关于 咸阳李台找美女服务过夜〖10669708薇信〗 的搜索结果,共990
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
部署在机器上的客户端感知到实例的状态变化(比如实例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,上游模块可以通查询redis.noah.all的实例状态结果,主动滤非正常的实例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障实例的操作,在查询程中会自动滤该故障实例。 在下一节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为一个底层的基础,BNS系统每天的访问量近千亿次,这对系统的可用性提出了很高的要求,因而系统需要在各个层面有完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通HTTP接口对外提供变更,用户通Web页面或者接口进行或实例息注册。为了保证平稳定和安全的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每一个组、单元、实例的注册都需要进行权限验证,用户只有申请了合法的Token才能允许访问,另外系统还提供了白名单等其他的鉴权方式。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几器 目前都荒废了,因为卡得一匹。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
如何应对不同业流量调度策略和平的差异?
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平——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门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,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,管理要解决的最核心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。这个例子中,地图研发的同学就可以在运维平中选中导航的模块进行升级,运维平会通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中的所有运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单机器进行操作)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。管理通对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平的底层工具链,为PaaS平提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部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,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 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部署是如何实现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通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通心跳获取任后,调用部署插件执行实际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 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
故障发现:百度监控平 百度监控平,针对单机房止损程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段的监控。同时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。实现从运营商外网链路、百度内部网络设备/链路、/实例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足网络类单机房故障、业类单机房故障的监控覆盖需求。 同时提供一系列数据分析方法。如智能异常检测、趋势预测、多维度分析、关联分析、和链路拓扑分析,实现故障的精准发现和定位。 故障止损:百度流量调度平 针对百度的网络架构和业架构,我们将流量调度拆分为三层:接入层、层、依赖层。 接入层:从外网用户发起请求经运营商网络到百度统一前端(BFE)的程,使用DNS实现外网流量调度。 层:从BFE流量转发至内网程,使用BFE提供的GSLB动态负载均衡进行流量调度。 依赖层:内网上下游业之间的流量调度程,使用百度名字(BNS)进行流量调度。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
可是如果要在几十万机器上每天执行几十亿条命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是一件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行的命令息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了保证命令高效正确送达目标器,需要构建一个可靠的命令传输网络,使命令息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
用好PaaS产品可以更省人力、更快交付,按用量付费可能会比按资源付费更便宜(也可能更贵),而PaaS平的恼人和诱人之处均在于产品形态很模糊、质量很难评估、很难独立运营、没有领头羊企业和事实标准。 PaaS云平和IaaS云资源的区别就在于,平需要理解客户的动作和状态。对象存储和CDN就是最典型的PaaS,云平按照数据容量、访问流量、访问次数和方法收费;Mysql RDS只能按照内存和日志空间上限计费,但仍然可以替客户做数据库状态展示、分析和备份,这是渡性的PaaS。 最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最成熟的PaaS是CDN,最有魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个。 一个经典PaaS应该只是一个进程,进程是无法长期存储数据的,小量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间有限,因为企业里已经有数据库和DBA了,DBA并不任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平
至于渗透测试和漏洞扫描,其实和云没直接关系,没必要纳入云管平。WAF可以参照负载均衡进行设计处理。 物理机和自控超卖比虚拟机,这是部分云厂商才提供的功能,这类资源开销偏大和计费不灵活,客户要给云管平发邮件才能申请到资源,客户日常有类似于虚拟机的管理和监控需求。 云监控是一个基本免费的,对该的设计包含安全评估、数据展示和通知机制。安全评估就是要不要装各厂商以Root权限运行的Agent,数据展示就是各种监控统计表和折线图展示给客户,各厂商是直接通知到最终用户还是通知到云管平后中转传递息。 其他,诸如域名、ICP备案、虚拟空间等。 第五核心业系统 已知云管平要管理上述资源,且不同资源的优先级不同、同一个资源也不需要部署所有功能,那云管平自身该如何设计和展示?经对多个云管平的调研统计,其核心必须的业系统有四个,分别是“管理平”“用户系统”“计费系统”“厂商API封装工作”。这几个业子系统都有几个人月就可以做出的简易版核心功能,也可以按照大型软件工程去做全功能规划设计。 管理平 这是运营人员使用的的资源统计、展示操作平
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择任能有个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有个客户非常任某个小云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某小云低5%;但是某大云的机制有问题,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,该小云快速把业来并坐实站住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带来的任。 我和大客户谈故障的时候,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。面对意外故障,我们有心向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏实认错是对客户的最后尊重,而公开事实也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 去大家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到云计算领域的。而云的高科技光环褪去、产品同质化以后,企业的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂的云到底哪些组件是靠谱的,不要让赖你的客户受伤又受骗。
TOP