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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在下节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为个底层的基础,BNS系统每天的访问量近千亿次,这对系统的可用性提出了很高的要求,因而系统需要在各个层面有完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对外提供变更,用户通过Web页面或者接口进行或实例信息注册。为了证平台稳定和安全的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每组、单元、实例的注册需要进行权限验证,用户只有申请了合法的Token才能允许访问,另外系统还提供了白名单等其他的鉴权方式。 配额限流:针对产品线、用户、IP提供定的配额,当请求的数量超过配额,就会拒绝响应的请求,并提示用户Quota超限。 2Web Server Web Server提供用户进行各类BNS变更的接口,承担了BNS系统的大部分写入流量,采用分布式多地域的部署方式,可以避免单实例、单机房的故障对可用性造成的影响。
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 目前荒废了,因为卡得匹。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
首先被读取到的是/etc/fstab,各个磁盘挂载就位。这个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,这可以聊好几个时。 看看各的启动优先级也是个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平台的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系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,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,但现在大家上云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上云就能少招个研究这事的工程师,上云确实也很有意义啊。 夜静人稀,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,想起当年在野荒林的威风。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
干货概览 在故障自愈机器人,你安心好睡眠文中,我们介绍了单机房故障自愈的必要性和解决思路。本文主要介绍单机房故障自愈前需要进行的准备工作,具体包括: 单机房容灾能力建设中遇到的常见问题及解决方法 基于网络故障及业故障场景的全面故障发现能力 百度统前端(BFE)和百度名字(BNS)的流量调度能力 单机房容灾能力--常见问题 单机房故障场景下,流量调度是最简单且最有效的止损手段,但我们发现业线经常会遇到如下问题导致无法通过流量调度进行止损: 1.存在单点 描述:系统内只有个实例或者多个实例全部部署在同物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点所在机房或单点自身发生故障时,无法通过流量调度、主备切换等手段进行快速止损。 要求:浏览请求的处理,不能存在单点;提交请求的处理,若无法消除单点(如有序提交场景下的ID分配),则需要有完整的备份方案(热备或者冷备)障单机房故障时,可快速切换至其他机房。 2.跨机房混联 描述:上下游之间存在常态的跨机房混联。 问题:逻辑单元未隔离在独立的物理范围内,单机房故障会给产品线带来全局性影响。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心好睡眠
单机房故障诱因众多不可避免 单机房故障诱因众多,详细复盘若干单机房故障发现故障诱因大致可以分为四类: 基础设施故障:物理机房故障、网络链路拥塞、流量转发基础设施故障等 程序缺陷:程序隐藏bug、程序性能严重退化等 变更故障:测试不充分的程序、配置、数据变更,人工临时介入的误操作等 依赖故障:第三方故障例如通用的认证、支付、存储、计算故障等 单机房故障止损可靠性与效率急需提升 人工处理场景下,运维人员通常选择7*24时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急情况下进行响应、决策、操作系列故障止损动作,尽量挽回损失,降低故障影响。 但上述解决方案会面临如下问题: 响应可能不够迅速:例如夜间报警 决策可能不够精确:例如新手OP经验欠缺,误决策 操作可能出现失误:例如止损命令错误输入 “机器人”处理场景下,单机房故障自愈程序可独立完成故障感知、决策、执行的完整故障处理过程,并及时向运维人员同步故障处理状态。运维人员的职责由处理转向管理,最终运维人员在低压力值班中稳定运行。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
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,事后给个合理的故障报告。 后记 如我在《复制阿里云并不难》中所说的,个云行业半个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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
当客户的非CDN云资源采购金额过500万以后,其子项目之间没有内网互通的需求,这时候该做个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个厂商侃价,还能模糊计费相关业数据。 五、企业IT咨询和实施 前面的云计算免不了卖资源或者卖软件,搞IT咨询和实施可以让公司增加企业的融资概念和收入构成。中型云厂商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实。但具体参与过程中,这类工作很少有成功案例,我做成功过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,过去云计算平台吸引到的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,但我们也不想投这个标。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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。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,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、网络设备和安全设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录信息,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。