关于 安康镇坪区找少妇服务同城〖10669708薇信〗 的搜索结果,共661
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上,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,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不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 ,这些息包括:在机器上部署息(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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
而我不喜欢用ntpdate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。我们就说联机调试分布式日志,几个节点的时间有错可能日志就看不懂了。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
遇到过几次倒霉事以后,我习惯用dd备份每台器的前512字节,但自从我做完备份以后,就再也没倒霉过。 4.GRUB引导启动vmlinuz内核。 GRUB2如果细说有stage1、stage1.5、stage2多个步骤,我们可以简单认为前面两步是为了苟到stage2加载为止。 我们用GRUB来选定要加载的内核,并向其传递大量启动参数,这样就可以在多OS、多Kernel、多runlevel之间来回切换。网上的GRUB调试教程都集中在这一步,我们还可以直接传参以单用户模式启动,直接无密码登陆器。 有些人习惯给/boot一个128M的小分,可能是老师的老师说过这样比较“全”。那是在更早的版本GRUB程序读不了GB级磁盘分,没办法加载vmlinuz内核,现在已经只是一个迷而已。 5.内核启动加载驱动,但这还没触及任何业。 不硬件一个版本的vmlinuz内核hash值是相的,因为驱动息放在initrd*.img里。Initrd*.img是一个精简但带了所有驱动的linux镜像,一般系统装完之后自动生成,也可以事后手动生成。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
这一隔离不但影响了息的互 通,也造成了诸多限制,引发了新的全问题,比如Android App Store 不允许开发 者更换签名证书,如果开发者私钥被偷窃,他只能继续使用这一私钥,眼睁睁看着偷得 私钥黑客发布冒名顶替的恶意App。应用开发者其实早就意识到了签名束缚之痛,只是目前应用较为广泛的签名证书更换手段(提示用户装新证书签名的新版本应用, 卓5.0 以上可以自动升级等),要么用户体验极差,要么存在降级攻击等风险。 为解决这个问题,百度全开源了OASP 应用签名全方案——一种更全、灵 活的密钥证书管理方案。它首创了应用状态在线查询机制,是一种生态联防、去中心化的全方案:开发者能及时提供应用状态;全厂商能大规模扫描监控签名息生成息,并在端上结合息判断App 是否恶意;应用商店可以收纳开发者提交的 应用息,并定期下架有问题的App;设备厂商则能通过OASP 的签名机制进行额外的全校验。 传输层面的全 终端设备和云端的过程中,传输通道的全性至关重要,一旦被黑客恶意 劫持,设备和云端器的数据也就都处在风险中。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
第一次工业革命开始时,每一个矿山都装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低成本,让客户直接付费购买息技术,极大减了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云平台一样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。 综上所述,云计算就是将分散在各个公司的息技术资源汇聚到一个大平台,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响上和传统工厂并不相
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,模拟或真实制造故障,验证不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阶段,我们从对产品实际可用性影响程度、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,时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业实际无影响,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:真实植入实际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入真实错误,对业有损,用于实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。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,对业来说与发生真实故障场景完全相。真实验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你心好睡眠
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,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。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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
SaaS产品已经出现并流行了十几二十年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建站等等SaaS都是比各位读者从业年龄还长的老古董,最新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖云器,这些应用上云走公网和之前走内网别并不大,用物理机和虚拟机别也不大。 狭义的云计算是企业,目标用户的是企业IT技术人员,而SaaS云的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。 从这一点来看,这些SaaS只是云平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有别。只要SaaS云没自建IaaS和PaaS的技术能力和意图,那他们就是客户而非友商。 四、物理机-混合云-云管平台 云主机是物理机的最好替代方案,但也有各种物理机无法被替代的场景需要继续用物理机。 某些云主机的超卖比过高,性能太差,又因为各种原因不更换云厂商,那只能基于性能原因用物理机。 某些硬件特性虚拟机还没模拟出来,或者你模拟了我也不,比如说Oracle RAC就偏爱硬件存储。 某些非TCP/IP资源必须接专用板卡,比如说接电话网络的器,接专用器材的器,接加密狗的器。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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 在管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这个例子中,地图研发的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)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。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息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复?
