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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Check Agent:提供BNS例的康检查功能,用户通过在Web页面对每一个例配置康检查的方式,机器上的Check Agent会主动探测所例的运行状况,并将康检查的结果上报给Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS系统满足间交互中常见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以用于机器列表查询,使用场景包括机器列表查询、定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品中的BNS系统,目前系统还在持续迭代和优化中,若您想进一步了解BNS问题,欢迎家积极留言。
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,同时需要变化时及时更新数据和扩容,避免容量数据退化。同时对于流量的变化趋势,也需要提前的预估,为重事件流量高峰预留足够容量(如日、运营、假期)。 4.关联强耦合 描述:上下游使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的上下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线上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上下游连接方式以现上下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例现止损。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
对象存储是新兴需求,企业里本来就没规模对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好上手简单,客户对它是积极拥抱甚至业依赖。一旦用户在对象存储平台积了上TB的数据,数据和AI分析应用自然就部署上来了。广域网传输稳定性不够成本又过高,只能是计算组件跟着存储就近部署,PaaS云创业公司从对象存储入手才更客户粘性和横向扩展空间。 数据类PaaS类似于云数据库,用户要自带海量数据过来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得云平台什么都没做,数据PaaS都用成IaaS定制模板虚拟机了。而AI类PaaS类似于对象存储,用户本来要靠人肉识图,那些非结构数据本来是不存储的,程序员很乐意去调AI和存储接口,砸碎人肉识图团队的饭碗才能成全自己的业绩。云替代方案会被客户技术人员苛责,而技术人员会对云上新出的方案很宽容。 CDN是最早出现也是最成熟的云计算,它下列迷人的特点给云计算行业的未来立下标杆: 客户没学习成本,肯付费、懂IT常识就能接入,所客户都认同使用CDN能省成本提高质量。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心好睡眠
干货概览 在型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围,一直是互联网公司运维人员的心头之痛。在传统的运维方式中,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。 为了解决这类问题,我们针对百度内外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。结合外网运营商链路监测、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)现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于时容量与时流量调度自动止损策略与管控风险,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、信息流、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年来各互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还底层工程师能否推动上层业测试和变动。 API调用PaaS——API云就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目信任云厂商。客户精力就做多云冗余校验,预算就做专资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——部分API云连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是微观的版本发布还是宏观的数字化转型,其都和上云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.输出分析 云厂商输出给客户的即云端IT资源,也平台输出。是个比资源更难量化的概念,我只引一把火苗出来。 咨询规划--如果直接给客户买资源,那就只能谈性价比,而且资源本身不会说话,所以云厂商要做好咨询规划。 明晰验收--云项目的施和结项都是以结果为导向的,明确的过程控制和验收标准对供求双方都是护。 友好接口--面对亿元金主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒了就要学IOE类集成商。
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: 各业线拥各自的包规范,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; 多种网络环境及包部署; 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。涉及包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥各自的包规范,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包规范。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
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,所器获得了错误的时间,虽然现在业层可以包容异常,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。我们就说联机调试分布式日志,几个点的时间错可能日志就看不懂了。 NTPD做时间调整会效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业(详情见附录验);也不会盲目信任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD相信本机时刻可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采信新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老一辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
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;中小型客户只要做选型,而项目不仅要选型和定制,还更多技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,型客户比中小客户更难办,小客户是嫌价格贵,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,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包袱,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级项目但其是一小群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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也兼顾外企中国分部的客户。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。他们最的优点和缺点都是为政府和国企为生,他们可以买技术搭建出云平台,但他们建好云平台的目的是再卖给本地政府和国企。这类企业需要完成从供应商到合作方的转变。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 在地方政企看来,云计算只是一种商业形式,不能对它报以不切际的期望值。 云计算行业不需要量雇佣本地劳动力,无法解决批就业问题;云计算核心员工会呆在一线城市远程操控,很难将云计算人才引进到当地。 云计算不会产生污染,所以不用考虑环减排问题,但其带来的环能问题很严重,每个数据中心都会占用量电力。 对于四线城市政府和中小型国企,因为现困难资源限是搞不了云计算的;二三线城市和型国企才能提供云计算公司感兴趣的资源。
