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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? 的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游有些,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息的一个映射关系。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.上云目的分析 大型云用户上云的宏观目的和普通用户类似,但多角色多部的利益诉求非常复杂。 降低成本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者同等预算下支撑更多的;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独成本可以看发票和合同。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任,相软件厂商和系统成商,云厂商的责任覆盖范会更广泛一些。 收拢数据:上云本身并不碰业数据,但上云是很好明确业数据存储位置的机会,上云业改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企业客户在气势如虹时要居安思危,在困境危难之中穷极思变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析。亿元以上的器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润,这些资厂商也在跟云厂商学习如何装项目。 2.客户角色利益分析 大企业多角色之间的利益诉求不同,所以表现形也不同。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的客户。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
另一种则以特斯拉的“车队学习网络”(Fleet Learning Network)为代表,可以理解为用量产车将测绘任出去,调动整个车队的所有传感器来收数据,并通过云上传到中央数据库,这个方在一定程度上有效弥补了由于测绘车数量不足而造成的数据获取以及更新缓慢等问题。 地图测绘数据采车(图片来于网络) 关于百度高精度地图的测绘数据采,现在是由专负责,它的采制作可以被认为是自动驾驶的一些传感器适配,成在某一辆跟传统汽车没有差别的车上,然后全国各地跑来跑去。 这个采的过程与之前普通的、传统的地图采差别不大,但在规模上可能要传统地图数据采要大很多,例如如今车队的数量就传统的地图数量多很多;另速度方面,截至2017年底已经达到覆盖全国所有高速公的水平。 这么看来,百度高精度地图的数据采目前还并未涉及到其他的采,例如步采背以及无人机,是否会在这方面有所调整呢? (图片来于网络) 目前百度的高精度地图以满足L3级别自动驾驶的要求为标准,所以采的道场景以高速公为主。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资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台中选中导航的模块进行升级,运维平台会通过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(而不是单台机器进行操作)添加一些指标采,并在一定条件达成时报警。管理通过对资合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 资产管理 在机房,各种各样的器、网络设备和安全设备7x24小时的运转,为我们的业提供了硬件障,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,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?
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
如果当地政企要做好云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驾护航。 前几条都是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动上寻求合作。从长周期来看云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一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去找。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成功模案例,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只有三五年,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。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有很强的资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,但极小风险就能看到收益。 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。
不****主 2018-07-09
高精地图
三、Apollo高精度地图与构建 Apollo高精地图 Apollo高精地图专为无人车设计,含了道定义、交叉口、交通号、车道规则,及用于汽车导航的其他元素。 高精度地图可在许多方面为无人车提供帮助,如高精度地图通常会记录交通号灯的精确位置和高度,从而大大降低了感知难度。 高精地图不仅可以减少计算需求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细息,来确无人车的安全。持这些地图的更新是一项重大任,测试车队需要不断地对高精度地图进行验证和更新。此,这些地图可能达到几厘米的精度,这是水准最高的制图精度。 Apollo 高精地图是最懂自动驾驶的高精地图,也是业界精细化程度最高、生产率最高、覆盖面最广的高精地图。目前,Apollo 高精地图的自动化程度已经达到了90%、准确识别率达到了95%以上,预计2020年可以覆盖全国所有的重点道。 高精地图有很多种格,为了方便数据共享,Apollo高精地图采用了OpenDRIVE格,这是一种行业制图标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标准,以便更适合无人车。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定小于新时间t2,新时间t2也小于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟,大部分业对系统时间是盲目任,不相t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟是盲目任;假设一个根NTP不稳定,所有的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。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署过程可以拆解为两个小的步骤,一是新软件的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件的上传可能有多种方,如sftp的,p2p的点对点等。 监控采 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大量的实时息(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)。监控数据的来主要分两种,一种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另一种是通过日志/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)方间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采,都有一个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收结果”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一条命令”的意义所在。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范大,一直是互联网公司运维人员的心头之痛。在传统的运维方中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内部网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合网运营商链监测、内网链质量监测与业指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字(BNS)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
