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流****水 2018-07-11
度云企业级维平——NoahEE
站中除了有NoahEE维平的介绍外,还有我们智能维产品的相关介绍,欢迎大家访问该站并联系我们试用各维产品。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部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。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1机器上部署基础设施?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机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000机器上部署基础设施?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服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? 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新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云
如果你要做大而全的云,可以让客户随意操作资源名称。但如果只是做简易云,我的建议是用资源名称做不同用户的隔离标识,且让用户不可轻易修改该名称。比如说用户user1创建的云机名字叫“web01”,那实际创建的云机名应该是“web01.user1”,且“.user1”部分不可修改。这样通过资源后缀名就可以笨拙但有效的区分开不同用户的资源。 本文接下来的内容就是云拿到的不同供应商资源,哪些是必要资源,哪些是可选资源;这些资源至少要进行哪种程度的理才能满足用户的基础需求,哪些功能用户嚷的响亮,但不是燃眉之急,可以放到二期三期来做。 第三必要云资源 云计算平最早是对物理服务器的模拟,所以必须的云资源就是模拟物理服务器的资源。但云平用SDN络,云机无法像物理机一样自由发ARP广,所以和络相关的配置也要单独理。现在云平都把云硬盘独立于机之外单独理,本地虚拟盘几乎绝迹。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平账户体系
前文是说注册阶段的法务承诺,到使用过程中云平又会有各种奇怪的“资格认证”“功能审核”等问题。云平要规避自注册客户的政策法规问题和恶意欠费问题,但这和大客户有什么关系?供应商用“认证”“审核”这类词跟甲方说话就是态度不端正,这又是一句“客户你好,你要服从理,爱审不审,不审就滚”。这类甲方的身份资料是公开的,也不会恶意赖账,这时应该由乙方动记录合规信息,后透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建的账户让员工继续使用。某天CEO被老婆打了一顿,因为他的购记录有给“丽丽”订花和开房;或者警约谈该倒霉蛋,警告他不要用盘传非法视频;也可能CEO打开聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文给投资商。不要误会是有人要整这个CEO,SSO单点登录多项服务,同事用混了账户也正常。 如果客户放弃使用某云之后,原账户不注销滚动欠费几千万怎么办?云巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户有竞争,霸王注册条款下的法务风险确实存在。 一个企业服务的账户不应该由客户注册,而是供应商动提供,像IDC和CDN就会动给客户提供查带宽的账户。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
故障自愈机器人:针对单个业务场景进行平化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps平研发和行。 AIOps时代的职责和技能变化 平研发工程师负责维平及基础组件的研发与建设。 在传统维场景中,平研发工程师负责平、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对维的场景中,会覆盖维相关的服务理、监控、变更、流量调度等相关平。 这部分平维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平的建设。 同时在AIOps场景中,数据成为了中心,维各种状态信息转换为大数据,机器学习则作用在大数据上进行分析。在百度AIOps的实践中,维开发框架、维知识库、维策略框架共同组成了完整的智能维平,三大平的建设和实施离不开大数据、机器学习架构的引入。这就要求平研发工程师具备大数据、机器学习平架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平、算法策略平等一系列大数据和机器学习平架构能力。 维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足大部分场景需求,但并不意味着可以接提供给各个业务线来使用。
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