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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:我的部署例有出现故障了,我想对下游屏蔽该故障例,怎么办? 下面以简单的例子来说,假设模块名是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BNS名字就可以感知到下游的例变化。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎之战
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,业线就具备了通流量调度进行止损单机房故障的基本件。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,减少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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这次验好玩的地方在于: 我定35分的任计划,结果ntpd将时间跃变越了第35分直接到了37分,但该任计划仍然执行了。而从执行输出结果是37分来看,这不是步快跑的踩35分,而是第35分被越了不存在。 这验里坑很多,人要和时间赛跑才能完成验,我做了8次验成功了3次,每次都等了10分钟以上。这验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦里记得其他有历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望有朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网上能写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架中,单机房故障自愈解决方案构建在运维知识库、运维开发框架、运维策略框架三核心能力之上。具体程为自愈程序搜集分散的运维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划的止损操作,并通标准化运维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可用的自动化运维平台之上,现了业在任意单机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 如何证已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知故障? 人工止损时如何收集故障信息? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 如何设计单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险? 如何应对不同业流量调度策略和平台的差异?
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称上线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线上代码变更、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》中专门讨论)。般的业上线具有不定时操作、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%的生产事故由上线变更触发,如何减少变更程中人为误操作,提供灵活、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发布了键上线部署系统——Archer。Archer致力于提供套产品线全程的可迁移发布解决方案,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程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起次上线的操作入口,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可以作为环节结合进整测试发布流水线中。
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500万以后,其子项目之间没有内网互通的需求,这时候该做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,计算能力也会在多厂商之间漂移的。客户提前把云管平台从计费和权限层面做好,至少在项目级别可以和多厂商侃价,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。但具体参与程中,这类工作很少有成功案例,我做成功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,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,但我们也不想投这标。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
在业规模发展到定程度后,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,还有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?随着规模变大,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 在管理这地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这例子中,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。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
比资源更难量化的概念,我只引把火苗出来。 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。 晰验收--云项目的施和结项都是以结果为导向的,确的程控制和验收标准对供求双方都是保护。 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学IOE类集成商。 资源持续--亿元大客户不要求云平台永不故障,但要云平台承诺清晰SLA,事后给合理的故障报告。 后记 如我在《复制阿里云并不难》中所说的,云行业半IT界”,云行业将垄断IT界半的营收和利润。本文讨论的亿元大项目,目标就是拿下IT圈的营收上限。现在亿元大单都是云厂商在侵入系统集成商的势力范围,后面云厂商会得到越来越多的亿元大单。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
干货概览 今天我们不聊上层建筑,不聊单机房自愈,也不聊智能运维的暗与黎,今天我们聊很基础的话题:如何执行命令。许多人看到这,可能觉得这是简单至极的问题,事如此吗,别急,下面我们来抽丝剥茧,探究竟。 什么是命令 首先回顾下“命令”的具体含义,发令以使之,谓发令而使其做某事,这是“命令”词的基础释义。从这里我们可以看命令的三最基本的要素:命令内容(令)、命令传递(发)、命令执行(使)。如果将这三要素限定在器上,它们又是如何运作的呢? 图1 windows与linux下的命令 命令内容(令) 无论是windows还是linux操作系统,都会提供相应的CLI(不要吐槽windows的CLI难用),供使用者交互执行命令或运行批处理脚本。仔细观察,所有命令行都有相同的特点:固定词+选项+参数,无出其右。因CLI伴随着操作系统的诞生,且命令行处理又是复杂但相似的程,因此各种语言也都提供了相应的库支持,如C语言提供了getopt/getopt_long等函数,C++的boost提供了Options库,shell中处理此事的是getopts和getopt。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动
