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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,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? 游有哪些,不同的游流量如何分配? 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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
本文含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以球的行业。 做云计算要满足哪些条件,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。 云计算不是能药,它无法解决哪些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追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,其行业生态也在逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 世纪80年代,计算机仅应用于科研等数行业,国计算机从业人员不超过人,从业人员大都有很深的学术背景。 世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为人,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,国内从业人员已经远超百,按技术分类有数种工程师。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
,Archer也可作为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。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范大,一直是互联网公司运维人员的心头之痛。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。结合网运营商链路监测、内网链路质量监测与业指标监控构建了方位故障发现能力,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业均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、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业可用性 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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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? 物理操作维护怎样反应到系统里? 不同角色(责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障自动发现与工单流程解决了面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,从设备采购入库、架、机架变更,直到设备下架、出库生命周期覆盖,做到所有运维操作记录可追溯。有了资产管理,运维人员可以在器完成入库、架工单后即可在管理中看到该器并进行管理,无须任何其他操作。
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,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,虽然现在业层可以容异常,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。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的,所以资源部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯客户的路和百级销售类似,工作力度加大三五倍而已。 3.3数据存储池 数据存储池是很难年均摊营收亿的,但定个1000的小目标是能实现的;如果有1000的非冷备存储池,那很容易带来数倍数倍的计算和带宽消费。存储资源是大订单曲线突破的好选项,还是AI和大数据项目的基石,我们和客户讲的是有技术含量的故事,需要精英售前给销售做幕后军师。 配图说明:谁掌握了数据,谁就掌握了真理 3.4人力资源池 亿元项目不可能是客户自助实施的,人力营收占比很低但画龙点睛,可能会干掉纯卖资源的友商,也可能晚交付半月就亏损
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
ToB业涉及人员请注意一下,带宽和存储已经都降价了,连带着大数据和AI技术都在进步,以前不敢想的业场景可以去实践了。比如高清企业视频会议和无人机航拍后人工智能做设备点检,还有一呼之欲出的IOT方案,这都是在促进生产力的进步。 近几年自然数据的产生和处理能力急剧提升,PB存储俱乐部里也有了一批高科技新玩家,我们愿意帮着他们改变世界。比如医疗息化整改,一个区域的所有PX影像要集中存年以,而且随着医疗器械的更新换代,这些影像数据会越来越大。以前我们拍个CT片子是横着切5片,一个胶片20MB,现在我们拍个CT是纵切30片,一个胶片是200M。比如基因测序,每家基因公司都立志将人类的基因记录一遍,录完人类的还有其他生物可以搞。比如气象和地质活动,现在有了更新的监测手段、更密集的监测网点,数据记录量也翻倍增加。这类方案对存储要求长周期平滑扩容,云厂商的对象存储会是这类客户的最佳方案。 4、变通和妥协 对象存储并不是能解决方案,它有解决不了的问题,也愿意为适应现状做容和妥协。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩小故障范,找到故障根因: 局问题定位:快速确认线状态,缩小故障判定范。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建一个景分析仪表盘。 细分维度定位:通过分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分维度,进一步缩小问题范,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之的数据进行分析。例如线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更线类故障进行分析,看如何快速找到可能导致故障的变更事件。 景掌控缩小范 对于一个乃至一条产品线而言,拥有一个布局合理、息丰富的景监控仪表盘(Dashboard)对于状态景掌控至关重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了一款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据息。
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。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
可是如果要在几台机器每天执行几亿条命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是一件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令息持久化。日均几亿的热数据,年均亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了保证命令高效正确送达目标器,需要构建一个可靠的命令传输网络,使命令息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
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