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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)是百度智能运维团队研发的套分布式的名字系统,是百度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 ,这些信息括:在机器上部署信息(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。
s****d 2018-07-11
亿元级用户分析
2.1业采购决策人 企业CEO/COO/CFO或实权VP,他们不关注产品技术,更关注业上的求新图变,互联网决策人还会敏感IT成本。单纯靠销售搞不定亿元采购决策人,亿元大项目必须是高层互访合作,最终敲定合作的原因的就这几种: 把手政绩工程 战略投资的附加量或结构性压缩成本 生态圈陪玩的附加件 高层利益互换 高级IT人力外采购决策人只能敲定项目可以开始,但不保证落袋为安,IT方案决策人和技术执行人员同样重要。 2.2 IT方案决策人 从CTO/技术VP到实权总监,业决策人选择厂商,而IT决策人可以否决候选厂商。他们要考虑公司总体利益,比如厂商的技术梦想是否辱智商,超低资源报价是否可行性,生态合作是否伏笔暗枪等等。
M****点 2018-07-10
中国计算现状——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,我们重点看这四个个经典PaaS应该只是个进程,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,量数据依赖对象存储。 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并不信任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。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类似于数据库,用户要自带量数据过来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得平台什么都没做,大数据PaaS都用成IaaS定制模板虚拟机了。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚计算
如果当地政企要做好计算就要从管理者变为者,必须在管控违规违法时不惊扰正常业,甚至主动出击为正常网络保驾护航。 前几都是从降低成本可靠的角度请计算企业来合作建厂,如果你市场客户那对方会主动上门寻求合作。从长周期来看计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值提,市场和客户要靠计算厂商自己去找。但现在计算厂商还在早期扩张摸索之中,厂商极端渴求各种政企业成功模式案例,旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只三五年,随着政企业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。 挑选合格的计算合作厂商,每类厂商些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类厂商的特点才能心数。 第类是大型厂商,他们自身很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极风险就能看到收益。 第二类是创业厂商,他们般是靠技术优势和态度从大型企手抢单子。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--故障危机分析
软件BUG 相比客户自己粗选个物理机的OS,主机精选的虚拟机OS、宿主OS、Hypervisor的软件BUG并不多,大中型厂商都精选底层支撑软件的实力,但客户装物理机自选的OS都可能驱动问题,三个精选软件的故障率真没个粗选软件更高。 但是从资源的管理、调度、监控软件,到客户界面,API管理、账户和后台策略层面,越往上走的软件质量还不如XXXX,此处省略万五千字,客户自己揣摩吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍样,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,般不会按住只羊使劲薅羊毛,毕竟报障也要负载均衡。但客户自己心秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不上墙,故障的性质对长久的品质很重要。 我列下潜在的故障原因,些故障能忍,些故障不能忍,这些要客户自己评估了。 技术原因 IaaS的核心主体功能(主机、硬盘、VPC),在没特型要求前提下,是可以用开源方案搭建。如果是厂商个开源平台标准模块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确实客户要自认倒霉,因为友商也会遇到同样问题。
林****颖 2018-07-10
中国计算现状——成本篇
中国的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,听朋友建议这次拆成七个独立的短文了。 这是第篇——成本篇,如果你要计算平台,那你要付出些成本。 本文目标客户群,计算公司的老板和雇员,计算行业投资人,重大采购客户也要看看评估成本。 要做好计算必须的成本主要分六大类,听我讲完这六大类成本,我再和大家聊聊谁成本优势,谁能如何发力。 1、硬件成本 硬件成本主要就是采购器、交换机及其零部件的成本,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。 我直说Intel是计算行业最大赢家,每个计算大会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。
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,间接损失括用户信任度下降、给竞品占领市场机会等。
m****t 2018-07-11
设计中立公管平台
以Mongodb为例,客户端会接多个mongos和mongod,客户端旁观端选举和切换主节点,不依赖虚拟IP就实现应用层高可用和负载均衡。管平台可选接入厂商满足中型客户需求,毕竟不用自己做维护;但遇到重型客户需求建议直接在高配虚拟机上自己搭,或者走混合物理机接入VPC的模式。 不考虑高可用性的。这其实挺尴尬的,理论上来说即使是内存缓存型双活机制,但是厂商PaaS的后台架构完全是黑盒,没出故障时都是专业架构,出故障了都是百年遇,大都是“只考虑人品”的。以RDS为例,不同厂商的RDS可靠性千差万别,我亲眼看过很低可靠性的,也听朋友说过本厂的RDS可靠性远超普通DBA;但RDS对客户只暴露接口,我们不知道厂商给主库磁盘做没做RAID,也不知道主从库会不会在同个物理机。所以前文中我对中客户用PaaS当做节省自己搭建的人力,对大型重型PaaS需求建议个案处理,因为各厂商通用的百倍赔偿根本就是个免责款。 对象存储(OSS)和CDN。
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;但我也遇到过平台的DHCP获取太慢,而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十万字,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,但现在大家都上了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上就能少招个研究这事的工程师,上确实也很意义啊。 静人稀,沙子龙关好了门,气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,想起当年在野荒林的威风。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年计算时代的运维职位展望
