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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
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,包含了例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从来? 的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游有些,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信息 ,这些信息包括:在机器上部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个名到资源信息的一个映射关系。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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)现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于时容量与时流量调度自动止损策略与管控风险,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、信息流、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时 2016年5月某公司杭电信接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 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。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
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个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。 单机房故障止损流程 一个完整的故障处理生命周期包括感知、止损、定位、分析四个阶段。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这个坑很多,个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。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦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。 录2:网上能找到一个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
用好PaaS产品可以更省人力、更快交付,按用量付费可能会比按资源付费更便(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,云平台按照数据容量、访问流量、访问次数和方法收费;Mysql RDS只能按照内存和日志空间上限计费,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,量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间有限,因为企业已经有数据库和DBA了,DBA并不信任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。
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。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
每个公司环境都不相同,他们可能强力推进项目,也可能暗地阻塞施,大部分情况下是被动拖沓进度,但合理引导很容易积极配合。他们的诉求更简单直白: 操作的简便清晰不出错 建设和维护的劳累程度 云IT技能的个人稀缺含金量 云对旧有烂工作的解放 云对个人基础技能的替代 稳定故障清晰 汇报汇总展示方便 要想让IT技术执行人成为云厂商的好帮手,工程进度靠项目经理配合,资源协调靠销售配合,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和做到亿元销售额,只有以资源为载体,客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚的平台。作为一系列运维系统的集合,Noah包括了管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任调度等等,已经了百度数年之久。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保障、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,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这个平台上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上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。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。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
软件BUG 相比客户自己粗选一个物理机的OS,云主机精选的虚拟机OS、宿主OS、Hypervisor的软件BUG并不多,大中型云厂商都有精选底层支撑软件的力,但客户装物理机自选的OS都可能有驱动问题,三个精选软件的故障率没一个粗选软件更高。 但是从云资源的管理、调度、监控软件,到客户界面,API管理、账户和后台策略层面,越往上走的软件质量还不如XXXX,此处省略一万五千字,客户自己揣摩吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍一样,脸疼了就把屁股过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会按住一只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心要有秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不上墙,故障的性质对长久的品质很重要。 我列一下潜在的故障原因,些故障能忍,些故障不能忍,这些要云客户自己评估了。 技术原因 IaaS的核心主体功能(云主机、云硬盘、VPC),在没有特型要求前提下,是可以用开源方案搭建。如果是云厂商连个开源平台标准模块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确客户要自认倒霉,因为友商也会遇到同样问题。
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。 做云计算要满足些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有些特点。 云计算不是万能药,它无法解决些问题。 什么是云计算 20年来,互联网引爆了全球的信息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上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。 上纪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学术背景。 上纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为十万人,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,按技术分类有数十种工程师。 在最的十年,移动互联网兴起,便捷的通信、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;未来十年,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗?
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层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: 各业线拥有各自的包规范,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上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍百度持续部署是如何现的。 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,调用部署插件执行际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,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包规范。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
最后一条就是有些领先大厂直接压制,故意做技术无关的不兼容、甚至拒绝、甚至从其他层面正面打压业。这就不举例了,太明显针对单一厂商。如果只是技术不兼容那算和其他云平台恶意竞争,如果到了云平台明抢客户自身业的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的职责范围。 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,成功了就会甩开这个包袱,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明。 成功案例是很重要的决策依据,但这个依据很难考证性。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企业级难寻产品经理
个人产品经理是一个需要梦想和热情的职业,但在政企和工业级IT领域,能力比梦想更重要。 本文是想说清楚,政企和工业级软件领域,能力比梦想更重要,个人产品经理来到这个行业就会被秒成渣。如果一个企业要招产品经理,要知道这个行业有些难点痛点,需要什么样的产品经理(其是软件和设计师)。 1. 需求拆解的能力 个人产品经理在设计一款APP时,是可以用生理上的主观感受给产品打分的。但是让一个产品经理来设计个流水线自控系统,他的主观感受并不重要,必须用技术和业能力将客户需求描述和引导。某些产品经理因为自己毫无感受憋不出词来,就把客户的要求当做圣旨跪拜,这不仅是吃扒外,还是会搅黄项目的搅屎棍。 要拆解客户的需求,必须技术上能跟客户做平等对话,业上了解客户工作流程,还要理解大型客户内部的利害关系,不能靠“视察”客户会议室装专家上宾,也不能像外行一样凡事都跪问客户。 我举第一个例子是很多系统都有监控,监控系统的产品经理要完成下列工作才合格: 技术:产品经理对“check tcp 80”和“check http 200”这类业术语没概念,需要客户被坑一次骂一次才能改一点点。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
许多人看到这,可能觉得这是一个简单至极的问题,事如此吗,别急,下面我们来抽丝剥茧,一探究竟。 什么是命令 首先回顾一下“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”一词的基础释义。从这我们可以看命令的三个最基本的要素: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,所有命令行都有一个相同的特点:固定词+选项+参数,无出其右。因CLI伴随着操作系统的诞生,且命令行处理又是一个复杂但相似的过程,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。 命令传递(发) 命令传递有两种方式,一种是文件形式,将bat/shell脚本上传到器然后执行。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
依赖虚拟IP和共享硬盘的传统群集,比如双主多从MYSQL,Keepalived+Redis,Heardbeat+DRBD+NFS,Oracle RAC。前文在LB阶段已经讲过VIP无法在VPC网络自由漂移,大部分云厂商又不太支持共享硬盘、心跳线等功能。云管平台可以集成这些资源应对中型客户需求,也可以直接建议客户单机部署;重型用户需求产生了就不轻易变动,可以通过云管平台自主测试、云厂商定制开发、接入混合云物理机等方式来个案单独处理。 客户端旁观选举的自协商群集。最十年出的新,以及一些老的Cluster版都在走向智能化群集的方向。以Mongodb为例,客户端会连接多个mongos和mongod,客户端旁观端选举和切换主节点,不依赖虚拟IP就现应用层高可用和负载均衡。云管平台可选接入厂商满足中型客户需求,毕竟不用自己做维护;但遇到重型客户需求建议直接在高配虚拟机上自己搭,或者走混合云物理机接入VPC的模式。 不考虑高可用性的
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
但客户上云就能少招一个研究这事的工程师,上云确也很有意义啊。 夜静人稀,沙子龙关好了门,一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。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
但在复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、资源过程中,仍需要人来掌控决策的过程,这阻碍了运维效率的进一步提升。而AI方法的引入,使得机器能够代替人来做出决策,从而让正意义上的现完全自动化成为了可能。 在AIOps的落地施过程中,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为一个全新的技术发展和应用方向,并不是简单地说具备某一种技能或招募一两个大牛就可以完成的,它需要不同角色、多个团队的配合才可以达成。根据几年来整个业界对AIOps的理解和践,AIOps参与角色的划分也越来越清晰。在百度4年的AIOps践中,我们总结得出了如下四种不可或缺的角色: 运维工程师 运维研发工程师 平台研发工程师 运维AI工程师 可以看到,除了运维AI工程师外,其他角色并不是AIOps产生之后才出现的,他们在传统运维中也发挥了重要作用。我们今天主要想和大家探讨一下,在AIOps时代,他们的职责究竟发生了些变化。为了方便大家理解,我们会基于百度AIOps的践案例,来进行具体说明。 单机房故障自愈场景 单机房故障自愈是一个典型的AIOps落地项目。
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