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2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管的角度看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很小可控范围内迭的进步速度偏慢; 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信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源码的交付方式,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等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的码,顺着开源社容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存储的畅想
访问肯定是群集式或者SDK控制,看户端是随机分配还是会话保持策略,我们再去决定是做本地缓存还是共享式缓存池。至于做不做写缓冲,这就是写入性能、业务连续性、数据可靠性的零和弈,没有标准答案。 访问要不要预缓存?默认的对象存储并不关注户业务,但如果url可以规范化,我们是能测出户下一阶段大概率访问哪个文的,数据预取可以极大的提高户体验。 访问的读写权限优化控制。访问可以继续基于标准token验证机制,也可以简化为基于IP地址进行读写权限控制。访问可以预判读写请求是否合法,比如说读取明显已经超时的数据,或者时差严重时写入文,这些都可以在访问层面直接拒绝。 元数据设计 元数据的优化压力不大,因为在应用场景和访问层面已经给元数据做足够减负。 元数据内容一般包括:filename、filesize、createtime、hash、filehandle、Mimetype,论上来说除了Filename和Filehandle,其他属性都可以压缩和放弃,但放弃这些属性对元数据服务的性能提升不大,反倒是丧失了很多debug便利性。
5****a 2018-07-11
监控专用对象存储的畅想
访问肯定是群集式或者SDK控制,看户端是随机分配还是会话保持策略,我们再去决定是做本地缓存还是共享式缓存池。至于做不做写缓冲,这就是写入性能、业务连续性、数据可靠性的零和弈,没有标准答案。 访问要不要预缓存?默认的对象存储并不关注户业务,但如果url可以规范化,我们是能测出户下一阶段大概率访问哪个文的,数据预取可以极大的提高户体验。 访问的读写权限优化控制。访问可以继续基于标准token验证机制,也可以简化为基于IP地址进行读写权限控制。访问可以预判读写请求是否合法,比如说读取明显已经超时的数据,或者时差严重时写入文,这些都可以在访问层面直接拒绝。 元数据设计 元数据的优化压力不大,因为在应用场景和访问层面已经给元数据做足够减负。 元数据内容一般包括:filename、filesize、createtime、hash、filehandle、Mimetype,论上来说除了Filename和Filehandle,其他属性都可以压缩和放弃,但放弃这些属性对元数据服务的性能提升不大,反倒是丧失了很多debug便利性。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
故障 硬故障无法彻底避免,依附于物的云主机也会意中断。云主机可以在计划内跨硬迁移,所以可以说云主机可靠性略高于物机。但是云厂商可能买劣质资源,或者频繁迁移云主机,甚至后台操作误停机误删除,以前用物户自运维的各种故障点依然存在。论上云平台技术人员会很专业和敬业,但很难深入了解户业务。云用户以前的硬冗余设计仍然有效,而且可以利用多AZ/多region/多云等云上隔离方案。 资源不足 云资源的隔离不彻底且会超卖,带来了瞬时资源不足问题。比如说云主机突然变慢又恢复,导致户的业务异常崩溃,云用户缺乏有效的监控手段,可能会想不到故障和云资源有关,或者无论什么问题都让云平台自证清白。 资源不足还会影响新建资源,很多DevOPS户自动化申请资源,但如果账户配额不足或者域资源不足,自动申请资源失败时有备选方案或者人工干预吗? 以前户只要观测公网接入资源是否紧缺,自控硬和内网的信息很清楚,上云以后硬和内网也要多留心了。
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