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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,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,含了些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游些,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一套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选格的云计算作厂商,每类厂商些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心数。 第一类是大型云厂商,他们自身很强的资源整能力和执行销售能力。地方政企和这类企业作的话语权很弱,但极风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手抢单子。地方政企和这类企业作时很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也兼顾外企中国分部的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们什么作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集企业,这类厂商已经地方政企几年了。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最熟的PaaS是CDN,最魅力的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,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)很重要但想象空间限,因为企业已经数据库和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。 对象存储是新兴需求,企业本来就没大规模对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好上手简单,客户对它是积极拥抱甚至业依赖。一旦用户在对象存储平台堆积了上TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署上来了。广域网传输稳定性不够本又过高,只能是计算组件跟着存储就近部署,PaaS云创业公司从对象存储入手才更客户粘性和横向扩展空间。 大数据类PaaS类似于云数据库,用户要自带海量数据过来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得云平台什么都没做,大数据PaaS都用IaaS定制模板虚拟机了。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
直接损失括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造的商业赔付等,间接损失括用户任度下降、给竞品占领市场机会等。 单机房故障诱因众多不可避免 单机房故障诱因众多,详细复盘若干单机房故障发现故障诱因大致可以分为四类: 基础设施故障:物理机房故障、网络链路拥塞、流量转发基础设施故障等 程序缺陷:程序隐藏bug、程序性能严重退化等 变更故障:测试不充分的程序、配置、数据变更,人工临时介入的误操作等 依赖故障:第三方故障例如通用的认证、支付、存储、计算故障等 单机房故障止损可靠性与效率急需提升 人工处理场景下,运维人员通常选择7*24时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急情况下进行响应、决策、操作一系列故障止损动作,尽量挽回损失,降低故障影响。 但上述解决方案会面临如下问题: 响应可能不够迅速:例如间报警 决策可能不够精确:例如新手OP经验欠缺,误决策 操作可能出现失误:例如止损命令错误输入 “机器人”处理场景下,单机房故障自愈程序可独立完故障感知、决策、执行的完整故障处理过程,并及时向运维人员同步故障处理状态。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,交付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等的模板化云主机,决定资源池本的是硬件和电力的价格,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的装,完资源本分析、交付展示和付款周期核算;在硬件资源池交付时,云厂商的优势长处是大规模交付和本控制,至于短处么——家家本难念的经。 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,所以资源部署比较慎重但客户流动本较低。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,廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。 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1000万的目标是能实现的;如果1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数倍的计算和带宽消费。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
