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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 游有哪些,不同的游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些括:在机器部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
,Archer也可作为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故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合面场景,向大家介绍百度持续部署是如何实现的。 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,调用部署插件执行实际任。涉及大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。
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小时 2016年5月某公司杭接入故障,中断小时级别 2017年1月某业津机房故障,数小时无法提供 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,间接损失括用户任度下降、给竞品占领市场机会等。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。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。 在实际的运维中,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。
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,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肯定小于新时间t2,新时间t2也小于最新的时间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,大部分业对系统时间是盲目任,不相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。
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会更广泛一些。 收拢数据:云本身并不碰业数据,但云是很好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安思危,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,才更好游刃有余的客户。
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