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
而对于维度取值数量多,且不取值数量级差距较大情况(例如分省份的流量下跌判定),使用饼图或趋势图很容易把流量较小省份的息隐藏掉。这种场景下,我们可以通过维度取值自动展开功能,分别查看每个省份的状态。 多个维度关联分析 细分维度的故障所带来的表象可能会在多个维度均有表现,比如整体的访问拒绝上升,我们会发现分机房的拒绝量上升,也看到分模块的拒绝上升。那么我们如何确认故障的根因是来源于某个机房还是某个模块,还是这两者的交叉维度,即某个机房的某个模块导致的问题。 矩阵热力图可以解决这一问题。将需要做分析的两个维度分别作为横纵坐标,通过阶梯的阈值颜色将对应交叉维度的取值展现再坐标上。我们便可非常直观的看到这这两个维度对于整个业的影响情况,如下图所示: 我们可以看到,从纵向的分模块维度,可以看到Module 4在多个机房都有明显的访问拒绝情况,而在横向分机房维度,则没有明显的特征。则说明是Module 4模块导致的问题。 嵌套维度下钻分析 类似于国家-省份-市的行政域划分,域-机房-机器的部署划分,我们可以看到很多维度之间存在着层次嵌套的关系。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
期望能够在不超过容量保护的情况下进行尽可能的调度,减对用户的影响。 2.即使按照容量进行调度,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。 全水位线:流量处于在全线以下则风险较小,可以一步进行切换。 水位上限: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条中间的容量buffer,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保护 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。 基于降级功能的过载保护 在流量调度前,如果已经出现对应机房的容量过载情况,则动态联动对应机房的降级功能,实现故障的恢复。
疏****月 2018-07-09
一键上线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上故障 针对分级发布的使用场景,Archer支持串并行上线及暂停点功能,可按照单实例、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地域配置不的问题。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。采用中转的上线在发起任后,部分代码将首先被转存至中转机上。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
降低成本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者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。 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一些。 收拢数据:上云本身并不碰业数据,但上云是很好明确业数据存储位置的机会,上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,但不能做为上云目的分析。亿元以上的器、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学习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 大企业多角色之间的利益诉求不,所以表现形式也不。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。 2.1业采购决策人 企业里CEO/COO/CFO或实权VP,他们不关注云产品云技术,更关注业上的求新图变,互联网决策人还会敏感IT成本。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
首先说数据持久性和全性不用太关心。云存储厂商都宣称数据可靠性超过10个9,在我看来各种SLA超过8个9就已经比第三次世界大战的几率还小了; 平台说自己能到多个9,我们都笑笑就好,故障出来了平台总能到理由的。你买最贵的EMC存储柜也不能保证100%不丢数据,怕丢数据要设计备份方案而不是寄希望于单一硬件或。 TB级用户样不用太关心存储群集的性能,因为你是用HTTP协议访问一个广域网,广域网和客户端才是网络吞吐性能的瓶颈。几家云存储厂商在SLA里都没承诺速率,上行带宽本来就免费,而下行带宽都会走CDN。但是这类客户已经出现迁移困难了,假设你有200T数据要从某云迁到自己机房,如果你的迁移用IDC带宽是1000M需要20天才能完成任。 上文是拨开一些企宣烟幕弹息,下文是TB级用户最关注的问题。 (1)价格问题。 假设你有200T数据,每年的开销在30万左右;这里说谈价格不是让你死抠存储的价格是10万还是40万,而是注意存储会带来其他消费,比如说现在存储要计算CDN回源带宽了,比如说两个云存储互为备份带宽步费用有多
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
有时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人为原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;有时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸实锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会个其他原因来给脸部降降温。 对于落实是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方的实际损失更小,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的部门。甲方只能根据云厂商销售和线的能力和态度,确认自己交钱了能否买到靠谱的。 最重是商誉 云计算既是资源又是,资源相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商业誉。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足,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,出故障从来都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。
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