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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
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,含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,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? 在百度的运维实践中,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息 ,这些括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
直接损失括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失括用户任度下降、给竞品占领市场机会等。 单机房故障诱因众多不可避免 单机房故障诱因众多,详细复盘若干单机房故障发现故障诱因大致可以分为四类: 基础设施故障:物理机房故障、网络链路拥塞、流量转发基础设施故障等 程序缺陷:程序隐藏bug、程序性能严重退化等 变更故障:测试不充分的程序、配置、数据变更,人工临时介入的误操作等 依赖故障:第三方故障例如通用的认证、支付、存储、计算故障等 单机房故障止损可靠性与效率急需提升 人工处理场景下,运维人员通常选择7*24小时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急情况下进行响应、决策、操作一系列故障止损动作,尽量挽回损失,降低故障影响。 但上述解决方案会面临如下问题: 响应可能不够迅速:例如间报警 决策可能不够精确:例如新手OP经验欠缺,误决策 操作可能出现失误:例如止损命令错误输入 “机器人”处理场景下,单机房故障自愈程序可独立完成故障感知、决策、执行的完整故障处理过程,并及时向运维人员同步故障处理状态。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
量保护模式:针对固定比例模式存在的量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断量是否充足,量充足则进行流量调度,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.量仍有buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过量保护的情况下进行尽可能的调度,减对用户的影响。 2.即使量进行调度,过载仍可能发生,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量退化,都可能导致原先量无法完。 【解决方案】 基于量水位的动态均衡 在流量调度时,对于量不准确存在的风险,我们划分两条量警戒线。 安水位线:流量处于在安线以下则风险较小,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,很大概率会导致量过载。 如果安水位线提供的量不足以满足止损,那我们期望使用上两条中间的量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保护 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。
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,具体括: 单机房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: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。同时流量调度也无法使得恢复正常。
疏****月 2018-07-09
一键上线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: 各业线拥有各自的规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大部署; 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实现的。 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一次变更,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,调用部署插件执行实际任。涉及大及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 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规定了一既灵活又完整的规范。
y****i 2018-07-11
器云的最佳用户
文末总结 以前我看到虚拟机器的事情,因为不任他们老的宣传话述,狠狠的嘲笑了这些器云从业者。 但我和一个值得任的高手聊天时,他反问我,这种架构除了看起来不够优雅,有没有什么逻辑上的致命问题? 如果有一些就是要业进程器里,但数据文件就是要落在硬盘上,这时候用器加云主机可以说是一种取长补短的嫁接,总好过拿pod本地存储做冒险。 我也是因为这次会面而想写本文,开始更正态度看器的,有问题的人用过的工具一样可以是好工具。 想想自己曾经也对云计算不屑一顾,人生的循环真是有趣。 备注 1.本文中的运维指的是业运维,不是资源支撑运维。 2.很多人会跟我说器比虚拟机启动的快,但器应该跟虚拟机里的进程比重启速度啊,虚拟机重启进程也不用重启系统啊。 3.我一般说docker纯粹指的是它的器部分,不括swarm等部分。 4.在我看来器对系统运行环境的封装就是像个jvm,我知道器封装的更多更彻底,但这只是五十步和一百步的区别。 5.我知道文中没把docker和k8s分太清楚,但这是给客户看的,不是内部考核用的,请大家脑补时往好处想。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——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“袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不的物理操作,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?
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
需求优化最重要 依赖,Less is more 一个IT系统是多角色多模块分层分级的,像OSI模型上层应用简单依赖下层支撑,SOA设计中同级角色也只看对方的接口。 各角色分工明确方便快速实现业,但是给架构优化也埋下大坑,底层的盲目支撑是巨大资源浪费,平级调度协作也没任何弹性。前端一个小逻辑需求会导致后端大规模联动,不同也没权限理解对方的内存数据,各个角色的工程师都只看自己的工作范围,这是正常又无奈的现状。 我们要搞架构设计最重要的就是砍需求,将上层应用的需求优化删减,让同级的业错。上层需求优化,即前端对后端输入查询多错,而同级错可以看做应用间的需求优化,比如两个可以幂等重试就是好解耦,而A系统会等B系统等到死锁就是架构悲剧。 某电商ERP系统的用户点一次查询钮,后台系统就锁库查询一次;实操过程中系统越慢用户就重复点查询钮,而并行查询越多后台速度就更慢。这种环境要搞架构优化,首先要理解自然人并不要求实时数据,ERP客户端限制每15秒才能点一次查询钮,在Web接入层限制每个Session每分钟只能查询一次,还可在数据库链接类库上做一层控制策略。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定小于新时间t2,新时间t2也小于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目任,不相t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业性,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任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
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。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维位展望
当前云计算技术的势头很好,但因为技术和市场等原因还需要慢慢发展,而且云计算做的是“锦上添花”的事情,企业用不用云计算对自身业功能影响不大。我们运维人员从做事的可靠性、有局意识,凭借这些特性仍然能活的很好。运维这个岗位可能会消失,但做过运维的人还是有很多路可以走的。 大家都知道黑云压城也该未雨绸缪了,如果你已经是个运维老鸟或者很快就投身运维工作,我建议大家往这几个方向上动动脑子: 1、企业采用公有云方案后,仍然需要一个懂行的人解决公有云平台的监控、评估、采购、报修这类问题。但这个位应该一个公司公司只需要一个人,且再等上十年云计算彻底标准化后还会再次消失。当然了,我相能胜任这个岗位的人,在云计算已经规范到不需要专人维护的时候,他们也会有能力找到更合适的岗位。 2、进行云计算器维护;几大云供应商自己也要维护器,那些大中型企业肯定会自己做私有云,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,但自动化运维技术会让运维人员的数量大大减,可能每个公司都只有一两个小团队了。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
即使我们费尽心力让对象存储把自己模拟成本地磁盘,不严谨的POSIX接口,当你打开一个1G的文件修改1k并保存时,本地文件系统只修改1k文件,而对象存储会上传一个1G大的新文件。 数据库这类低延迟应用天生和HTTP协议不投缘,而数据库活跃文件也不可能到PB级,所以DBfile很难去尝试对象存储接口。视频剪辑软件倒是有对象存储接口的技术可行性,他们可以把20G大的原片分散成2000个小文件,但客户的需求还不够强烈,本地的带宽还是不够稳定,这需要假以时日。 对象存储会主动用Fuse/NFS/FTP等手段来工业级数据产生设备;比如厂家几千万卖出的医疗仪器只支持FTP协议,这些仪器不可能主动去对象存储,那对象存储就来主动适应这些工业设备。这些数据生产设备对存储的需求也很简单,就像投递邮件一样写数据,根本不关心已经写入的数据如何管理,也极大降低对象存储模拟的实现难度。 对象存储还会用Fuse/NFS/FTP等手段来一些传统客户的低负载低需求需求,以保证尽量减客户的业变化。
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