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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Naming Agent与Cache层的数据交互,采用推拉结合的方式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同时Naming Agent客户端会将查询过的数据置于本地缓存,以此降低Cache层的查询压力。 Check Agent:提供BNS例的康检查功能,用户通过在Web页面对每一个例配置康检查的方式,机器上的Check Agent会主动探测所有例的运行状况,并将康检查的结果上报给Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS系统满足间交互常见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以用于机器列表查询,使用场景包括机器列表查询、定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品的BNS系统,目前系统还在持续迭代和优化,若您想进一步了解BNS问题,欢迎家积极留言。
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通过跳获取任后,调用署插件执行际任。涉及包及不同网络环境的署会进行转下载。 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。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
干货概览 在故障自愈机器人,你安好睡眠一文,我们介绍了单机房故障自愈的必要性和解决思路。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:系统内只有一个例或者多个例全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)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全局性影响。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安好睡眠
干货概览 在型互联网公司,单机房故障因为其故障时间长、影响范围,一直是互联网公司运维人员的头之痛。在传统的运维方式,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。 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
在业规模发展到一定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在际的运维,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变,人力成本等管理成本上升,然而效率低下、可用性不升反降等等都是非常可能出现的问题。百度对于这个问题给出的答案是,必须先要解决资源组织管理问题。简单的说,管理要解决的最核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,地图研发的同学就可以在运维平台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,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,极的简化了运维操作,提升了运维效率。
M****点 2018-07-10
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****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里;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加三五倍而已。 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。存储资源是订单曲线突破的好选项,还是AI和数据项目的基石,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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
他们最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,它无法解决哪些问题。 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。 云计算行业不需要量雇佣本地劳动力,无法解决批就业问题;云计算核员工会呆在一线城市远程操控,很难将云计算人才引进到当地。 云计算不会产生污染,所以不用考虑环减排问题,但其带来的环节能问题很严重,每个数据都会占用量电力。 对于四线城市政府和型国企,因为现困难资源有限是搞不了云计算的;二三线城市和型国企才能提供云计算公司感兴趣的资源。
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,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,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壮性和业安全性,甚至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,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。
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。这里我们并不关进程如何创建,PBC的结构如何等细节,我们只关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,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,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重要的一环,频繁的交互意味着频繁的署。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被众熟知,再到现在全行业拥抱上云,取得了巨的进步。云的主要客户已从最初的初创公司逐步渗透到各行各业的型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。分数据敏感的企业结合自身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境,用户的机器都需要自行管理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其我们面临的问题从来就没有什么的变化,唯一不同的只是机器规模越来越,人越来越复杂。 Q如何在1台机器上署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器上署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器上署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所有机器上的基础设施? Q因异常挂掉,能自动重启活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施有问题,能立马回滚吗?
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
对于落是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方的际损失更,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的门。甲方只能根据云厂商销售和线的能力和态度,确认自己交钱了能否买到靠谱的。 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,长期看商业信誉。商誉分为企业商誉和个人商誉,云厂商的企业商誉都积淀不足,胜者也是比烂靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优赛无法相提并论。客户在吃够了厂商的亏以后,会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,虽然某云有高层合作,某云也说报价肯定比某云低5%;但是某云的机制有问题,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,该云快速把业切过来并坐站住了,这份暗相助就是靠个人商誉带来的信任。 我和客户谈故障的时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企业客户是讲道理的,不要把糊弄ToC用户的手段来对付ToB客户。
w****t 2018-07-10
AIOps的四金刚
故障自愈机器人:针对单个业场景进行平台化抽象,使之成为一个基础,基于AIOps平台研发和运行。 AIOps时代的职责和技能变化 平台研发工程师负责运维平台及基础组件的研发与建设。 在传统运维场景,平台研发工程师负责平台、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对运维的场景,会覆盖运维相关的管理、监控、变更、流量调度等相关平台。 这分平台是运维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平台的建设。 同时在AIOps场景,数据成为了,运维各种状态信息转换为数据,机器学习则作用在数据上进行分析。在百度AIOps的,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整的智能运维平台,三平台的建设和施离不开数据、机器学习架构的引入。这就要求平台研发工程师具备数据、机器学习平台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平台、算法策略平台等一系列数据和机器学习平台架构能力。 运维研发工程师 基于多个业线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业线来使用。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
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里,毕竟他们两家不能核对你的账单。 最后一条就是有些领先厂直接压制,故意做技术无关的不兼容、甚至拒绝、甚至从其他层面正面打压业。这里就不举例了,太明显针对单一厂商。如果只是技术不兼容那算和其他云平台恶意竞争,如果到了云平台明抢客户自身业的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的职责范围。 3、型用户谨慎选型 型用户即使只存储1PB,每年也要花100多万了;型客户只要做选型,而项目不仅要选型和定制,还有更多技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,型客户比客户更难办,客户是嫌价格贵,客户却怕低价砸场。
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。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前端器压力了就多做水平复制扩容,在网站类应用上,无状态-会话持-弹性伸缩等技术应用纯熟。后端要群集化就是多做业拆分,常见的就是数据库拆库拆表拆键值,拆的越散微操作就越爽,但全局操作开销更更难控制。 时改异步是我学的最后一门IT技术,绝分“时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要时处理结果了。CS模式的时操作会给支撑带来巨压力,Peer合作的时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个无脑拆分成多个,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表一样,拆散的需要更高业层级上做全局事障。 在群集性能规划,网络和硬盘IO+CPU算力+磁盘和内存空间是可以互换的,架构师要完成补不足而损有余的选型。比如数据压缩技术就是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个新选型都会带来细节上的万千变化,但每种变化都是符合自然规律有章可循的。 一个经典微机系统就是央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是一一对应。 3.
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