2、进行计算器维护;几大供应商自己也要维护器,那些大中型企业肯定会自己做私,在这个计算平台也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的系列维护工作,但自动化运维技术会让运维人员的数量大大减少,可能每个公司都只两个团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在个通讯公司工作,我可以很乐观的说计算会对公司造成限的技术革新,比如说实现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿盛大新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站类的西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管理生产线)也类似的顾虑,计算的优势和公司的业需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大家找工作的时候都习惯找网站相关的工作,但你学过Web就定要找网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足个没前途的行业。
小****园 2018-07-10
让PB级存储不再神秘
3、大型用户谨慎选型 大型用户即使只存储1PB,每年也要花100多万了;中型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还更多技术以外的西要考量。 首先同样说价格问题,大型客户比中客户更难办,客户是嫌价格贵,大客户却怕低价砸场。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。数十PB的数据上后基本下不来,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,成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成本构成,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。 成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级项目但其实是群TB项目做的计费融合,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,对象存储合同上不会总容量,发票存根也只是简单的信息费。客户的成功案例必须是单命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。
流****水 2018-07-11
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信息,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。
疏****月 2018-07-09
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,部署策略不致; 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,部署策略不致 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规定了套既灵活又完整的规范。
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(如序提交场景下的ID分配),则需要完整的备份方案(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:上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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
时间不稳会威胁到的程序健壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目信任;假设个根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);也不会盲目信任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD相信本机时刻可能不对,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,然后才会采信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。
x****3 2018-07-10
中国计算现状——采购篇
前文说过成本,说明我们怎么做计算平台能不亏钱;还说过产品,说明计算西可以卖; 正文 厂商的姿态和现状 厂商们经常参加各种“开发者大会”,开发者们也用自己的热情帮平台完善产品,但真正能带来营收的还是大客户大项目。这些大客户大项目可能是事业单位、国企、外企、大型私企,也适用于已经做大的互联网公司,采购决策人会是CIO到采购部这线上的人。大公司大项目的的采购过程中,技术团队只等同于财部、法部的否决权,采购决策人不会从厂商的角度考虑问题。 计算产品不成熟不清晰不明确,只技术人员能和客户谈产品和方案;但是在大型项目中能卖方案的是销售人员,技术人员提供的所材料都是给销售提供的工具,让这些销售人员说倾向己方的采购决策人、转化倾向友商的采购决策人。 采购线的人不关心你用什么技术流派,在他们看来厂商卖的绝大部分是替代性产品,部分是开创性产品;替代性产品是比旧产品什么优势,开创性产品能给他们带来什么新利益。 厂商觉得客户跟不上自己伟大理想,动辄要引领客户改变思路,即使丢单也是客户境界不够高深。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几台器 目前都荒废了,因为卡得匹。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的平台账户体系
这些年来计算技术突飞猛进,但我直很怕和客户谈平台的账户体系,因为客户合理化需求,而(某客户说)平台的账户设置就是在糊弄鬼。随着大部分平台在完善账户体系,我们可以心平气和的谈谈而非吐槽这个问题了。 计算公司的技术班底大都是个人业起家,他们最早接入的是中企业和创业者,其账户体系并不适用于大型企业客户。大型客户上之前都用过虚拟化、域管理、网管资源管理软件,肯定不适应这套功能单薄诡异的用户约束。本文的目的是为了让大客户底气提出质疑,让平台继续完善开发,最终提供符合企业级应用场景的账户体系。 第.账户注册问题 首先我们看法问题,如果注册时死抠法问题,国内各大平台会颗粒无收。 我随便摘取了几段账户注册的用户协议: 客户的账户是唯身份识别依据,就交钱时也是只认账户不认人。 平台权限制客户账户下所产品及全部功能,心情不好就不卖。 客户保证不会影响平台关联公司的合法权益,其标准由平台做权威判断。 这是不是种“客户你好,我是你大爷,爱买就买,不买就滚”的即视感?谁资格代表公司去注册账户和同意款,IT部私自注册账户跟私签合同的区别大吗?
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