关于 南部县哪里酒店宾馆小姐服务〖8843O306VX〗服务真实凑敬 的搜索结果,共1020
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、署情况、例运行状况如何? 2.我从来? 的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游有些,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:在机器上署信息(机器IP,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。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
那么如何验证业线是否具备该能力、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,验证不同业线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业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,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业际无影响,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,对业有损,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。同时提前告知业盲测时间和可能的影响,业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:在各业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,对业来说与发生故障场景完全相同。验证业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。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续署的瑞士军刀
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。 通用场景 在百度内,通用的署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截署引入的线上故障; 业的多地域署; 多种网络环境及大包署; 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+署插件几分组成(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,调用署插件执行际任。涉及大包及不同网络环境的署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,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规定了一套既灵活又完整的包规范。
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业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业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。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月某业天津机房故障,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业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
一图胜千言,我们看看资产管理的特点: 图3 资产管理 署管理 应用署一直是运维工作中的重点,一般来说,我们面临的问题有: 批量署难,怎样定位目标机器?如何快速署? 灰度测试难,怎样通过灵活的署方式,先进行流量线上测试,待效果达到预期后再扩大署? 回滚难,发现问题后怎样回滚? 上面的第一个问题,际上在管理中已经解决了,也就是说管理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的署管理模块通过“分级发布”来解决。在署管理模块中,我们可以方便的定义并发度、署步骤、影响范围以及暂停操作等,在署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了署等操作,署管理模块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某一)。如图来总结署系统的能力: 图4 署管理 监控管理 在任何工作,信息掌握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼百战不殆”这句话说的就是这个道理。运维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。软硬件是否工作正常,出了问题是否能及时发现与报警,甚至是对异常事件等进行提前预测,都仰仗监控系统。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
先说IT咨询,过去云计算平台吸引到的都是成本敏感的游戏客户或者技术优先的创业客户,这两类客户都不会为一时一千元的咨询付费。现在高净值客户放出来的云计算咨询标了却没人投标,因为型云计算企业因为资质、高层合作、客户关系等原因没有投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这个标。咨询标的交付物就是各种文档和报表,互联网公司的技术积淀都在技术,技术人员最烦的就是写文档,而且技术人员匮乏的想象力和沟通能力并不适合做咨询标,让售前承担技术文档书写也扛不住。传统IT外企做云IT咨询流程上没问题,但技术水平太差,也不被政策扶持。此外还有个哈哈哈哈的大杀器让我们不能投咨询标,投了咨询标就不能投施标了,施标的金额要比咨询标大很多。 到了施阶段,其矛盾和咨询标差不多,既要干活又要写文档,而且验收者并不专业,施工作有传统厂商会抢着压价,还会有各种意外拖进度抢进度,各互联网企业的施团队根本支撑不下来。传统厂商虽然压价抢标,但他们要是有能施云计算项目的人才,互联网公司加价三倍挖走谢谢。
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肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大分业对系统时间是盲目信任,不相信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安全性,甚至分程序崩溃的稀糊涂。 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,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以包容异常,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,所以资源署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全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;再考验销售内协调能力,能不能把好资源好价格抢到手;而盯客户的套路和百万级销售类似,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上亿的,但定个1000万的目标是能现的;如果有1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数十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,谁就掌握了理 3.4人力资源池 亿元项目不可能是客户自助施的,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上千万。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几台器 目前都荒废了,因为卡得一匹。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍一样,脸疼了就把屁股过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会按住一只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心要有秆秤,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),在没有特型要求前提下,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,逼着客户去招更业专业的工程师。 资源投入 云资源贩售过程中,合格的厂商可以让云资源物有所值,但巧妇难为无米之炊,原始资源投入不够云就不可能很稳定。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
