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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
本文含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以球的行业。 做云计算要满足些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商些特点。 云计算不是万能药,它无法解决些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,国计算机从业人员不超过万人,从业人员大都很深的学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为万人,可以分为软件和硬件两类工程师。 进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方式,国内从业人员已经远超百万,按技术分类种工程师。
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。
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,这些资产可能变成运维人员的“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成入库、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。
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)造成的商业赔付等,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成故障感知、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。
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,最成熟的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成本又过高,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都用成IaaS定制模板虚拟机了。
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规定了一既灵活又完整的规范。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
视频剪辑软件倒是兼容对象存储接口的技术可行性,他们可以把20G大的原片分散成2000个文件,但客户的需求还不够强烈,本地的带宽还是不够稳定,这需要假以时日。 对象存储会主动用Fuse/NFS/FTP等手段来工业级数据产生设备;比如厂家几千万卖出的医疗仪器只支持FTP协议,这些仪器不可能主动去兼容对象存储,那对象存储就来主动适应这些工业设备。这些数据生产设备对存储的需求也很简单,就像投递邮件一样写数据,根本不关心已经写入的数据如何管理,也极大降低对象存储兼容模拟的实现难度。 对象存储还会用Fuse/NFS/FTP等手段来一些传统客户的低负载低需求需求,以保证尽量减少客户的业变化。比如说银行依赖一存储的应用50个,其中5个高性能应用必须改用对象存储接口,而另外45个低需求应用可以沿袭旧的访问方式,否则换个存储要改50应用是推不下去的。 三、如何采购对象存储 各家公云都做对象存储,那么该从些维度选存储,我一些思考和建议。不用带任何情怀和理想,一年内能达到的存储容量是用户分类的唯一标准,GB/TB和PB。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
我们先列出来些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。 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,决定资源池成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,完成资源成本分析、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成本控制,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成本较低。制约客户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;而盯客户的路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。
1****2 2018-07-09
百度安:AI 是系统工程 需要真正开放的安护航
百度安最近发 布了OpenRASP 开源自适应安解决方案,保护引擎集成在了应用内部,在应用完成协议解析后,才开始检测攻击。 这与传统的安防护解决方案什么差别呢?首先,传统防护产品主要依赖请求特 征,OpenRASP 是通过监控应用的执行逻辑和行为来实现防护;其次,OpenRASP 可 以实现应用的热补丁,比如可以永久免疫Struts 系列漏洞;最后,OpenRASP 实现了 编码规范检查、器安基线检查,这也是传统防护产品无法实现的。OpenRASP 和KARMA 分别在云端和终端两侧为智能终端产品和提供自适应安保障能力。 未来的AI 攻防:需要真正的生态开放 AI 是一把双刃剑,用在安专家手,能够更快、更高效地做好防御。将AI 用于 安领域,在感知层可以提升用户体验,认知鉴权由“知”(密码)、“”(U 盾) 到“是”的转变;在执行层,AI 可以提升安攻防对抗的能力,无论是网络空间安 还是业;在战略层,安专家角色实现由人到机器的转变,AI 自主进行攻防对 抗。而将AI 用在黑客手,就可能造成“永恒之蓝”那样席卷球的灾难。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人类感进行一个类比:人感知,通过感获取外界息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较面的设置,括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人车的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境息,比如障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开车时理解的环境。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安的。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的主要客户已从最初的中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性、所权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行管理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻。 其实我们面临的问题从来就没什么大的变化,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台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台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台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如何快速升级所机器上的基础设施? Q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新开发的基础设施问题,能立马回滚吗?
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