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h****e 2018-07-10
程序:我从
干货概览 在计算机程序或者的层次,我们试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从些,不同的游流量如何分配? 3.我往里去? 的下游些,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。简单讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
从大时代背景看什么是云计算,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 近20年,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。 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,从业人员大都很深的学术背景。 世纪90年代,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,技术分类种工程师。 在近的年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功能层出不穷,所面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
常见的PaaS是数据库,重要的PaaS是对象存储,成熟的PaaS是CDN,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)很重要但想象空间限,因为企业里已经数据库和DBA了,DBA并不任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企业里本就没大规模对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好手简单,客户对它是积极拥抱甚至业依赖。一旦用户在对象存储平台堆积了TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署了。广域网传输稳定性不够成本又过高,只能是计算组件跟着存储就近部署,PaaS云创业公司从对象存储入手才更客户粘性和横向扩展空间。 大数据类PaaS类似于云数据库,用户要自带海量数据过,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,终客户觉得云平台什么都没做,大数据PaaS都用成IaaS定制模板虚拟机了。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
客户技术工程师认同让终用户学采用LB加多台虚拟机,比改QoS和停机加网卡更可靠。但终用户宁愿纠缠客户技术人员也懒得学如何用LB,我给支招说我们的操作人日免费送,但硬件改造成本20万,问这用户只是想试试还是改完网卡就能付费。后该用户果然只是想试试,我们和客户技术部都躲过一场折腾。 案例2.个IDC新线一外售型私云,运营负责人第一次操盘公云心里痒痒,总是提需求但总被我拒绝。他想开放注册并给新用户大量赠额,而我跟他聊运营数据,让他同意赠送用户并不能带多大收益。他说在主机和网络性能测试没友商好,我跟他说明权威测试方法和意义,让他相友商性能比他好就是作弊或者烧钱。他想不同客户不同产品给不同折扣,我们研发人员半年内没这个排期;我们已经充分的任,我就直接告诉他我做不过,给用户充值后赠送同样可以达到折扣效果;给云资源做独立折扣我们要收开发费用,而且这不是强需求。(这些运营问题都是2015年的,可能略老化) 案例3.客户被同集团的云计算子公司的欲哭无泪,我们接盘时提了一大堆需求,我同样是拒的比接的多。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
三、正确的时间是向量 Linux环境下两个常用工具,NTPD和ntpdate。NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 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性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
首先让大家惊讶一下,我喜欢的对象存储每个节点看起点土。 大部分器拆了硬盘后价格低于两万元,没任何吞金怪兽级硬件。 分布式系统网络IO珍贵,但为省钱我更愿意用几根千兆线做Bond。 只做入常识级系统优化,没用专用文件系统也没写裸设备,据说每个节点50%的性能优化余地。 整体结构可以简化到不需要画架构图的地步,群集个功能项,你想合并成几个也行,想分成几个进程也对。 因为超高的容错性,所以群集自协商机制比较简单,嗯,应该说是简陋。 我们不买高配器,因为我们的技术是做公云过的,公云定价不看成本只看友商的价格,合理花钱才能生存下去持续;我们不做单点极限性能优化,那是招不到架构师才走的歪路。这是性价比实的架构方案,我们练得是一招致命的杀敌功夫,不是翩若惊鸿的表演性武术。 一个基于http对象存储的架构场景三个主要角色:读写代理、元数据、存储。 读写代理,客户端直接访问的Web server,它不存数据只是代理。 元数据,客户可见的Metadata息和不可见的Filehandle等息都在这里。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
在业规模发展到一定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在实际的运维中,还更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人力成本等管理成本升,然而效率低下、可用性不升反降等等都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,管理要解决的核心问题就是如何对资源进行效组织管理与定位: 图2 解决规模带的问题 在管理这个地基打好后,我们再回顾下面的例子。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中的所运维系统,都以管理为基础进行运维操作,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。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云计算历经多年发展,从初的概念模型,到被大众熟知,再到现在行业拥抱云,取得了巨大的进步。云的主要客户已从初的中初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合自身数据的安性、所权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私云或者混合云环境。 但是在述环境中,用户的机器都需要自行管理,这就必然给云运维人员带很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从就没什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越越大,人心越越复杂。 Q如何在1台机器部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所机器的基础设施? Q因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施问题,能立马回滚吗?
