关于 学妹上门服务十薇v信78792796北京牛街保健足浴按摩服务弘 的搜索结果,共857
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
4客户端 BNS系统主要包含两个客户端:查询客户端和康检查客户端,我们分别用Naming Agent和Check Agent来代指两个。 客户端部署在所有的机器,并提供命令行工具和丰富的SDK以及各类插件,方便用户在各个场景使用。 Naming Agent:提供BNS的查询功能,用户可以根据一个名字(组、单元、实例)就能得到详细的息。Naming Agent与Cache层的数据交互,采用推拉结合的方式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同时Naming Agent客户端会将查询过的数据置于本地缓存中,以此降低Cache层的查询压力。 Check Agent:提供BNS实例的康检查功能,用户通过在Web页面对每一个实例配置康检查的方式,机器的Check Agent会主动探测所有实例的运行状况,并将康检查的结果报给Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS系统满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?
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心好睡眠
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大。 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)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实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、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年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。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月某公司杭州电接入故障,中断小时级别 2017年1月某业天津机房故障,数小时无法提供 2017年6月某处机房掉电,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。
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N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不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,造成更大范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑单元都要有明确的容量数据,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,也需要有提前的预估,为重大事件流量高峰预留够容量(如节日、运营、假期)。 4.关联强耦合 描述: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,关联的下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线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下游连接方式以实现下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以全球的行业。 做云计算要满哪些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员大都有很深的术背景。 世纪90年代,户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为万人,可以分为软件和硬件两类工程师。 进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方式,国内从业人员已经远超百万,技术分类有数种工程师。 在最近的年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗?
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式运维解决方案,覆盖了包括日常的故障管理和变更管理中典型的运维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业可用性障、提升运维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近距离观察一下这艘船的方方面面。 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,今天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。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
Archer的配置文件路径、的启停脚本及运维命令具有固定的标准并且支持定制化,使用Archer进行部署的具有统一的包结构; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线故障 针对分级发布的使用场景,Archer支持串并行线及暂停点功能,可照单实例、单机房、单地域等级别设置暂停点,并支持部署过程中进行暂停、继续、重试、撤销等操作; 业的多地域部署 的多地域部署主要需要解决不同地域配置不同的问题。Archer提供了配置派生功能以支持多地域部署的场景。Archer支持在同一份配置文件中设置配置变量,并在特定地域(机房)中生成特定配置值; 多种网络环境及大包部署 针对多种网络环境及大包部署的使用场景,Archer提供了部署数据中转传输。采用中转的线在发起任后,部分代码将首先被转存至中转机
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD做时间调整会有效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业(详情见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD本机时刻有可能不对,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。我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿去吹,时间长了NTPD就背黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和亿国家级项目里用ntpdate+crond,一代架构师为什么有这个误会无人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷
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,还有底层工程师能否推动层业测试和变动。 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任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分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,其实都和云没直接联系,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有云端IT资源,也有平台输出。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--云项目的实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--面对亿元大金主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒了就要IOE类集成商。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
可是如果要在几万台机器每天执行几亿条命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24小时稳定运行,就不是一件简单的事情了。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子如下: 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息持久化。日均几亿的热数据,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:为了证命令高效正确送达目标器,需要构建一个可靠的命令传输网络,使命令息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几万台器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
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。用好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宜(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。 最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最成熟的PaaS是CDN,最有魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个。 一个经典PaaS应该只是一个进程,进程是无法长期存储数据的,小量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
容量护模式:针对固定比例模式存在的容量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断容量是否充,容量充则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种方案面对的问题是: 1.容量仍有buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过容量护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使照容量进行调度,过载仍可能发生,容量数据本身存在一定误差,流量成分的变化以及变更等导致的容量退化,都可能导致原先容量无法完全可。 【解决方案】 基于容量水位的动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在的风险,我们划分两条容量警戒线。 安全水位线:流量处于在安全线以下则风险较小,可以一步进行切换。 水位限:该水位线表明的最大承载能力,一旦流量超过故障水位线,很大概率会导致容量过载。 如果安全水位线提供的容量不以满止损,那我们期望使用两条中间的容量buffer,同时流量调度过程中进行分步试探,避免一次性调度压垮。 基于快速熔断的过载护 在流量调度时,建立快速的熔断机制作为防止过载的最后屏障。一旦出现过载风险,则快速停止流量调度,降低次生故障发生的概率。
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。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
商誉分为企业商誉和个人商誉,云厂商的企业商誉都积淀不,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优大赛无法相提并论。大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择任能有个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有个客户非常任某个小云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某小云低5%;但是某大云的机制有问题,出故障从来都是衙话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单子在客户执行层的暗助之下,该小云快速把业切过来并坐实站住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带来的任。 我和大客户谈故障的时候,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,我们有心向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏实认错是对客户的最后尊重,而公开事实也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去大家卖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。
小****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就业趋势
3.公版云在细节打磨,肯定没有精英定制支撑平台那么精细贴切,但对于新公司新项目来说,一个能跑起来的系统就够用了。很多技术精英也觉得打磨个小系统太累,图省事就买云凑合用了。4.要做好后台支撑并不只依靠精英们埋头苦干,巧妇难为无米之炊。云厂商有集采优势,云厂商多给点资源就能省下很多优化工作;部分情况云厂商还有数据优势,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.技术大都是让变态业需求给压出来的,如果公司有技术大,那各种需求就来了,但如果没有技术大,公司也会压缩自己的IT难度。比如搞大促秒杀就要准备2000万云费,业就会掂量成本。客户要使用PaaS云就要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,有了对象存储就不用招存储工程师,有了鉴黄和人脸识别就不用自己推演模型,有是反作弊系统就不用自己研究刷单,有了IM就不用自己做openfire。真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。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
2.群集设计通用规则 前端复制后端拆,实时改异步,三组件互换 前端复制后端拆,实时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要群集,而群集设计调优翻来覆去就是这三板斧: 前端是管道是逻辑,而后端是状态是数据,所以前端复制后端拆。前端器压力大了就多做水平复制扩容,在网站类应用,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,但全局操作开销更大更难控制。 实时改异步是我的最后一IT技术,绝大部分“实时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要实时处理结果了。CS模式的实时操作会给支撑带来巨大压力,Peer合作的实时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个无脑大事拆分成多个小事,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,架构师要完成补不而损有余的选型。
TOP