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布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很的解决。可是如果要在几十万台机器每天执行几十亿命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例如下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了保证命令高效正确送达目标器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
麦****子 2020-08-28
小度音箱播放中卡顿
便货 跟苹果Homepod没法比 
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示的实例集合,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:我的部署实例有个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障实例,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? 当新增线实例、下线摘除实例或者实例发生故障时,BNS系统通过部署在机器的客户端实时感知到实例的状态变化,同时新增和删除实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实例变化。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
将这次开放的能力进行梳理(如图所示)可以看出,这是百度全针对智能终端系统给出的全面的全方案,包含了“云、管、端”的各个环节。这些方案里面,也结合了百度全的大数据全能力,以及机器习实践经验。 终端层面的全 在终端层面,首先要保证的是系统全。因为旦系统被攻破,就等于给智能终端 的全来了个釜底抽薪,即便层的应用全做得再也是徒劳。但这恰恰是智能系统 的“顽疾”。以往的全修复,需要系统厂商先打补丁、升级系统,终端厂商再进行修复、版本升级,最后终端用户升级智能终端的系统。这个修复链非常长,收敛的速度甚至长达几年。加之智能系统碎片化严重,市面有2 万多种设备型全根本无 从保证。更要命的是,在这个过程中专业的全企业是缺位的,即便是发现了高危漏洞 也无从“插手”。 针对这个问题,百度全研发了KARMA 自适应内核漏洞热修复方案。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.云目的分析 大型云用户云的宏观目的和普通用户类似,但多角色多部的利益诉求非常复杂。 降低成本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者同等预算下支撑更多的;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独成本可以看发票和合同。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任,相比软件厂商和系统集成商,云厂商的责任覆盖范围会更广泛些。 收拢数据:云本身并不碰业数据,但云是很明确业数据存储位置的机会,云业改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企业客户在气势如虹时要居思危,在困境危难之中穷极思变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退路。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资源可以用做计收载体,但不能做为云目的分析。亿元以器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润,这些资源厂商也在跟云厂商习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 大企业多角色之间的利益诉求不同,所以表现形式也不同。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更游刃有余的客户。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
随着规模变大,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 在管理这个地基打后,我们再来回顾下面的例。这个例中,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,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和全设备7x24小时的运转,为我们的业提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录信息,是个很重要的问题,搞得不,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
这个文件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID来标识磁盘,文件系统自检功能要不要开,这都可以聊几个小时。 看看各的启动优先级也是个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招个研究这事的工程师,云确实也很有意义啊。 夜静人稀,沙龙关了小气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
OpenStack API可以将网卡在主机之间插拔管理,网卡从主机附属设备变成了独立资源,内网IP的分配职责从系统工程师变成了网络工程师,无数被全组恶心过的用户,也逐渐放弃了本机防火墙。这些改变是从网络层面践行云计算的设计哲,单机(IP/防火墙)不重要,云主机就是生生不息的群狼,组织群狼的网络更加重要了。 二、PaaS产品 相比同质化竞争主打价格牌的IaaS云,PaaS产品才是云计算的未来。用PaaS产品可以更省人力、更快交付,用量付费可能会比资源付费更便(也可能更贵),而PaaS平台的恼人和诱人之处均在于产品形态很模糊、质量很难评估、很难独立运营、没有领头羊企业和事实标准。 PaaS云平台和IaaS云资源的区别就在于,平台需要理解客户的动作和状态。对象存储和CDN就是最典型的PaaS,云平台照数据容量、访问流量、访问次数和方法收费;Mysql RDS只能照内存和日志空间限计费,但仍然可以替客户做数据库状态展示、分析和备份,这是过渡性的PaaS。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
我的精神导师说过,如果依赖硬盘,那这个就不适合扛性能压力。我经常将读写引到/dev/shm;SSD盘让很多细节调优聊胜于无,还让Fat32枯木逢春;个别队列和分布式存储在意硬盘的性能力,但都是应用了顺序读写内容,且不介意磁盘空间浪费。 别让内存扛持久和别让网线扛稳定,听起来很简单,但新手程序员总会犯低级错误,而犯错早晚要还技术债。常规例就是看新手程序是否有捕获各种异常的习惯,举个争议性例,某些云设计者尝试给个进程映射和绑定持久文件系统,请问段内存如何绑定块硬盘? 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。我们要便捷轻巧全可靠的获取数据,就要选数据源,保障传输路径,定义数据变换规则。 在个数据生命周期内,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、冷热备份和全删除都要考虑到位。
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、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的下,让数据自动生效》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,运维人员需要花费大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%的生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 在运维自动化的大潮下,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,实现键完成机器初始化、部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据文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。
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