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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,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分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,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,它提供了名到资源息的个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
本文含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以球的行业。 做云计算要满足哪些件,如何才能筑巢引凤。 挑选合的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了球的息技术革命,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,这现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,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。 上世纪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,技术分类有数种工程师。
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。可是如果要在几万台机器上每天执行几亿命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证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: 息存储问题:为了支持水平扩展,需要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:为了保证命令效正确送达目标器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令息在准确送达的前提下保障传输的可靠与效,毕竟百度的几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
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: 各业线拥有各自的规范,语言、框架不统,部署策略不致; 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; 多种网络环境及大部署; 提自动化效率,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实现的。 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,调用部署插件执行实际任。涉及大及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的规范,语言、框架不统,部署策略不致 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规定了既灵活又完整的规范。
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。 首先同样说问题,大型客户比中客户更难办,客户是嫌贵,大客户却怕低砸场。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最低。数PB的数据上云后基本下不来,平台方无论是提还是降速,有的是追加预算的手段;如果对方真是赔本卖吆喝,成功了就会甩开这个袱,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实际成本构成,为什么同样的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真实性。厂商做过PB级项目但其实是群TB项目做的计费融合,厂商确实做过数百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,并简要说明文件数量和主要读写场景。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
二、PaaS产品 相比同质化竞争主打牌的IaaS云,PaaS产品才是云计算的未来。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模糊、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,我们重点看这四个个经典PaaS应该只是个进程,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。
不****主 2018-07-09
精地图
精地图,是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 与普通地图不同,精地图主要于自动驾驶车辆,通过独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部精地图主要应用在精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以及字路口复杂等导航难题。 精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常会给我们推荐几路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交通号灯等,但要想让无人车变得和人类样聪明,可是项非常艰巨的任。 这时就需要精地图了,精地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的部分。它含了大量的驾驶辅助息,最重要是含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立个网,每个网提取的息对应个值,每个网都有个特征,拼接形成张图;点云聚类,是用可的网做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭提取,是据朝向补障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已发布的0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以作为视觉感知的典型代表。 红绿灯识别。是根据当前车的位置查找精地图,判断前方是否有红绿灯。如果有,精地图会返回红绿灯的物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
、裸光纤的故事 前几天和朋友聊天,谈到根裸光纤可以分波分多大的问题。 几个业内好友都明确说根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何个波分(或者不做波分)都可以跑100G以上。 后来我和于老板深究原因,不可能几个朋友都骗我或者都蠢,很可能前些年光纤波分机自己只能甩出10G口,或运营商租光纤餐里只有10G规,给大家造成了裸光纤只能跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商那里租,而且很贵还必须买波分设备等等;其实现在企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤公里也就几百块钱,而且短距离裸纤也不值得上波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想到了NTP,我直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以上(2014年市)。但很多货真实的IT专家也在此事上跌倒,我也希望通过聊清楚层误会,说明级工程师该少迷多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
我们先列出来哪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混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。 3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,交付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等的模板化云主机,决定资源池成本的是硬件和电力的,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的装,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模交付和成本控制,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和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好抢到手里;而盯客户的路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前言:架构师是个无趣的工作 老僧三年前未参禅时,见,见水是水。 及至后来,亲见知识,有个入出,见不是,见水不是水。 而今得个休歇处,依前见只是,见水只是水。 参禅的三重境界在IT技术圈同样适用,初学者感叹每个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,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,算是对我二年IT工作的个总结。 1. 需求优化最重要 少查少写少依赖,Less is more 个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。 各角色分工明确方便快速实现业,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,各个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。
麦****子 2020-08-28
小度音箱播放中卡顿
分之,难怪真么恶心也可以理解 买个爷 !几年前的老问题了 没人管理了吗 工程师都死了吗 
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
在NoahEE的监控管理模块中,你可以期待面的各种监控相关功能,括了采集Agent、强大的汇聚计算与指标派生、灵活的报警机制、效的时序数据库(TSDB)等等。除了这些以外,考虑到企业中更复杂的监控场景,例如通过SNMP/IPMI等标准协议对于网络设备等进行数据采集,报警通知方式可以自定义,支持和企业内通讯软件例如Lync等进行整合。NoahEE的这些监控能力,可以让你面掌握运维工作的方方面面,各种问题洞若观火。 张图简单地将NoahEE监控模块的特点总结下: 图5 监控管理 今天介绍的NoahEE文章里,我们只介绍了基础运维技术相关的产品,当然除此之外,我们还提供级版的智能运维产品,相将基础版运维平台与自动异常检测、辅助根因诊断、智能故障自愈等AIOps技术结合,会让运维更上个台阶,为业带来更大值。 总 结 作为个自动化运维平台,NoahEE的功能面且易于使用,在这篇文章中无法面面俱到的详细阐述,大家可以通过访问我们的运维网站http://aiops.baidu.com来详细了解我们的运维产品。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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。直接损失括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失括用户任度下降、给竞品占领市场机会等。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于上面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩故障范围,找到故障根因: 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景分析仪表盘。 细分维度定位:通过分析地域、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的变更上线类故障进行分析,看如何快速找到可能导致故障的变更事件。 景掌控缩范围 对于乃至产品线而言,拥有个布局合理、息丰富的景监控仪表盘(Dashboard)对于状态景掌控至关重要,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息。
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