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嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体系
但套用过去理虚拟机的经验,理IaaS和PaaS服务时要有资源池隔离,不同部门和项目的机资源要分别计费和理。 一个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云机费用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设上限,外部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是一个账户所有资源的“大铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费额;万一云平台调整了资源价格,较真的客户又要从头重算一次。 这个“大铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是一个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有一个人去登录云平台,或者将不同业务注册完全孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉重,客户选一个云平台理员完成所有操作,客户的项目越多理员员就越晕越累。将不同业务区分为不同账户也解决不了问题,因为客户和云平台都要将这批账户统一理,但实际扣费进度总会超出意外,项目欠费停机或者追加预算,挨骂受累的都是平台理员。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用从架构,分为Master端和Agent端。 Master端要做复杂的任务调度和控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器理,应用包理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent过定期心跳的方式,与Master进行信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集群中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云平台
平台的客户很少会滥用资源,平台是厂商的大客户也不会轻易欠费停机,云平台可以只做简单粗糙的配额系统,以减少用户误操作为准,如果工期过紧甚至可以先不做配额系统。 用户系统要有一个客户可用的Web理控制台,让用户可以完成各种资源操作。该理控制台借鉴各大公有云控制台即可,所要展示的资源和功能已经在前文讨论过了,该产品可完美模拟功能强大,也可以极速从简只做必要功能。 3.计费系统 标准计费系统的功能复杂又强大,每个账户是预付费还是后付费、当前有多少余额/透支额度、单个资源是打包整体付费还是按需按量付费,免费配赠资源的占用策略,资源欠费后的保留周期,网银和财务付费接口,甚至连发理都是计费系统要涉及的。 本部分说明如何用一两个人月就能做出来的对账式计费系统。 用户相对可控,对反赖账逻辑就可以弱化甚至不做。 按量付费就要几分钟一次频繁对账,那就把虚拟机、公网IP的按量付费砍掉,做成包月付费;对不能做成包月付费逻辑的资源,小额需求直接打包或减免(比如说OSS的get post费用是一百块钱上亿次),大额项目只能做成延迟出账单的后付费(比如CDN账单)。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大
干货概览 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations ),即智能运维,是将人工智能的能力与运维相结合,过机器学习的方法来提升运维效率。 在传统的自动化运维体系中,重复性运维工作的人力成本和效率问题得到了有效解决。但在复杂场景下的故障处理、变更理、容量理、服务资源过程中,仍需要人来掌控决策的过程,这阻碍了运维效率的进一步提升。而AI方法的引入,使得机器能够代替人来做出决策,从而让真正意义上的实现完全自动化成为了可能。 在AIOps的落地实施过程中,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为一个全新的技术发展和应用方向,并不是简单地说具备某一种技能或招募一两个大牛就可以完成的,它需要不同角色、多个团队的配合才可以达成。根据近几年来整个业界对AIOps的理解和实践,AIOps参与角色的划分也越来越清晰。
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