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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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
从长周期来看云计算的客户是覆盖全球全行的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企云成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只三五年,随着政云企云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。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。地方政企和这类企合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。 第二类是创云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手抢单。地方政企和这类企合作时很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创云厂商,而是选择态度和执行能力好的创云厂商。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。
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。
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、没领头羊企和事标准。 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。 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)很重要但想象空间限,因为企已经数据库和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。
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。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原的猎头
我能理解新人初见猎头的奋,但际上猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q一样尴尬。 本文的定调并不是批判猎头行,对水货猎头的调侃才能让敬猎头生意更好,让应聘者更少花精力在无效应付上,让招聘方知道资深猎头贵在。 第二部分.的低端猎头市场 大部分猎头公司的公开介绍就是几句无法查证的套话,其老板一般都是资深猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交的关系。猎头公司客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交的关系也够用了。 大部分新手猎头顾问,不管他们入职时的理想多远大,打了半年电话以后梦想都会变成跳槽去甲方那做普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解用人单位,为一个候选人花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是百分之一。他们并不在意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高大上的猎头工作,被这帮庸人做成了炸鱼游戏。高端猎头拿到简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面以后才能记住面试者的名字。这工作难度和重要性确没电话推销员高,所以他们的收入也并不比电话推销员高。 大部分猎头公司也无所谓简历库,特别是互联网行更为明显。
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。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。
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。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
即使只是常规感冒,你愿意让习医生练手吗? 3、价格可描述 价格不同于价值,价值是灵活解释的,而价格是固定的单价和数量。先说单价,IaaS资源的大头是公云主机,这不可说不可测的硬件超卖和漏洞百出的SLA,谁能保证你60元的云主机就比人家70元的便宜?客户用私云方案吧,你的软件没专利和著作权,人力报价没施工人日规划表。PaaS层的天然量付费,但数量该买多少个该如何预估?在这类企需付费并不讨喜,钱花多了谁来结账,钱花少了是不是萎缩了,风传某些超低价中标的CDN,就是靠虚报资源数量来维持品质的。 4、尽量将责任外抛 客户肯给你掏钱就已经尽到自身责任了,不要让客户承担因为选你而产生的额外责任。如果客户放弃资质和案例需求、自担稳定性风险、自己评估总价格,云厂商卖云就能像话费充值一样简单。充话费的利润低于1%,所以充错号码是客户自己的责任,我们跟VC谈到的云计算未来的收益是1%吗?很多采购决策人宁愿选择更贵更土的方案,是怕决策出错了要辞职谢罪。云厂商想拿下项目就要扛下责任,闲云野鹤的心态不适合商场厮杀。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
但是从云资源的管理、调度、监控软件,到客户界面,API管理、账户和后台策略层面,越往上走的软件质量还不如XXXX,此处省略一万五千字,客户自己揣吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍一样,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会住一只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不上墙,故障的性质对长久的品质很重要。 我列一下潜在的故障原因,些故障能忍,些故障不能忍,这些要云客户自己评估了。 技术原因 IaaS的核心主体功能(云主机、云硬盘、VPC),在没特型要求前提下,是可以用开源方案搭建。如果是云厂商连个开源平台标准模块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确客户要自认倒霉,因为友商也会遇到同样问题。 现在容易出问题的是云平台的运营维护和云厂商的自定义管理模块,客户就是缺合格运维才被逼上的云平台,但云厂商自己也缺人;在软件BUG这一部分我已经吐槽过做云平台外延模块程序员的技能水平了。这些地方出了问题该投诉投诉、该索赔索赔,逼着客户去招更敬的工程师。
流****水 2018-07-11
度云企级运维平台——NoahEE
管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。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。
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月某公司杭州电信接入故障,中断小时级别 2017年1月某天津机房故障,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的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
Archer的配置文件路径、的启停脚本及运维命令具固定的标准并且支持定制化,使用Archer进行部署的统一的包结构; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障 针对分级发布的使用场景,Archer支持串并行上线及暂停点功能,可照单例、单机房、单地域等级别设置暂停点,并支持部署过程中进行暂停、继续、重试、撤销等操作; 的多地域部署 的多地域部署主要需要解决不同地域配置不同的问题。Archer提供了配置派生功能以支持多地域部署的场景。Archer支持在同一份配置文件中设置配置变量,并在特定地域(机房)中生成特定配置值; 多种网络环境及大包部署 针对多种网络环境及大包部署的使用场景,Archer提供了部署数据中转传输。采用中转的上线在发起任后,部分代码将首先被转存至中转机上。
小****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就趋势
云厂商集采优势,云厂商多给点资源就能省下很多优化工作;部分情况云厂商还数据优势,比如基于本站数据做风控需要反复调试,而对接云厂商外部参考画像会简单很多。5.技术大牛都是让变态需求给压出来的,如果公司技术大牛,那各种需求就来了,但如果没技术大牛,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,了对象存储就不用招存储工程师,了鉴黄和人脸识别就不用自己推演模型,是反作弊系统就不用自己研究刷单,了IM就不用自己做openfire。正的行精英是不会护食眼前这碗饭,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,而小IT部门和创团队留不住技术大牛了。精英们遗世独立,让普通工程师去买云了,对其他工程师可不是好事。
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