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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,、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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”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。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航块进行升级。
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时 2016年5月某公司杭州电接入故障,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。
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,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,因为企业里已经有数据库和DBA了,DBA并不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。
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,你安心好睡眠一文中,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 百度统一前端(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:系统内只有一个实例或者多个实例全部部署在同一物理机房的程序块即为单点。 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。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿条命令,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,毕竟百度的几十万台器分布在世各地。 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
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,并在定地域(机房)中生成定配置值; 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,部分代码将先被转存至中转机上。
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同步时间的工程师,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肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少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同步时间,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壮性和业安全性,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。
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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
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式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只有三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从发明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点才能心里有数。 第一类是大型云厂商,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,他们一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过来的,也有兼顾外企中国分部的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们有什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经地方政企几十年了。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK开发语录类技能
此技能板是针对语录类技能设计的板,如海贼王语录,游戏语录等。本文从技能交互、部署讲述如何快速搭建海贼王语录技能。 语录类技能板的交互型 语录类技能跟用户的交互很简单。用户说“来一个”,技能从语录列表中选取一条读给用户,用户可以继续说“来一个”继续听语录,或者说“退出”以结束交互。 使用板开发技能的流程 新建技能 新建技能详情请参阅自定义技能创建 配置意图 意图配置详情请参阅意图、常用表达和槽位 语录类技能板需要创建“获取语录”意图。获取语录意图如下图所示: 配置技能部署 语录类技能板使用CFC部署技能。使用CFC部署技能详情请参阅 百度云CFC 修改CFC函数代码 开发者通过板创建函数以后,可在线编辑函数。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
销售铁三角对硬件资源池的包装,完成资源成本分析、交付展示和付款周期核算;在硬件资源池交付时,云厂商的优势长处是大规交付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。 3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的,所以资源部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池先考察的是企业内功,有没有廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。 3.3数据存储池 数据存储池是很难年均摊营收上亿的,但定个1000万的目标是能实现的;如果有1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。存储资源是大订单曲线突破的好选项,还是AI和大数据项目的基石,我们和客户讲的是有技术含量的故事,需要精英售前给销售做幕后军师。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
但是从云资源的管理、调度、监控软件,到客户面,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,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会住一只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心里要有秆秤,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,哪些故障能忍,哪些故障不能忍,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块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确实客户要自认倒霉,因为友商也会遇到同样问题。 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这一部分我已经吐槽过做云平台外延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。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
BIOS将启动权限交给MBR的446字节,而446字节连Linux启动面的logo都装不下,MBR也只是个搬运工,会将启动权限交给GRUB。 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式启动,直接无密码登器。 有些人习惯给/boot一个128M的分区,可能是老师的老师说过这样比较“安全”。那是在更早的版本GRUB程序读不了GB级磁盘分区,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。 不同硬件同一个版本的vmlinuz内核hash值是相同的,因为驱动息放在initrd*.img里。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
在单机房故障自愈--黎明之战提到的百度网络与业架构情况,我们将整体流量调度止损架构拆分为3层:接入层、层、依赖层。 针对这3层的监控感知、止损决策与故障止损方式的不同,将止损自动决策拆分为外网止损自动决策与内网止损自动决策。 外网止损自动决策:覆盖接入层。基于外网、内网监控号;触发外网止损决策器进行止损决策;执行DNS流量调度止损。 内网止损自动决策:覆盖层、依赖层。基于内网监控、基础监控、业监控提供的故障号;触发内网止损决策器进行止损决策;执行流量调度、主备切换、弹性降级等止损操作。 单机房故障自愈的常见问题和解决方案 传统的流量调度自动止损方案存在如下问题: 1容量风险控制能力不足 【问题描述】 传统流量调度的式有两种:固定比例式与容量式。 固定比例式:照预先设定的固定预案,一个机房故障,该机房的流量照预先设定的比例分配到其他的机房。很可能某个机房的容量或剩余机房的总容量不足,切流量后导致多个机房发生故障。
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