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD就背上黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上代架构师为什么有这个误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,新代人将偏见神化为迷信。 但无论误会、偏见还是迷信,时间跃变、回退和停滞对应用壮性和业安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把所有的精力用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走些冤枉路,多份自信和自尊。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24时稳定运行,就不是件简单的事情了。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: 信息存储问题: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信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,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,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万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。
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》中专门讨论过)。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,如何减少变更过程中人为误操作,提供个灵活、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过程的可迁移发布解决方案,实现键完成机器初始化、部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。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可以作为个环节结合进整测试发布流水线中。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
器就是高功耗高价格的专业电脑,云计算企业的采购规模般远大于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资金的支持。 云计算是个商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前云计算公司聚集在线大城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,云计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线城市不仅要积极准备云计算硬性资源,还可以用合作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说云计算公司将GDP和税收留在当地。 云计算平台提供的是互联网,大量的互联网部署在本地会有极大的管控压力。二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍有不解可能就会封禁大批互联网,但道封网命令就可以毁掉个云计算公司的声誉。如果当地政企要做好云计算就要从管理者变为者,必须在管控违规违法时不惊扰正常业,甚至主动出击为正常网络驾护航。 前几是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动上门寻求合作。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前端器压力大了就多做水平复制扩容,在网站类应用上,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。 实时改异步是我学的最后门IT技术,绝大部分“实时操作”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宿。架构师将个无脑大事拆分成多个,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表样,拆散的需要更高业层级上做全局事障。 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,架构师要完成补不足而损有余的选型。比如数据压缩技术就是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个新选型会带来细节上的万千变化,但每种变化是符合自然规律有章可循的。 个经典机系统就是中央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是对应。 3.
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
前言 云计算是不仅要次性验收其能力,还要持续关注其品质。客户用IaaS云就跟用IDC样,用谁家的云就知道谁家有故障,用家就知道家的短处才是正常,只有前个厂商烂到无可救药,客户才会对新厂商充满认可和感激。 本文的目的就是归类IaaS云故障的表层现象和深层原因,客户知道云的短板才好做系统设计,云厂商出故障也要老实认错,别总把客户当外行来糊弄。 至于PaaS云和IaaS云的设计实现思路完全不同,不在本文讨论范围内。 客户的感知和建议 IaaS云的核心资源是云主机,其他IaaS资源是依附于云主机的;云主机的可靠性略高于物理机,但并不是云主机永不宕机。 只要云主机采购量稍上规模,云主机用户总会遇到些故障。请谅解和忘记供应商的营销话述,云主机用户必须自己在架构设计层面规避这些故障。 网络抖动 现在云平台已经用SDN组网,SDN本质是“软件定义网络”,其主打卖点是灵活管理和控制,其性能和稳定性并不是主打方向,SDN软件的质量也要略差与于传统厂商。云平台会有网络IO超卖复用,而且用器CPU软解海量报文,其性能还是比传统网络略差的。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
该文档即讲实打实的技术问题,又说了心贴心的生态现状,产品决策和技术选型人员可以来看看。 、前言和背景说明 能搭建和使用PB级存储直是强悍但无用的屠绝技,我们更多将其用于炫耀和吹嘘。但最近两三年,我接触了数十家存储量到PB级的客户,深感屠绝技已经不再是摆设。 下列变化导致了PB级存储需求的横空出世,连带着CDN、大数据、AI技术并发展。首先看数据是因何产生的: 4G和光纤网络普及,带宽提速但资费降价,UGC和PGC如鱼得水。 智能终端的硬件竞赛让摄像头更清晰、传感器更灵敏。 物联网设备入网,例如传感器数据、医疗影像、基因测序、气象数据。 数据存下来不代表有价值,曾经我们留几百TB的日志,却只能做最简单的加减乘除统计,或者用于出问题后扒日志堆找证据;我们可以下载数万部影视剧,但个人辈子看不完这些视频。 现在某些营销云已经可以做到毫秒级响应做精准广告投放,用户的日志更有价值了;人工智能逐渐参与辅助医疗,医学影像数据值得存十年了。随着技术进步价格降低,无论是监管政策还是客户需求,在推动着数据总量越来越大。
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