关于 大新县找妹子小姐包夜服务〖8843O306VX〗服务真实捕谑澄 的搜索结果,共1359
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示一个例集合,一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一的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名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:我是一名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:我的部署例有一个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障例,怎么办? 下面以一个简单的例来说明,假设一个模块名是Server,它的上游是Proxy,下游是Redis,当出现变更或者故障时,如何让上游感知到呢? 当增上线例、下线摘除例或者例发生故障时,BNS系统通过部署在机器上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,这样用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的例变化。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
例如: 2015年6月某公司云香港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。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
那么如何验证业线是否具备该能力、能力是否出现退化,我们采取盲测验收的方式,模拟或制造故障,验证不同业线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业线进行容灾能力建设的不同阶段,我们从对产品际可用性影响程度、成本、效果等方面权衡,将盲测分为三种类型: 无损盲测:仅从监控数据层面假造故障,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业际无影响,主要验证故障处置流程是否符合预期、入口级流量切换预案是否完整。 提前通知有损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业有损,用于战验证产品线各个组件的逻辑单元隔离性、故障应急处置能力。同时提前告知业盲测时间和可能的影响,业线运维人员可以提前准备相应的止损操作,减少单机房止损能力建设不完善导致的损失。 无通知有损盲测:在各业线单机房容灾能力建设完成后,进行不提前通知的有损盲测,对业来说与发生故障场景完全相同。验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。 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。
疏****月 2018-07-09
一键上线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,向家介绍百度持续部署是如何现的。 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,调用部署插件执行际任。涉及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。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的,所以资源部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加三五倍而已。 3.3数据存储池 数据存储池是很难年均摊营收上亿的,但定个1000万的目标是能现的;如果有1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。存储资源是订单曲线突破的好选项,还是AI和数据项目的基石,我们和客户讲的是有技术含量的故事,需要精英售前给销售做幕后军师。 配图说明:谁掌握了数据,谁就掌握了理 3.4人力资源池 亿元项目不可能是客户自助施的,人力营收占比很低但画龙点睛,可能会干掉纯卖资源的友商,也可能晚交付半月就亏损上千万。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
既然谈到了混合云,肯定就要谈云管平台,云管平台不是伪需求而是需求。当客户的非CDN云资源采购金额过500万以后,其项目之间没有内网互通的需求,这时候该做一个跨厂商的云端资源管理方案了。现在虚拟机不能像CDN一样随意迁移,但未来Serverless崛起,计算能力也会在多厂商之间漂移的。客户提前把云管平台从计费和权限层面做好,至少在项目级别可以和多个厂商侃价,还能模糊计费相关业数据。 五、企业IT咨询和 前面的云计算都免不了卖资源或者卖软件,搞IT咨询和可以让公司增加企业的融资概念和收入构成。中型云厂商都尝试转型做这类工作避开成本搏杀,厂商嘴上说不要眼神也很诚。但具体参与过程中,这类工作很少有成功案例,我做成功过这类项目感慨也很深,本段落重点解释这些现象并给出建议。 先说IT咨询,过去云计算平台吸引到的都是成本敏感的游戏客户或者技术优先的创业客户,这两类客户都不会为一时一千元的咨询付费。现在高净值客户放出来的云计算咨询标了却没人投标,因为型云计算企业因为资质、高层合作、客户关系等原因没有投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这个标。
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的方式同步时间,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,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肯定时间t2,时间t2也于最的时间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外,部分业对系统时间是盲目信任,不相信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健壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目信任;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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 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门(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。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,我们再来回顾下上面的例。这个例中,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)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。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****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,因为卡得一匹。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
综上所述,云计算就是将分散在各个公司的信息技术资源汇聚到一个平台,其兴起始于需求扩而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为型信息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响上和传统工厂并不相同。云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外。云基地和数字地产不完全相同,数字地产只装修好房,云基地关注用这些房做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣量人口,对直接促进就业帮助不;但云计算没有体矿产投入和物品产出,只需要量电力启动电脑也不会产生量污染。 云基地像电视台和信号塔一样,通过产生和扩散数据信息对客户提供,这些信息的传输没有物流成本,光速直达全球每个角落。 因为云基地全球客户,所以云基地可创造极高的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源全部售出,每年可产生20万元以上的营收。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
有个客户非常信任某个云销售,他告诉该销售,虽然某云有高层合作,某云也说报价肯定比某云低5%;但是某云的机制有问题,出故障从来都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单在客户执行层的暗助之下,该云快速把业切过来并坐站住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带来的信任。 我和客户谈故障的时候,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。面对意外故障,我们有信心向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏认错是对客户的最后尊重,而公开事也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到云计算领域的。而云的高科技光环褪去、产品同质化以后,企业的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂的云到底哪些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。
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一系列维护工作,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一两个团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在一个通讯公司工作,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;而外宣网站一类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低一些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管理生产线)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,但你学过Web就一定要网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足一个没有前途的行业。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
3、型用户谨慎选型 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,而项目不仅要选型和定制,还有更多技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,型客户比中客户更难办,客户是嫌价格贵,客户却怕低价砸场。云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的数据上云后基本下不来,平台方无论是提价还是降速,有的是追加预算的手段;如果对方是赔本卖吆喝,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性。厂商做过PB级项目但其是一群TB项目做的计费融合,厂商确做过数百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有总容量,发票存根也只是简单的信息费。客户的成功案例必须是单一命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署过程可以拆解为两个的步骤,一是软件的上传,二是进程的重启动。进程的重启动不必多说,软件的上传可能有多种方式,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(前期文章《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,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)方式间接查询。 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。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
别让内存扛持久和别让网线扛稳定,听起来很简单,但手程序员总会犯低级错误,而犯错早晚要还技术债。常规例就是看手程序是否有获各种异常的习惯,举个争议性例,某些云设计者尝试给一个进程映射和绑定持久文件系统,请问一段内存如何绑定一块硬盘? 4. 数据的产生和消失 数据不会凭空产生,但会凭空消失 数据不会凭空产生,计算机或者自输入设备获取数据,或者自其他数据源导入数据,而且原始数据的转化规则也要人类来定义。我们要便捷轻巧安全可靠的获取数据,就要选好数据源,保障好传输路径,定义好数据变换规则。 在一个数据生命周期内,为了防止数据全部或部分凭空消失,数据的容错校验、关联复原、冷热备份和安全删除都要考虑到位。 在生僻业的规划施过程中,没人告诉我们该有哪些,我们只能靠摸透一个又一个访问逻辑图和数据生命周期,来摸索群集内有哪些角色和依赖关系。 架构师的核心技能括画好访问逻辑和数据流量图,因为问题现状描述清楚了,问题就解决了一多半了。一个好的业访问逻辑图,不仅仅是几个圈圈几条线连起来,其信息量罗访问过程的所有元素,也要详略得当高亮关键点。 5.
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