对于落实是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是甲方的实际损失更小,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的部。甲方只能根据云厂商销售和线的能力和态度,确认自己交钱了能否买到靠谱的。 最重是商誉 云计算既是资又是,资相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商业誉。商誉分为企业商誉和个人商誉,云厂商的企业商誉都积淀不足,胜者也是烂大赛中靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的优大赛无法相提并论。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某小云低5%;但是某大云的机制有问题,出故障从来都是衙话,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。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
我一直不理解Nova和Swift如何从业上联动,做虚拟机时跟客户解释买虚拟机不关心OSS,做对象存储时解释OSS和其他云平台没什么好混合的。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,小客户一年可能只节省几十块钱。云管平台要成OSS和CDN时,一定要注意这两个是没有区域概念的,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,三方互通有额网络开销。云管平台的资创建和计费系统都要考虑清楚,尽量资走一个供应商,或要求不同供应商之间相互免费。 上述PaaS资都有一个特点,可以按照使用量付费,或者提供贴合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)的。 容器云入槛太高,在中小客户场景下缺乏成功案例,如果没有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。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
,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: 各业线拥有各自的规范,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 各业线拥有各自的规范,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。
金****洲 2018-07-10
混乱的群遇见TA 从此岁月静好
Master端主要做复杂的任调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,括虚拟化容器管理,应用管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和活,群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳的方,与Master进行通,在心跳发中发送本机状态息,在心跳回中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对,针对有差异的地方做相应修改,使二者持一致,从而群中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止大规模群被破坏,为了群世界的安全,贯彻高效和简单的运维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1分钟。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
这是最有性价实的架构方案,我们练得是一招致命的杀敌功夫,不是翩若惊鸿的表演性武术。 一个基于http对象存储的架构场景有三个主要角色:读写代理、元数据、存储。 读写代理,客户端直接访问的Web server,它不存数据只是代理。 元数据,客户可见的Metadata息和不可见的Filehandle等息都在这。 存储,实际数据落盘在这些器上,有不同的存储形。 此还有些辅助角色,简单列一下但不细聊了。 客户端SDK,简化客户访问,还能做一些容错遮蔽。 群状态同步,99%类似Zookeeper。 鉴权认证系统 计费系统以及附属的计费日志搜系统。 运维监控系统和资产管理系统。 核心组件设计 坚持有中心设计 很多分布系统都宣称无中心设计,说有中心架构到处是性能瓶颈和高可用单点。但我坚持有中心设计,有中心设计非常容易做文件管理和统计,群的修复和扩容范可控,支持异构存储。而所谓的性能瓶颈和高可用单点,在Http对象存储场景下都有成熟的解决方案。
2018-07-10
解密开生意——商业角度看开
前言 很多朋友都问过我,开技术究竟好在,一个公司拥抱开是不是加分项,参与开的人是不是很酷的技术大牛。本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角度看一看软件开。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业软件的兴起,商业软件公司倾向于将代码当做秘方护,引入了版权的概念。闭软件实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨软件跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个软件只能在很小可控范内迭代,软件的进步速度偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业障; 商业软件总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发推动开放代码的交付方,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开计划既不是为了开公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开而强行免费。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
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。 单机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其中感知阶段依赖监控系统的故障发现能力,止损阶段依赖流量调度系统的调度能力。我们来具体看下百度的监控系统与流量调度系统是如何在单机房故障止损场景中起作用。 故障发现:百度监控平台 百度监控平台,针对单机房止损过程中的可用性场景,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,提供资类监控采,为容量规划、扩缩容提供数据支持。实现从运营商网链、百度内部网络设备/链/实例、机器/容器的全方位数据采与监控。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:百度流量调度平台 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:从网用户发起请求经过运营商网络到百度统一前端(BFE)的过程,使用DNS实现网流量调度。
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