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1****2 2018-07-09
百度:AI 是系统工程 需要真正开放的护航
它通过五大 策略,最大限度地保证了系统,避免系统漏洞被黑客利用:从逻辑层阻断攻击,提 升自适应性;使用内存语言编写补丁,防止补丁开发者失误导致系统崩溃;对 待修补的内核进行语义聚类,并非只有二进制一致才施加修复,进一步提升自适应性和 性;方案设计了修复分级策略,进一步提升方案的自适应性;生态共建,以开放、 联合、协作的模式去合力修复漏洞,打击黑产。 目前,KARMA 已经在1100 多个不同卓系统版本进行了系统化验证测试,并且 在某些主流智能终端中应用。据了解,它可以支持目前市场绝大多数卓设备,同时 还适用于传统桌面、器Linux 的修复等。它可以支持100%的漏洞修复,其中93.4% 可以自适应修复,并且对性能几乎没有影响,不影响用户体验。 终端层面的另一大问题是应用。但是现有智能终端应用的生命周期缺乏联动, 开发者、应用平、手机厂商、厂商相互隔离。
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、大量的特点,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特点。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特点。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?
通过部署在机器的客户端感知到实例的状态变化(比如实例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,游模块可以通过查询redis.noah.all的实例状态结果,主动过滤非正常的实例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障实例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障实例。 在下一节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为一个底层的基础,BNS系统每天的访问量近千亿次,这对系统的可用性提出了很高的要求,因而系统需要在各个层面有完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对外提供变更,用户通过Web页面或者接口进行或实例信息注册。为了保证平稳定和的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每一个组、单元、实例的注册都需要进行权限验证,用户只有申请了合法的Token才能允许访问,另外系统还提供了白名单等其他的鉴权方式。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平——NoahEE
简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 在管理这个地基打好后,我们再来回顾下面的例。这个例中,地图研发的同学就可以在运维平中选中导航的模块进行升级,运维平会通过管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单机器进行操作)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和设备7x24小时的运转,为我们的业提供了硬件保障,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信息,是个很重要的问题,搞得不好,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?
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平账户体系
这个账户只是为了让客户低成本的获取,不包含客户给供应商的任何承诺,双方的权利义要看商合同。 第二.账户内资源隔离 企业客户尽量会将资源集中采购,在采购IDC/CDN这类简单时不用担心资源混淆。但用过去管理虚拟机的经验,管理IaaS和PaaS时要有资源池隔离,不同部和项目的主机资源要分别计费和管理。 一个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云主机费用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设限,外部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是一个账户管所有资源的“大通铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费金额;万一云平调整了资源价格,较真的客户又要从头重算一次。 这个“大通铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是一个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有一个人去登录云平,或者将不同业注册完孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉重,客户选一个云平管理员完成所有操作,客户的项目越多管理员员就越晕越累。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平
至于渗透测试和漏洞扫描,其实和云没直接关系,没必要纳入云管平。WAF可以参照负载均衡进行设计处理。 物理机和自控超卖比虚拟机,这是部分云厂商才提供的功能,这类资源开销偏大和计费不灵活,客户要给云管平发邮件才能申请到资源,客户日常有类似于虚拟机的管理和监控需求。 云监控是一个基本免费的,对该的设计包含评估、数据展示和通知机制。评估就是要不要装各厂商以Root权限运行的Agent,数据展示就是各种监控统计表和折线图展示给客户,各厂商是直接通知到最终用户还是通知到云管平后中转传递信息。 其他,诸如域名、ICP备案、虚拟空间等。 第五核心业系统 已知云管平要管理述资源,且不同资源的优先级不同、同一个资源也不需要部署所有功能,那云管平自身该如何设计和展示?经过对多个云管平的调研统计,其核心必须的业系统有四个,分别是“管理平”“用户系统”“计费系统”“厂商API封装工作”。这几个业系统都有几个人月就可以做出的简易版核心功能,也可以按照大型软件工程去做功能规划设计。 管理平 这是运营人员使用的的资源统计、展示操作平
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几器 目前都荒废了,因为卡得一匹。
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,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并不信任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企业里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手简单,客户对它是积极拥抱甚至业依赖。一旦用户在对象存储平堆积了TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署来了。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近部署,PaaS云创业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,最终客户觉得云平什么都没做,大数据PaaS都用成IaaS定制模板虚拟机了。
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,保你心好睡眠一文中,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)保障单机房故障时,可快速切换至其他机房。 2.跨机房混联 描述: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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
所述,云计算就是将分散在各个公司的信息技术资源汇聚到一个大平,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型信息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响和传统工厂并不相同。云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能网就能对外。云基地和数字地产不完相同,数字地产只装修好房,云基地关注用这些房做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产生大量污染。 云基地像电视和信号塔一样,通过产生和扩散数据信息对客户提供,这些信息的传输没有物流成本,光速直达球每个角落。 因为云基地球客户,所以云基地可创造极高的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源部售出,每年可产生20万元以的营收。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在行业拥抱云,取得了巨大的进步。云的主要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合自身数据的性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在述环境中,用户的机器都需要自行管理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1机器部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器,然后跑一个命令。 Q如何在10机器部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000机器部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化装! then…… Q如何快速升级所有机器的基础设施? Q因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施有问题,能立马回滚吗?
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.云目的分析 大型云用户云的宏观目的和普通用户类似,但多角色多部的利益诉求非常复杂。 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:云本身并不碰业数据,但云是很好明确业数据存储位置的机会,云业改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企业客户在气势如虹时要居思危,在困境危难之中穷极思变,IT技术是企业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,但不能做为云目的分析。亿元以器、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 大企业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。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
看看各的启动优先级也是一个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招一个研究这事的工程师,云确实也很有意义啊。 夜静人稀,沙龙关好了小,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
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