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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示例集合,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:我是名OP工程师,负责几十个系统模块的运维,我常常需要登录部署的机器排查问题,但是只知道名,记不住那多部署信息,办? 场景二:我是名RD工程师,我负责的需要扩容,我的是很多下游的依赖,的扩容通知给下游模块? 场景三:我的部署例有个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障例,办? 下面以个简单的例子来说明,假设个模块名是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? 当新增上线例、下线摘除例或者例发生故障时,BNS系统通过部署在机器上的客户端时感知到例的状态变化,同时新增和删除例的变更情况会立即同步到分布式的缓存系统中,这样用户通过个BNS名字就可以感知到下游的例变化。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿吹牛,时间长了NTPD就背上黑锅了。 有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上代架构师为什有这个误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,新代人将偏见神化为迷信。 但无论误会、偏见还是迷信,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见微知著和防微杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚逻辑就不错了。 所有的精力都用到做逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走些冤枉路,多份自信和自尊。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,是新软件包的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是通过软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
Serverless的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小戏,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SaaS产品和狭义的云计算没毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外包都能算进吹水框架,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/模板建站等等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别并不大,用物理机和虚拟机别也不大。 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。 从这点来看,这些SaaS只是云平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有别。只要SaaS云没自建IaaS和PaaS的技术能力和意图,那他们就是客户而非友商。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本件。那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。 提前通知有损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对有损,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。 无通知有损盲测:在各线单机房容灾能力建设完成后,进行不提前通知的有损盲测,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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
本文不谈任何技术细节和商情怀,而是从政企的角度说明什是云计算。 本文包含如下内容。 从大时代背景来看什是云计算,云计算为什起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以全球的行。 做云计算要满足哪些件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 什是云计算 20年来,互联网引爆了全球的信息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行生态也在逐步分化扩大,这现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行,全国计算机从人员不超过万人,从人员大都有很深的学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从人员约为十万人,可以分为软件和硬件两类工程师。 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,国内从人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那精彩--还原的猎头
诸如“猎头要做的就是顶尖人才放到合适的职位上”这类话听听就好,候选者是不是顶尖人才猎头说了不算,能不能进这个公司猎头同样说了不算。猎头就是提供人才搜寻的供应商,这个供应商不能替甲方人事和部门做决策。 第四点,猎头不会固执于个项目,猎头不会跟候选人强推意向单位的宏大蓝图,因为候选人本人也是内专家不用猎头来教;更不会向甲方强推候选人,面试官眼拙运气差那就只能认栽,本公司bHR都无法说得的面试官,外部猎头能说什?而且稀缺人才总是供不应求的,转手这个人卖给别的公司或者别的猎头样能拿佣金 第四部分.如何识别资深还是新手猎头 面试者来看资深猎头和新手猎头是很容易别的。 新手猎头只会看你的履历里几个技能和职位的关键字,除此之外个字都不懂;资深猎头有眼睛有脑子,会分析和询问你的简历。 新手猎头对职位的解析和路人甲没什别,只会强调待遇、级别和公司是名企;资深猎头可以说明这个职位在该企内是具体做什的,有多大重要性。 新手猎头是撒网炸鱼,对每个面试者没花时间也并不热心;资深猎头为了次面试准备了超过水货同行十倍的时间,催面试反馈她比你还着急。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
这些信息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下走才是安全的。控制模块会让车向前行,感知模块获得新的信息,不停循环,应对更新的环境状态,现整体良性的循环。 核心:感知用来做什? 感知的输入跟环境相关。只要符合件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且可以将其按大车、小车分类,因为大车和小车的开车方式不样。不同的车,做出的决策规划不样。你可以超小车,但无法超大车。 我们需要个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著名例子是绿的识别,你需要判断交通的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样有利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会不会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也有对场景的分析,我们点云也用到这个。
流****水 2018-07-11
度云企级运维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企提供了站式运维解决方案,覆盖了包括日常的故障管理和变更管理中典型的运维场景,致力于为政企、金融、教育等行提供可用性保障、提升运维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我们这艘诺亚方舟分解开来,距离观察下这艘船的方方面面。 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个“量”,或者说“规模”的问题。在早期较为简单时,可能部署在几台甚至台机器上,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。 举个例子,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哪里。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
面对意外故障,我们有信心向客户证明,换了其他厂商也样会挂;面对人为故障,踏认错是对客户的最后尊重,而公开事也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过大家卖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。而云的高科技光环褪、产品同质化以后,企的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 录 请各位多琢磨评估本厂的云到底哪些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。如要学习云计算相关知识,可以多关注我往期云计算文章,比如说 云计算最重要的工作是配合销售和客户:云客户需求引导管理--战型IT太极拳 中国云计算现状系列汇总: 做云计算要花哪些钱,请看第篇成本篇,原创链接。 云计算产品各有什特色该如何分类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户的采购人员如何看云计算,厂商如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖子成名,但这也是机遇, 看云厂商花式作死的九种方法 。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
单纯靠销售搞不定亿元采购决策人,亿元大项目必须是高层互访合作,最终敲定合作的原因的就这几种: 手政绩工程 战略投资的件 海量或结构性压缩成本 生态圈陪玩的件 高层利益互换 高级IT人力外包 采购决策人只能敲定项目可以开始,但不保证落袋为安,IT方案决策人和技术执行人员同样重要。 2.2 IT方案决策人 从CTO/技术VP到权总监,决策人选择云厂商,而IT决策人可以否决候选厂商。他们要考虑公司总体利益,比如云厂商的技术梦想是否有有辱智商,超低资源报价是否有可行性,生态合作是否有伏笔暗枪等等。IT决策人要重度考量IT部门利益,这就是云销售和售前的工作重点了,售前和销售要安抚IT决策人的顾虑,尊重客户IT部门的权益: 方案的IT可行性 新架构带来的新责任 新项目带来的新权益 云迁移的隐性成本 技术锻炼的团队收益 新愿景带来的团队增效 工作量转移的减员压力 IT方案决策人明确项目的过程、执行人和验收标准,但从云供应商角度看,搞定方案决策人是项目正式启动,不代表项目能完成验收。
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各线拥有各自的包规范,语言、框架不统,部署策略不致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍百度持续部署是如何现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent通过心跳获取任后,调用部署插件执行际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各线拥有各自的包规范,语言、框架不统,部署策略不致 为避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了套既灵活又完整的包规范。
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