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疏****月 2018-07-09
线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线代码变更、配置件变更(数据变更由于其高频、量的特点,我们已在数据传输章《嗖的下,让数据自动效》中专讨论过)。般的业线具有不定时操作、业部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维人员需要花费量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的潮下,百度运维管理平台Noah发布了线部署系统——Archer。Archer致力于提供套产品线全过程的可迁移发布解决方案,键完成机器初始化、部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为个环节结合进整测试发布流水线中。
j****2 2018-07-10
百度脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
为了让流浪喵过幸福的活,程序员出身的他用百度脑动物识别技术和百度EasyDL打造出 “猫脸禁”、“病猫识别”、“绝育识别”三智能功能,给流浪猫个温暖的住所的同时帮助救助志愿者发现病和未绝育的流浪猫。晚兮提到,凭借百度脑的开放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项主要AI功能,看似高冷的AI技术最终化为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年百度脑走进6城市举办7场行业创论坛,发布了企业、信息、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政7行业解决方案,推动AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。百度脑目前已经落地20+行业,态赋能已成燎原之势。 百度品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进步激励开发者习应用百度脑开源能力,百度脑现已提出了“百度品体验师计划”,希望与开发者起推动百度脑进化,帮助他人起成长,探索AI前沿应用。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
2.1业采购决策人 企业里CEO/COO/CFO或权VP,他们不关注云产品云技术,更关注业的求图变,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 战略投资的附加件 海量或结构性压缩成本 态圈陪玩的附加件 高层利益互换 高级IT人力外包 业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到权总监,业决策人选择云厂商,而IT决策人可以否决候选厂商。他们要考虑公司总体利益,比如云厂商的技术梦想是否有有辱智商,超低资源报价是否有可行性,态合作是否有伏笔暗枪等等。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
2、进行云计算器维护;几供应商自己也要维护器,那些中型企业肯定会自己做私有云,在这个云计算平台里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减少,可能每个公司都只有两个小团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造成有限的技术革,比如说现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿里盛浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站类的东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,产领域(比如管理产线)也有类似的顾虑,云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。工作的时候都习惯网站相关的工作,但你过Web就定要网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足个没有前途的行业。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
档即讲的技术问题,又说了心贴心的态现状,产品决策和技术选型人员都可以来看看。 、前言和背景说明 能搭建和使用PB级存储直是强悍但无用的屠绝技,我们更多将其用于炫耀和吹嘘。但最近两三年,我接触了数十家存储量到PB级的客户,深感屠绝技已经不再是摆设。 下列变化导致了PB级存储需求的横空出世,连带着CDN、数据、AI技术并发展。首先看数据是因何产的: 4G和光纤网络普及,带宽提速但资费降价,UGC和PGC都如鱼得水。 智能终端的硬件竞赛让摄像头更清晰、传感器更灵敏。 物联网设备入网,例如传感器数据、医疗影像、基因测序、气象数据。 数据保存下来不代表有价值,曾经我们保留几百TB的日志,却只能做最简单的加减乘除统计,或者用于出问题后扒日志堆证据;我们可以下载数万部影视剧,但个人辈子都看不完这些视频。 现在某些营销云已经可以做到毫秒级响应做精准广告投放,用户的日志更有价值了;人工智能逐渐参与辅助医疗,医影像数据值得保存十年了。随着技术进步价格降低,无论是监管政策还是客户需求,都在推动着数据总量越来越
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示例集合,般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示名,noah表示产品线,all表示机房名称,单元的名字在系统中是唯的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景:我是名OP工程师,负责几十个系统模块的运维,我常常需要登录部署的机器排查问题,但是只知道名,记不住那么多部署信息,怎么办? 场景二:我是名RD工程师,我负责的需要扩容,我的是很多下游的依赖,的扩容怎么通知给下游模块? 场景三:我的部署例有个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障例,怎么办? 下面以个简单的例子来说明,假设个模块名是Server,它的游是Proxy,下游是Redis,当出现变更或者故障时,如何让游感知到呢? 当线例、下线摘除例或者例发故障时,BNS系统通过部署在机器的客户端时感知到例的状态变化,同时增和删除例的变更情况会立即同步到分布式的缓存系统中,这样用户通过个BNS名字就可以感知到下游的例变化。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原的猎头
部分.前言 无论是百科词还是热播影视剧,猎头高端档次的形象都深入人心。我能理解人初见猎头的兴奋,但猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q币样尴尬。 本的定调并不是批判猎头行业,对水货猎头的调侃才能让敬业猎头意更好,让应聘者更少花精力在无效应付,让招聘方知道资深猎头贵在哪里。 第二部分.的低端猎头市场 部分猎头公司的公开介绍就是几句无法查证的套话,其老板般都是资深猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交的关系。猎头公司客户并不难,因为都是无保底合同,半面之交的关系也够用了。 部分手猎头顾问,不管他们入职时的理想有多远,打了半年电话以后梦想都会变成跳槽去甲方那里做普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解用人单位,为个候选人花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是百分之。他们并不在意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高的猎头工作,被这帮庸人做成了炸鱼游戏。高端猎头拿到简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面以后才能记住面试者的名字。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