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。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
另外一种就是交互式,通过telnet/ssh等方式远程连接器后,直接在命令行界面执行。虽然从形式上我们将命令传递分为了两种方式,但从本质上来说,器上的命令传递,都没逃脱网络传输这个过程。 命令执行(使) 对于操作系统来说,命令的执行,其就是启动一个进程并传递相应的参数,运行完成后得到相应的结果。这里我们并不关心进程如何创建,PBC的结构如何等细,我们只关心命令进程的启动方式以及结果的获取方式。 为什么要执行命令 在分布式产品的开发维护过程中,三个主题是无法绕过的,分别是配置管理、部署升级和监控采集。 配置管理 配置管理的目标是为了标识变更、控制变更、确变更正确现并向其他关人员报告变更。从某种角度讲,配置管理是一种标识、组织和控制修改的技术。通常情况下,配置管理都会统一部署配置器来同步所点的配置。但是在开发测试过程中,总会出现临时修改某个或某一批点的配置的情况,这时通过人工逐个登录来完成修改显然是不太可能的。 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一环,频繁的交互意味着频繁的部署。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
东方的梦没法子不醒了。----老舍《断魂枪》 云计算潮到来了,我把IT技术像五虎断魂枪一样收起来了。我不会将它压到箱底,偶尔我也会练练聊聊,纪念一下那个搞技术的黄金时代。 本文聊个很嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己安装系统以后,丧失了这么多乐趣。 正文 1.主板加电和硬件自检,就是开机第一屏启动界面。 CPU和内存插得问题器会滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插都无所谓,因为这些外设都不属于经典的计算机系统。 早期小内存器一般内存检测的功能,但256G内存的器启动的速度也太慢了,重启一分钟能启动的还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,所以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板都是BIOS引导,也是UEFI引导,但从器用户看别也不。 主板可选从USB/SATA/NIC这几类接口上获取引导数据,而且可以排队式加载,第一个加载不成功就尝试第二个。系统安装镜像都个防止误操作的倒计时,而网络引导一般是排在末位,硬盘引导就是通用的系统启动的方式。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
资源投入 云资源贩售过程中,合格的厂商可以让云资源物所值,但巧妇难为无米之炊,原始资源投入不够云就不可能很稳定。面向中小客户的时候,云厂商很忌讳透露具体硬件成本,也尽量避免承认资源不足,但面对客户时会很坦诚。 作为持久共生的甲方,请关注乙方的成本线,买家永远没卖家精。如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和过高超售比,小云厂商一般是老板带头俭,而云厂商很可能是执行层的人弄错了,作为甲方该闹就要闹。 人为原因 云厂商的人为故障总是糊涂账,但细心的甲方是能看出来端倪的。时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人为原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会找个其他原因来给脸部降降温。 对于落是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方的际损失更小,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的部门。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 云计算既是资源又是,资源相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商业信誉。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前端器压力了就多做水平复制扩容,在网站类应用上,无状态-会话持-弹性伸缩等技术应用纯熟。后端要群集化就是多做业拆分,常见的就是数据库拆库拆表拆键值,拆的越散微操作就越爽,但全局操作开销更更难控制。 时改异步是我学的最后一门IT技术,绝部分“时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要时处理结果了。CS模式的时操作会给支撑带来巨压力,Peer合作的时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个无脑拆分成多个小事,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表一样,拆散的小事需要更高业层级上做全局事障。 在群集性能规划中,网络和硬盘IO+CPU算力+磁盘和内存空间是可以互换的,架构师要完成补不足而损余的选型。比如数据压缩技术就是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个新选型都会带来细上的万千变化,但每种变化都是符合自然规律章可循的。 一个经典微机系统就是中央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是一一对应。 3.
m****t 2018-07-11
设计中立公云云管平台
这其挺尴尬的,理论上来说即使是内存缓存型双活机制,但是厂商PaaS的后台架构完全是黑盒,没出故障时都是专业架构,出故障了都是百年一遇,都是“只考虑人品”的。以RDS为例,不同厂商的RDS可靠性千差万别,我亲眼看过很低可靠性的,也听朋友说过本厂的RDS可靠性远超普通DBA;但RDS对客户只暴露一个接口,我们不知道厂商给主库磁盘做没做RAID,也不知道主从库会不会在同一个物理机。所以前文中我对中小客户用PaaS当做省自己搭建的人力,对型重型PaaS需求建议个案处理,因为各厂商通用的百倍赔偿根本就是个免责条款。 对象存储(OSS)和CDN。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省带宽费用,但客户很可能越过云管平台直接采购,小客户一年可能只省几十块钱。
小****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就业趋势
云厂商集采优势,云厂商多给点资源就能省下很多优化工作;部分情况云厂商还数据优势,比如基于本站数据做风控需要反复调试,而对接云厂商外部参考画像会简单很多。5.技术牛都是让变态业需求给压出来的,如果公司技术牛,那各种需求就来了,但如果没技术牛,公司也会压缩自己的IT难度。比如搞促秒杀就要准备2000万云费,业部门就会掂量成本。客户要使用PaaS云就要按照云厂商的是数据和业的格式约定。我们看到越来越多的证据,了对象存储就不用招存储工程师,了鉴黄和人脸识别就不用自己推演模型,是反作弊系统就不用自己研究刷单,了IM就不用自己做openfire。正的行业精英是不会护食眼前这碗饭,找到问题最优解比住铁饭碗重要的多。当精英们无事可做的时候,哪怕钱给够了也很容易跳槽,他们将会富集在云计算公司、IT部门和独角兽企业,而小IT部门和创业团队留不住技术牛了。精英们遗世独立,让普通工程师去买云了,对其他工程师可不是好事。
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