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s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很工程师都会采用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是个体系化的,而ntpdate只是个动作,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肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了数商业数据库自带时钟源以外,大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,它对端时钟源是盲目信任;假设个根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。
摩****5 2018-07-11
都是防晒
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? 下面以个简单的例来说明,假设个模块名是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? 当新增上线例、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,同时新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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
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,这时候该做个跨厂商的云端资源管理方案了。现在虚拟机不能像CDN样随意迁移,但未来Serverless崛起,计算能力也会在厂商之间漂移的。客户提前把云管平台从计费和权限层面做好,至在项目级别可以和个厂商侃价,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,大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。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本条件。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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
3、大型用户谨慎选型 大型用户即使只存储1PB,每年也要花100万了;中型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还有更技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,大型客户比中客户更难办,客户是嫌价格贵,大客户却怕低价砸场。云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔,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而友商已经在贴,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。
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