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有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手抢单子。地方政企和这类企业合作时有很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术有些优势,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,也有兼顾外企中国分的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们有什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,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。这类企业需要完成从供应商到合作方的转变。 云计算不是万能药,它无法解决些问题。 在地方政企看来,云计算只是一种商业形式,不能对它报以不切际的期望值。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
另外一种就是交互式,通过telnet/ssh等方式远程连接器后,直接在命令行界面执行。虽然从形式上我们将命令传递分为了两种方式,但从本质上来说,器上的命令传递,都没有逃脱网络传输这个过程。 命令执行(使) 对于操作系统来说,命令的执行,其就是启动一个进程并传递相应的参数,运行完成后得到相应的结果。这我们并不关心进程如何创建,PBC的结构如何等细节,我们只关心命令进程的启动方式以及结果的获取方式。 为什么要执行命令 在分布式产品的开发维护过程中,有三个主题是无法绕过的,分别是配置管理、署升级和监控采集。 配置管理 配置管理的目标是为了标识变更、控制变更、确保变更正确现并向其他有关人员报告变更。从某种角度讲,配置管理是一种标识、组织和控制修改的技术。通常情况下,配置管理都会统一署配置器来同步所有节点的配置。但是在开发测试过程中,总会出现临时修改某个或某一批节点的配置的情况,这时通过人工逐个登录来完成修改显然是不太可能的。 署升级 DevOps的概念如今日趋流行,署升级越发成为开发运维过程中重要的一环,频繁的交互意味着频繁的署。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
在AIOps落地施中,运维工程师是处于中心的角色,也赋予了新的职责,他们是AIOps具体施的需求提出者和成果验收者。具体职责包括: 在AIOps时代,运维工程师一方面需要熟悉运维领域的知识,了解运维的难题和解决思路;另一方面需要了解人工智能和机器学习的思路,能够理解些场景问题适合用机器学习方法解决,需要提供怎样的样本和数据,即成为AI在运维领域落地施的解决方案专家。 运维AI工程师 在单机房故障自愈场景中,运维AI工程师将机器学习的算法与际的故障处理业场景相结合,针对单机房故障场景的风险点,进行策略研发与验工作。如下图所示: 运维AI工程师分别设计了如下算法策略来满足整个复杂故障场景的自动决策: 异常检测算法:解决故障发现时指标异常判断问题,基于AI方法现较高的准确率和召回率,作为整个故障自愈的数据基础。 策略编排算法:基于当前线上的际流量和状态,设计损益计算模型,判断基于何种方式的操作组合或步骤,能够使整个自动止损带来收益最大,风险最。 流量调度算法:基于线上容量与时流量情况,进行精确流量比例计算,防御容量不足或不准风险,并现流量调度收益最大化。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
但客户上云就能少招一个研究这事的工程师,上云确也很有意义啊。 夜静人稀,沙子龙关好了门,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,想起当年在野荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
云计算是企业,云平台是我们的供应商不是我们的管理者。TB级用户正是业高速发展的关键时刻,我们更要防备某些吃相难看的混蛋。 云存储相对业简单,遇到野蛮运营的问题主要集中在窃取数据、估算业量、恶意不兼容其他这三方面。 窃取用户数据指的是监守者自盗后自用,要是泄露给第三方那是安全事故可以直接报警抓人,但平台方自用用户数据很难抓现行。云存储大都是多媒体数据,谁敢盗播打官司就好;日志文件加密了就用不了云端大数据分析了,但不挂个人信息的基因测序样本被偷了也不怕。如果客户的特别害怕丢数据,云平台确没手段能自证清白,谁偷过用户数据只能听业内风闻。 正让用户头疼的是平台方会根据计费日志估算你的业规模,就像区保安总共能看到你何时出门一样。据不可靠传闻,某厂商本来能拿到某云厂商母公司数亿美元投资,自吹数据量有数PB,该司投资去调了一下他们的消费金额就取消投资了。单一个消费总金额就这么麻烦,访问日志可以看文件数量、用户规模分布和大致的动作类型,一个新兴企业最好还是把业分散在两个厂商那,毕竟他们两家不能核对你的账单。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企业级难寻产品经理
个人产品经理是一个需要梦想和热情的职业,但在政企和工业级IT领域,能力比梦想更重要。 本文是想说清楚,政企和工业级软件领域,能力比梦想更重要,个人产品经理来到这个行业就会被秒成渣。如果一个企业要招产品经理,要知道这个行业有些难点痛点,需要什么样的产品经理(其是软件和设计师)。 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,必须用技术和业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,这不仅是吃扒外,还是会搅黄项目的搅屎棍。 要拆解客户的需求,必须技术上能跟客户做平等对话,业上了解客户工作流程,还要理解大型客户内的利害关系,不能靠“视察”客户会议室装专家上,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”这类业术语没概念,需要客户被坑一次骂一次才能改一点点。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
依赖虚拟IP和共享硬盘的传统群集,比如双主多从MYSQL,Keepalived+Redis,Heardbeat+DRBD+NFS,Oracle RAC。前文在LB阶段已经讲过VIP无法在VPC网络自由漂移,大分云厂商又不太支持共享硬盘、心跳线等功能。云管平台可以集成这些资源应对中型客户需求,也可以直接建议客户单机署;重型用户需求产生了就不轻易变动,可以通过云管平台自主测试、云厂商定制开发、接入混合云物理机等方式来个案单独处理。 客户端旁观选举的自协商群集。最近十年出的新,以及一些老的Cluster版都在走向智能化群集的方向。以Mongodb为例,客户端会连接多个mongos和mongod,客户端旁观端选举和切换主节点,不依赖虚拟IP就现应用层高可用和负载均衡。云管平台可选接入厂商满足中型客户需求,毕竟不用自己做维护;但遇到重型客户需求建议直接在高配虚拟机上自己搭,或者走混合云物理机接入VPC的模式。 不考虑高可用性的
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