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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。
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。结合网运营商链路监测、内网链路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。
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,ntpdate是个时间同命令。很工程师都会采用Crond+ntpdate的方时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同时间的工程师,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源以,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,它对远端时钟源是盲目任;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。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
爱折腾桌面电脑的朋友从这一开始就玩双系统/WINPE/U盘版Ubuntu/无盘工作站了,还好器维护人员单纯专一。 3.读取MBR(可略过)。 如果是BIOS启动,做为一个老古董它只能会去读MBR,MBR去读取GRUB;而UEFI略过MBR,直接读取GRUB。 BIOS将启动权限交给MBR的446字节,而446字节连Linux启动界面的logo都装不下,MBR也只是个搬运工,会将启动权限交给GRUB。 遇到过几次倒霉事以后,我习惯用dd备份每台器的前512字节,但自从我做完备份以后,就再也没倒霉过。 4.GRUB引导启动vmlinuz内核。 GRUB2如果细说有stage1、stage1.5、stage2骤,我们可以简单认为前面两是为了苟到stage2加载为止。 我们用GRUB来选定要加载的内核,并向其传递大量启动参数,这样就可以在OS、Kernel、runlevel之间来回切换。网上的GRUB调试教程都集中在这一,我们还可以直接传参以单用户模启动,直接无密码登陆器。 有些人习惯给/boot一个128M的小分区,可能是老师的老师说过这样“安全”。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业的发展,分布应用与广泛使用,我们越来越的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在。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。
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,但角色部门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;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,相软件厂商和系统集成商,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路。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析。亿元以上的器、CDN的订单很但既无技巧也无利润,这些资源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。
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说,软件的上传可能有种方,如sftp的集中,p2p的点对点等。 监控采集 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集大量的实时息(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)。监控数据的来源主要分两种,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集,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集结果”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。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
在单机房故障自愈--黎明之战提到的百度网络与业架构情况,我们将整体流量调度止损架构拆分为3层:接入层、层、依赖层。 针对这3层的监控感知、止损决策与故障止损方的不同,将止损自动决策拆分为网止损自动决策与内网止损自动决策。 网止损自动决策:覆盖接入层。基于网、内网监控号;触发网止损决策器进行止损决策;执行DNS流量调度止损。 内网止损自动决策:覆盖层、依赖层。基于内网监控、基础监控、业监控提供的故障号;触发内网止损决策器进行止损决策;执行流量调度、主备切换、弹性降级等止损操作。 单机房故障自愈的常见问题和解决方案 传统的流量调度自动止损方案存在如下问题: 1容量风险控制能力不足 【问题描述】 传统流量调度的模有两种:固定例模与容量护模。 固定例模:按照预先设定的固定预案,一个机房故障,该机房的流量按照预先设定的例分配到其他的机房。很可能某个机房的容量或剩余机房的总容量不足,切流量后导致个机房发生故障。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎
当遭遇面试失败,资深猎能要到真实失败原因通报给候选人,而新手猎不关注面试失败原因,用人部门给的失败原因都是敷衍套话。 也有一部分猎会和优质候选人持长时间关系,但这太费时间了,猎五年内给同一个候选人介绍两次工作的几率实在是太小了。 我这没提诸如JD介绍、简历优化一类基础内容,合格的候选人会认真专业的分析职位需求,不需要猎来催的。 用人单位评估猎的水平就更简单了,就是写推荐说明。新手猎是写不出干货实锤的推荐的,而资深猎的推荐不仅是对候选人简历的解析,也会含简历之的大量建议说明。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
如上图所示,我们可以按照问题定位的思路,将整体的可用性情况、分功能可用性情况、分模块的核心指标、流量的同环、分IDC的流量对等,依次通过丰富的可视化组件进行呈现。使得在收到报警时,可以快速将故障缩小到具体功能、模块、接入流量、机房级别。 深入数据确定根因 在故障处理过程中,全景数据仪表盘为我们缩小了故障定位的范,但大数的根因仍然隐藏在数据的细分维度中。由此维度分析的重要性就体现出来了。常见的维度分析括如下几种场景: 单维度取值对分析:针对同一个维度的不同取值进行对分析,例如确定流量下跌出现在个省份。 维度关联分析:分析两个甚至更维度互相作用后数据的分析,例如如何确定一个下跌是机房级别还是模块级别。 维度下钻分析:一些维度个层级,例如省份、城市等相关联维度的逐层下钻定位。 我们针对这些场景,设计了相应的解决方案。 单维度取值对分析 维度取值对分析是一种最常见的细分维度定位方。对于同一个维度下取值数量少的情况,可以通过维度趋势图和饼图等可视化方进行快速的分析,查看不同维度取值的取值状态,以及占整体例情况。
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。地方政企和这类企业合作时有很强的议价能力,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有些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也有兼顾企中国分部的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们有什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经地方政企几十年了。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
我们不买高配器,因为我们的技术是做公有云过来的,公有云定价不看成本只看友商的价格,合理花钱才能生存下去持续;我们不做单点极限性能优化,那是招不到架构师才走的歪路。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。 群集状态同,99%类似Zookeeper。 鉴权认证系统 计费系统以及附属的计费日志搜集系统。 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,群集的修复和扩容范可控,支持异构存储。
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