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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
2、进行云计算器维护;几大云供应商自己也要维护器,那些大中型企肯定自己做私有云,在这个云计算平台里也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的一系列维护工作,但自动化运维技术让运维人员的数量大大减少,可能每个公司都只有一两个团队了。 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对公司造成有限的技术革新,比如说实现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿里盛大新浪都没得卖,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)也有类似的顾虑,云计算的优势和公司的需求完全不沾边,以这类公司的运维可能是最后的运维。大家找工作的时候都习惯找网相关的工作,但你学过Web就一定要找网工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足一个没有前途的行
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
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 基于网络故障及故障场景的全面故障发现能力 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,但我们发现线经常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全部部署在同一物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点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: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,单机房故障给产品线带来全局性影响。同时流量调度也无法使得恢复正常。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
最后一类是系统集成企,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,它无法解决哪些问题。 在地方政企看来,云计算只是一种商形式,不能对它报以不切实际的期望值。 云计算行不需要大量雇佣本地劳动力,无法解决大批就问题;云计算核心员工呆在一线城市远程操控,很难将云计算人才引进到当地。 云计算不产生污染,以不用考虑环保减排问题,但其带来的环保节能问题很严重,每个数据中心都占用大量电力。 对于四线城市政府和中型国企,因为现实困难资源有限是搞不了云计算的;二三线城市和大型国企才能提供云计算公司感趣的资源。
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)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时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,中断时级别 2017年1月某天津机房故障,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的可用性并且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
时间不稳威胁到的程序健壮性和安全性,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信任;假设一个根NTP不稳定,有的器获得了错误的时间,虽然现在层可以包容异常,不出现算出负利息或倒扣费的情况,但混乱是免不了的。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做时间调整有效减少这类情形,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少影响(详情见附录实验);也不盲目信任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD相信本机时刻有可能不对,但不忽快忽慢甚至停滞,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,然后才采信新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老一辈IT人留下NTPD不好用、不靠谱的误。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
虽然内对CDN生意评价不高,认为这就是卖资源,但每个云平台都将CDN收入列为重要单项,成熟的模式催熟了巨大蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议大家搜一下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的实之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的把戏,Serverless才是正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其实SaaS产品和狭义的云计算没一毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外包都能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。 SaaS产品已经出现并流行了十几二十年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建等等SaaS都是比各位读者从年龄还长的老古董,最新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖云器,这些应用上云走公网和之前走内网区别并不大,用物理机和虚拟机区别也不大。 狭义的云计算是企,目标用户的是企IT技术人员,而SaaS云的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。
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,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,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。 2.1采购决策人 企里CEO/COO/CFO或实权VP,他们不关注云产品云技术,更关注上的求新图变,互联网决策人还敏感IT成本。
流****水 2018-07-11
度云企级运维平台——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,我们再来回顾下上面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以在运维平台中选中导航的模块进行升级,运维平台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(而不是单台机器进行操作)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、网络设备和安全设备7x24时的运转,为我们的提供了硬件保障,是企的重要资产。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?
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
最重是商誉 云计算既是资源又是,资源相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商信誉。商誉分为企商誉和个人商誉,云厂商的企商誉都积淀不足,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优大赛无法相提并论。大客户在吃够了厂商的亏以后,选择信任能有个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有个客户非常信任某个云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某云低5%;但是某大云的机制有问题,出故障从来都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单子在客户执行层的暗助之下,该云快速把切过来并坐实住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带来的信任。 我和大客户谈故障的时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企客户是讲道理的,不要把糊弄ToC用户的手段来对付ToB客户。面对意外故障,我们有信心向客户证明,换了其他厂商也一样挂;面对人为故障,踏实认错是对客户的最后尊重,而公开事实也是逼着内部不重蹈覆辙犯同样的错误。 过去大家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到云计算领域的。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企难寻产品经理
个人产品经理是一个需要梦想和热情的职,但在政企和工级IT领域,能力比梦想更重要。 本文是想说清楚,政企和工级软件领域,能力比梦想更重要,个人产品经理来到这个行被秒成渣。如果一个企要招产品经理,要知道这个行有哪些难点痛点,需要什么样的产品经理(其实是软件和设计师)。 1. 需求拆解的能力 个人产品经理在设计一款APP时,是可以用生理上的主观感受给产品打分的。但是让一个产品经理来设计个流水线自控系统,他的主观感受并不重要,必须用技术和能力将客户需求描述和引导。某些产品经理因为自己毫无感受憋不出词来,就把客户的要求当做圣旨跪拜,这不仅是吃里扒外,还是搅黄项目的搅屎棍。 要拆解客户的需求,必须技术上能跟客户做平等对话,上了解客户工作流程,还要理解大型客户内部的利害关系,不能靠“视察”客户议室装专家上宾,也不能像外行一样凡事都跪问客户。 我举第一个例子是很多系统都有监控,监控系统的产品经理要完成下列工作才合格: 技术:产品经理对“check tcp 80”和“check http 200”这类术语没概念,需要客户被坑一次骂一次才能改一点点。
小****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就趋势
3.公版云在细节打磨上,肯定没有精英定制支撑平台那么精细贴切,但对于新公司新项目来说,一个能跑起来的系统就够用了。很多技术精英也觉得打磨个系统太累,图省事就买云凑合用了。4.要做好后台支撑并不只依靠精英们埋头苦干,巧妇难为无米之炊。云厂商有集采优势,云厂商多给点资源就能省下很多优化工作;部分情况云厂商还有数据优势,比如基于本数据做风控需要反复调试,而对接云厂商外部参考画像简单很多。5.技术大牛都是让变态需求给压出来的,如果公司有技术大牛,那各种需求就来了,但如果没有技术大牛,公司也压缩自己的IT难度。比如搞大促秒杀就要准备2000万云费,部门就掂量成本。客户要使用PaaS云就要按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,有了对象存储就不用招存储工程师,有了鉴黄和人脸识别就不用自己推演模型,有是反作弊系统就不用自己研究刷单,有了IM就不用自己做openfire。正的行精英是不护食眼前这碗饭,找到问题最优解比保住铁饭碗重要的多。
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