资产管理 在机房,各种各样的器、网络设备和安全设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变运维人员的“袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复? 物理操作维护怎样反应到系统? 不同角色(职责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库全生命周期覆盖,做到所运维操作记录可追溯。了资产管理,运维人员可以在器完入库、上架工单后即可在管理中看到该器并进行管理,无须任何其他操作。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP不稳定,所器获得了错误的时间,虽然现在业层可以容异常,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。我们就说联机调试分布式日志,几个节点的时间错可能日志就看不懂了。 NTPD做时间调整会效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业(详情见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD本机时刻可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老一辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔钱做,但采购决策层更喜欢看谁的报价最低。数PB的数据上云后基本下不来,平台方无论是提价还是降速,的是追加预算的手段;如果对方真是赔本卖吆喝,功了就会甩开这个袱,失败了就直接倒闭。我谈PB级存储项目时,我很愿意分享不同底层技术带来的实际本构,为什么同样的价格我们还能挣钱而友商已经在贴钱,相关内容会在第四章节详细说明。 功案例是很重要的决策依据,但这个依据很难考证真实性。厂商做过PB级项目但其实是一群TB项目做的计费融,厂商确实做过数百P的项目却和标准对象存储功能不通用,这类事情太多了,对象存储同上不会总容量,发票存根也只是简单的费。客户的功案例必须是单一命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。考察案例真实性的方法主要靠听对方能否自圆其说,甚至让多个厂商当面质疑,能逻辑自治的厂商终归还是靠谱一些。 大客户对云端数据的处理的要求比中客户更简单,因为复杂业功能可以自己做,还可以要求厂商为自己做定制开发。
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台的底层工具链,为PaaS平台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: 各业线拥各自的规范,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; 多种网络环境及大部署; 提高自动化效率,能够集测试发布自动化流水线。 后面,我们将结上面场景,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(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通过心跳获取任后,调用部署插件执行实际任。涉及大及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥各自的规范,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规范。
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,会选择任能个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 个客户非常任某个云销售,他告诉该销售,虽然某大云高层作,某大云也说报价肯定比某云低5%;但是某大云的机制问题,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。 过去大家卖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些组件是靠谱的,不要让赖你的客户受伤又受骗。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
那么如何验证业线是否具备该能力、能力是否出现退化,我们采取盲测验收的方式,模拟或真实制造故障,验证不同业线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业线进行容灾能力建设的不同阶段,我们从对产品实际可用性影响程度、本、效果等方面权衡,将盲测分为三种类型: 无损盲测:仅从监控数据层面假造故障,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业实际无影响,主要验证故障处置流程是否符预期、入口级流量切换预案是否完整。 提前通知损盲测:真实植入实际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入真实错误,对业损,用于实战验证产品线各个组件的逻辑单元隔离性、故障应急处置能力。同时提前告知业盲测时间和可能的影响,业线运维人员可以提前准备相应的止损操作,减少单机房止损能力建设不完善导致的损失。 无通知损盲测:在各业线单机房容灾能力建设完后,进行不提前通知的损盲测,对业来说与发生真实故障场景完全相同。真实验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。 单机房故障止损流程 一个完整的故障处理生命周期括感知、止损、定位、分析四个阶段。
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一个讲究多多的过程,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那获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以上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万字,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,但现在大家都上云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上云就能少招一个研究这事的工程师,上云确实也很意义啊。 静人稀,沙子龙关好了门,一气把六四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
