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布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个的步骤,是新软件包的传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
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,包含了哪些实例,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套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,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:在机器部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了名到资源信息的个映射关系。
疏****月 2018-07-09
线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的下,让数据自动生效》中专讨论过)。般的业线具有不定时操作、业部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,百度运维管理平台Noah发布了线部署系统——Archer。Archer致力于提供套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现键完成机器初始化、部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为个环节结合进整测试发布流水线中。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
这个文件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID来标识磁盘,文件系统自检功能要不要开,这都可以聊好几个时。 看看各的启动优先级也是个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招个研究这事的工程师,云确实也很有意义啊。 夜静人稀,沙子关好了气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
附录2:网个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还有底层工程师能否推动层业测试和变动。 API调用PaaS——API云就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目信任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和云没直接联系,个是室内装修工作,个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.输出分析 云厂商输出给客户的即有云端IT资源,也有平台输出。是个比资源更难量化的概念,我只引把火苗出来。 咨询规划--如果直接给客户买资源,那就只能谈性价比,而且资源本身不会说话,所以云厂商要做好咨询规划。 明晰验收--云项目的实施和结项都是以结果为导向的,明确的过程控制和验收标准对供求双方都是保护。 友好接口--面对亿元大金主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒了就要学IOE类集成商。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近距离观察下这艘船的方方面面。 管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,可能部署在几台甚至台机器,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。在业规模发展到定程度后,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。 在实际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部(资源的隔离)?权限又该如何控制?
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故障范围,到故障根因: 全局问题定位:快速确认线状态,缩故障判定范围。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建个全景分析仪表盘。 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,进步缩问题范围,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:些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。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,看如何快速到可能导致故障的变更事件。 全景掌控缩范围 对于乃至产品线而言,拥有个布局合理、信息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于状态全景掌控至关重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了款可定制化的、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信息。
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,保你安心好睡眠文中,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全面故障发现能力 百度统前端(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:系统内只有个实例或者多个实例全部部署在同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,保你安心好睡眠
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。直接损失包括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失包括用户信任度下降、给竞品占领市场机会等。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——成本篇
文说到些普通销售靠公司分配商机,也和强大的市场引流(烧钱)能力有很大关系,只要产品过硬多参会总是不亏的。 综合评估 综所述,前三成本都是大厂商对比厂商占据绝对优势,但大厂商之间的成本区别并不大,因为硬件降价折扣是有底线,全国能拿到便宜器、机柜和带宽的厂商肯定超过十家了。企业客户是理性选择供应商,并不会盲目黏在个平台不走,而各厂的技术差距早晚是能追平的,后入场的大玩家样有插足分羹的机会。 厂商的机会集中在如何避免同大厂商在前三正面竞争,少丢分或不丢分,然后在后三发力破局。首先,天使和A轮的厂商,创始人大都是业内知名人士。BCD轮的厂商抢人的姿势超级凶残,烧点工资快速刷出产品线和销售额,VC也会很开心。厂商可以保持灵活的身姿、手握精兵团队,而大厂商因为决策链太长,庸才冗吏太多,后三很容易丢分。 厂商并非毫无胜算,甚至活的比过去更好,因为大厂商在完成培育市场教育客户的工作,厂商在现状下可选的策略非常多,我简要描述下。 1、厂商可以做私有云,硬件机柜和带宽成本让客户来承担。
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