首先被读取到的是/etc/fstab,各磁盘都挂载就位。这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,这都可以聊好几时。 看看各的启动优先级也是讲究多多的程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到云平台的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 以上内容只能算精简科普版的Linux系统启动程,正式版的启动程可以写十万字,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,但现在大家都上云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上云就能少招研究这事的工程师,上云确也很有意义啊。 静人稀,沙子关好了门,气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,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,又微微笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
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,因为卡得匹。
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多万了;中型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还有更多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,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节详细说。 成功案例是很重要的决策依据,但这依据很难考证性。厂商做PB级项目但其群TB项目做的计费融合,厂商确数百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,并简要说文件数量和主要读写场景。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
现在容易出问题的是云平台的运营维护和云厂商的自定义管理模块,客户就是缺合格运维才被逼上的云平台,但云厂商自己也缺人;在软件BUG这部分我已经吐槽做云平台外延模块程序员的技能水平了。这些地方出了问题该投诉投诉、该索赔索赔,逼着客户去招更敬业专业的工程师。 资源投入 云资源贩售程中,合格的厂商可以让云资源物有所值,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,但面对大客户时会很坦诚。 作为持久共生的大甲方,请关注乙方的成本红线,买家永远没有卖家精。如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和高超售比,云厂商般是老板带头节俭,而大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。有时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人为原因,缓次故障赶紧修订BUG和准备资源;有时候是人为原因,但人为故障都是打脸锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会其他原因来给脸部降降温。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前言:架构师是无趣的工作 老僧三十年前未参禅时,见山是山,见水是水。 及至后来,亲见知识,有入出,见山不是山,见水不是水。 而今得休歇处,依前见山只是山,见水只是水。 参禅的三重境界在IT技术圈同样适用,初学者感叹每产品都如此精妙绝伦,追逐着最强的IDE;老司机喜欢自比管乐指点江山,嘲讽着最好的语言;当切回归平淡,搞IT就是份思想延伸和语言翻译工作;其中技术架构师就是份古朴甚至无趣的工作。 我将架构师的工作总结出五核心道理,这五经验简单直白又深奥通透,算是对我十二年IT工作的总结。 1. 需求优化最重要 少查少写少依赖,Less is more IT系统是多角色多模块分层分级的,像OSI模型上层应用简单依赖下层支撑,SOA设计中同级角色也只看对方的接口。 各角色分工确方便快速现业,但是给架构优化也埋下大坑,底层的盲目支撑是巨大资源浪费,平级调度协作也没任何弹性。前端逻辑需求会导致后端大规模联动,不同也没权限理解对方的内存数据,各角色的工程师都只看自己的工作范围,这是正常又无奈的现状。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
【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,我们划分两容量警戒线。 安全水位线:流量处于在安全线以下则风险较,可以步进行切换。 水位上限:该水位线表的最大承载能力,旦流量超故障水位线,很大概率会导致容量载。 如果安全水位线提供的容量不足以满足止损,那我们期望使用上两中间的容量buffer,同时流量调度程中进行分步试探,避免次性调度压垮。 基于快速熔断的载保护 在流量调度时,建立快速的熔断机制作为防止载的最后屏障。旦出现载风险,则快速停止流量调度,降低次生故障发生的概率。 基于降级功能的载保护 在流量调度前,如果已经出现对应机房的容量载情况,则动态联动对应机房的降级功能,现故障的恢复。 2业线止损策略需求差异大 【问题描述】 我们现了基础的单机房故障流量调度止损算法,但在部分业线中仍存在较大的需求差异,比如: 分步动态调度需求:业存在充Cache的情况,程中能力降低,需要控制切换速度。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化
基于上面的需求,可以总结为以下三定位的层次,从整体到局部逐步缩故障范围,到故障根因: 全局问题定位:快速确认线上状态,缩故障判定范围。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建全景分析仪表盘。 细分维度定位:通分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分维度,进步缩问题范围,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,看如何快速到可能导致故障的变更事件。 全景掌控缩范围 对于乃至产品线而言,拥有布局合理、信息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于状态全景掌控至关重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据信息。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
从长周期来看云计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云成功模式案例,旦摸出来案例会迅速推广到全国。这窗口期只有三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心里有数。 第类是大型云厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们般是靠技术优势和态度从大型云企手里抢单子。地方政企和这类企业合作时有很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术有哪些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引来的,也有兼顾外企中国分部的客户。
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