在生僻业的规划实施过程中,没人告诉我们该,我们只能靠摸透一个又一个访问逻辑图和数据生命周期,来摸索群集内些角色和依赖关系。 架构师的核心技能括画好访问逻辑和数据流量图,因为问题现状描述清楚了,问题就解决了一多半了。一个好的业访问逻辑图,不仅仅是几个圈圈几条线连起来,其息量大到罗访问过程的所元素,也要详略得当高亮关键点。 5. 各环节都不可盲 容灾设计中都尽人事和听天命 整个IT系统中就没可靠的组件,架构师既不能盲目任撞大运,又不能无限冗余吓唬自己,而是在尽人事和听天命之间做好权衡。比如TCP就是要建立可靠链接,而现在做性能优化的时候,大家又嫌TCP太过笨重了。 业应用不可靠,如果该应用能快速重建也不阻塞其他应用,月级偶发的内存泄漏和意外崩溃都是可以接受的。 支撑性不可靠,对于大部分业,预估一年都不丢一次数据,SLA能到99.95%就可以了。 操作系统故障崩溃,现在商用系统内核都很稳定,一般故障都出在硬件驱动兼容性上,或者些照本宣科的傻瓜乱改默认参数。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
可是如果要在几万台机器上每天执行几亿条命令,同时保证时效性,保证执行功率,保证结果正确收集,保证7*24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过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,需要对执行过的命令息持久化。日均几亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台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,毕竟百度的几万台器分布在世界各地。 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****t 2018-07-11
设计中立公云云管平台
云厂商提供OSS+CDN的好处就是内网互通节省带宽费用,但大客户很可能越过云管平台直接采购,客户一年可能只节省几块钱。云管平台要集OSS和CDN时,一定要注意这两个是没区域概念的,比如客户用了百度北京的虚拟机加上七牛浙江的云存储和阿全国的CDN,此时客户业绝对跑的通,三方互通额外网络开销。云管平台的资源创建和计费系统都要考虑清楚,尽量资源走一个供应商,或要求不同供应商之间相互免费。 上述PaaS资源都一个特点,可以照使用量付费,或者提供贴到业逻辑操作层面的支持功能,那也就代表着客户的计费访问数据铁定会被供应商拿到,而业数据是否被偷窥要看供应商自律。 我们再看看下文一些更专业(偏门)的。 容器云入门门槛太高,在中客户场景下缺乏功案例,如果没具体项目要求上容器云,就等到接完上面的PaaS再考虑接入容器云。 反DDOS攻击只能由云厂商提供,因为开销偏大计费不灵活,但又没日常管理需求,客户到云管平台到厂商沟通时直接用邮件、工单和同即可,如果没频繁攻击和检测需求,可以不留展示界面只用邮件通知。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——本篇
中国的云计算是个快速发展的行业,业内的玩家很拼,也围观了很多临渊慕鱼的人。我在曾经和很多人聊过如何设计、采购、投资或者监管云计算,现在将我的观点通过网文分享给大家。 以前写了几篇万字长文但可读效果不好,听朋友建议这次拆七个独立的短文了。 这是第一篇——本篇,如果你要一个云计算平台,那你要付出本。 本文目标客户群,云计算公司的老板和雇员,云计算行业投资人,重大采购客户也要看看评估本。 要做好云计算必须的本主要分六大类,听我讲完这六大类本,我再和大家聊聊谁本优势,谁能如何发力。 1、硬件本 硬件本主要就是采购器、交换机及其零部件的本,富豪大厂还会采购硬件负载均衡和硬件存储,科研大厂还会自研整柜器。这厂商只能用媒体价买器,大厂商一次采购上万台器,能把供应商的利润压榨到低于余额宝收益。 我一直说Intel是云计算行业最大赢家,每个云计算大会Intel都会慷慨赞助,因为只要你的技术选型不太生僻都要采购Intel的硬件。
y****i 2018-07-11
做容器云的最佳用户
文末总结 以前我看到虚拟机套单容器的事情,因为不任他们老套的宣传话述,狠狠的嘲笑了这些容器云从业者。 但我和一个值得任的高手聊天时,他反问我,这种架构除了看起来不够优雅,什么逻辑上的致命问题? 如果一些就是要业进程在容器,但数据文件就是要落在硬盘上,这时候用容器加云主机可以说是一种取长补短的嫁接,总好过拿pod本地存储做冒险。 我也是因为这次会面而想写本文,开始更正态度看容器的,问题的人用过的工具一样可以是好工具。 想想自己曾经也对云计算不屑一顾,人生的循环真是趣。 备注 1.本文中的运维指的是业运维,不是资源支撑运维。 2.很多人会跟我说容器比虚拟机启动的快,但容器应该跟虚拟机的进程比重启速度啊,虚拟机重启进程也不用重启系统啊。 3.我一般说docker纯粹指的是它的容器部分,不括swarm等部分。 4.在我看来容器对系统运行环境的封装就是像个jvm,我知道容器封装的更多更彻底,但这只是五步和一百步的区别。 5.我知道文中没把docker和k8s分太清楚,但这是给客户看的,不是内部考核用的,请大家脑补时往好处想。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
比如客户真的弹性伸缩资源的需求,那公云就很适这个客户,你只要承诺为客户预留1000台云主机的资源就行。比如客户要管理的文件数量已经过亿,对象存储就是比目录存储性能更好。你能结客户的实际场景挖掘出旧方案的不足,才能好的传递新方案的价值。 3、延伸做咨询和IT 云计算是以一己之力将数个软硬件行业的工作全部揽下来,旧器厂商不考虑如何调试Mysql,旧播控软件也不知道什么是vXlan,可以说一个云厂商就是半个IT业。云厂商在降低客户对单一云产品的上手难度,但直到客户业如何上云、种应用配类云资源,甚至软件技术支持都是可以做的,客户也愿意给一个厂商完工作。 五、戳破乱象做科普 云厂商在个人客户和开发者的一些宣传特征并不适大项目大企业客户,我们应该向采购决策人讲解这些特征的害处,并在应标文件中做更踏实可靠的承诺。 1、公云厂商的运营规定是霸王规定,SLA条款是免责条款,根本不考虑客户利益。
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