在业规模发展到定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发。 在际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变,人力成本等管理成本升,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。简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源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,我们再来回顾下面的例子。这个例子中,地图研发的同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)添加些指标采集任,并在件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极的简化了运维操作,提升了运维效率。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
附录2:网个写NTPD和ntpdate的水和本内容有些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是个百度EasyDL
所谓平台化,即AI技术以最低的槛向外输出,合作伙伴基于场景进行开发,用于解决际问题;而态化的核心,就是核心技术平台不争利,放利给态伙伴,进而产辐射效应。 百度EasyDL展示百度AI开放态的种策略:用平台化的思路,将AI规模化落地,在在解决问题。 近期,量个人也正加入到EasyDL的开发者行列中来。比如有位“天迷”孙睿康同,基于EasyDL设计了个超星自动搜寻系统,希望通过对星云图片的AI技术分析,发现可能存在宇宙中的超星,这脑洞型的研究成果,已被哈尔滨工业《智能计算机与应用》刊发。而孙睿康只是名高中,这清楚不过地表明了EasyDL在推动AI普惠的可能性。 AI所带来的惊喜,才刚刚开始。 欢迎点击【EasyDL定制化训练及平台】,了解更多产品内容。 如需合作咨询可点击屏幕右下角标志,提交具体咨询信息;或可进入AI开发者社区,进行沟通交流。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
云替代方案会被客户技术人员苛责,而技术人员会对云出的方案很宽容。 CDN是最早出现也是最成熟的云计算,它有下列迷人的特点给云计算行业的未来立下标杆: 客户没有习成本,肯付费、懂IT常识就能接入,所有客户都认同使用CDN能节省成本提高质量。 客户没有对接成本,可以随时更换其他云厂商,或默认即使用多个云厂商,普通项目不需要高级售前、解决方案和质性定制开发。 客户只关注价格和质量两个维度,不用承担太多选型责任,不了切走就行,甚至有专的中立CDN监测的平台。 虽然业内对CDN意评价不高,认为这就是卖资源,但每个云平台都将CDN收入列为重要单项,成熟的模式催熟了巨蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议家搜下ZStack张鑫的那篇章。Serverless的之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其SaaS产品和狭义的云计算没毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外包都能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
政府和型国企不仅能采购云计算,早晚也会走向发展云计算的路。 本不谈任何技术细节和商业情怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本包含如下内容。 从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全球的行业。 做云计算要满足哪些件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的信息技术革命,我国借助这次技术革命的好机会,已经追乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的活,其行业态也在逐步分化扩,这现状客观促进了云计算技术的发展。 世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员都有很深的术背景。 世纪90年代,户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的活,国内从业人员约为十万人,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、电商改变了众的活的方式,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时流量调度也无法使得恢复正常。 要求:将拆分为若干不同的逻辑单元,每个逻辑单元处于不同的物理机房,均能提供产品线完整。 3.不满足N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不足以承担该机房切出的流量。 问题:流量调度导致其余机房过载,造成多个机房故障,造成更范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑单元都要有明确的容量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,同时需要保证变化时及时更数据和扩容,避免容量数据退化。同时对于流量的变化趋势,也需要有提前的预估,为重事件流量高峰预留足够容量(如节日、运营、假期)。 4.关联强耦合 描述:下游使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发时,关联的下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线关联不允许使用固定IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的下游连接方式以下游依赖解耦,下游单机房故障,可以快速调整路由比例现止损。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
前言 这是本系列的第三篇章,之前已发布了成本篇和产品篇两篇章。前说过成本,说明我们怎么做个云计算平台能不亏钱;还说过产品,说明云计算有哪些东西可以卖; 正 、云厂商的姿态和现状 云厂商们经常参加各种“开发者会”,开发者们也用自己的热情帮云平台完善产品,但正能带来营收的还是客户项目。这些客户项目可能是事业单位、国企、外企、型私企,也适用于已经做的互联网公司,采购决策人会是CIO到采购部这线的人。公司项目的的采购过程中,技术团队只有等同于财部、法部的否决权,采购决策人不会从云厂商的角度考虑问题。 云计算产品不成熟不清晰不明确,只有技术人员能和客户谈产品和方案;但是在型项目中能卖方案的是销售人员,技术人员提供的所有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,在他们看来云厂商卖的绝部分是替代性产品,小部分是开创性产品;替代性产品是比旧产品有什么优势,开创性产品能给他们带来什么利益。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,软件包的传,二是进程的重启动。进程的重启动不必多说,软件包的传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 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集量的时信息(前期章《百度规模时序数据存储》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,种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/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)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
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