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于面的需求,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,到故障根因: 局问题定位:快速确认线状态,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一个景分析仪表盘。 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,进一步缩问题范围,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的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比高的变更线类故障进行分析,看如何快速到可能导致故障的变更事件。 景掌控缩范围 对于一个乃至一条产品线而言,拥一个布局合理、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,我们提供了一款可定制化的、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。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
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,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亿的,但定个1000万的目标是能实现的;如果1000万的非冷备存储池,那很容易带数倍数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,我们和客户讲的是技术含量的故事,需要精英售前给销售做幕后军师。 配图说明:谁掌握了数据,谁就掌握了真理 3.4人力资源池 亿元项目不可能是客户自助实施的,人力营收占比很低但画龙点睛,可能会干掉纯卖资源的友商,也可能晚交付半月就亏损千万。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择任能个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 个客户非常任某个云销售,他告诉该销售,虽然某大云高层合作,某大云也说报价肯定比某云低5%;但是某大云的机制问题,出故障从都是衙话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。终这个单子在客户执行层的暗助之下,该云快速把业切过并坐实站住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带任。 我和大客户谈故障的时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企业客户是讲道理的,不要把糊弄ToC用户的手段对付ToB客户。面对意外故障,我们心向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏实认错是对客户的后尊重,而公开事实也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去大家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到云计算领域的。而云的高科技光环褪去、产品同质化以后,企业的核心竞争力仍然是商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂的云到底些组件是靠谱的,不要让赖你的客户受伤又受骗。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称线)是运维领域常见的业类型,主要涉及线代码变更、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《嗖的一下,让数据自动生效》中专讨论过)。一般的业线具不定时操作、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%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供一个灵活、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发布了一键线部署系统——Archer。Archer致力于提供一产品线过程的可迁移发布解决方案,实现一键完成机器初始化、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一次线的操作入口,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可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
当前云计算技术的势头很好,但因为技术和市场等原因还需要慢慢发展,而且云计算做的是“锦添花”的事情,企业用不用云计算对自身业功能影响不大。我们运维人员从做事的可靠性、局意识,凭借这些特性仍然能活的很好。运维这个岗位可能会消失,但做过运维的人还是很多路可以走的。 大家都知道黑云压城也该未雨绸缪了,如果你已经是个运维老鸟或者很快就投身运维工作,我建议大家往这几个方向动动脑子: 1、企业采用公云方案后,仍然需要一个懂行的人解决公云平台的监控、评估、采购、报修这类问题。但这个职位应该一个公司公司只需要一个人,且再等年云计算彻底标准化后还会再次消失。当然了,我相能胜任这个岗位的人,在云计算已经规范到不需要专人维护的时候,他们也会能力到更合适的岗位。 2、进行云计算器维护;几大云供应商自己也要维护器,那些大中型企业肯定会自己做私云,在这个云计算平台里也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的一系列维护工作,但自动化运维技术会让运维人员的数量大大减少,可能每个公司都只一两个团队了。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
2.群集设计通用规则 前端复制后端拆,实时改异步,三组件互换 前端复制后端拆,实时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要群集,而群集设计调优翻覆去就是这三板斧: 前端是管道是逻辑,而后端是状态是数据,所以前端复制后端拆。前端器压力大了就多做水平复制扩容,在网站类应用,无状态-会话保持-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,拆的越散微操作就越爽,但局操作开销更大更难控制。 实时改异步是我学的后一IT技术,绝大部分“实时操作”都不是业需求,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巨大压力,Peer合作的实时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一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一样,拆散的需要更高业层级局事保障。 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余的选型。
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