故障发现能力 百度统一前端(BFE)和百度名字(BNS)的流量调度能力 单机房容灾能力--常见问题 单机房故障场景下,流量调度是最简单且最有效的止损手段,但我们发现业线经常会遇到如下问题导致无法通过流量调度进行止损: 1.存在单点 描述:系统内只有一个实例或者多个实例部部署在同一物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点所在机房或单点自身发生故障时,无法通过流量调度、主备切换等手段进行快速止损。 要求:浏览请求的处理,不能存在单点;提交请求的处理,若无法消除单点(如有序提交场景下的ID分配),则需要有完整的备份方案(热备或者冷备)障单机房故障时,可快速切换至其他机房。 2.跨机房混联 描述:上下游之间存在常态的跨机房混联。 问题:逻辑单元未隔离在独立的物理范围内,单机房故障会给产品线带来局性影响。
TOP