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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问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些例,规模、部署情况、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重要基础系统。它为每一赋予一独一无二的名字,根据这名字,我们就可以获取到这的相关息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一名到资源息的一映射关系。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平账户体系
账户只是为了让客户低成本的获取,不包含客户给供应商的任何承诺,双方的权利义要看商合同。 第二.账户内资源隔离 企业客户尽量会将资源集中采购,在采购IDC/CDN这类简单时不用担心资源混淆。但用过去管理虚拟机的经验,管理IaaS和PaaS时要有资源池隔离,不同部门和项目的主机资源要分别计费和管理。 一很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云主机费用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设上限,外部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是一账户管所有资源的“大通铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费金额;万一云平调整了资源价格,较的客户又要从头重算一次。 这“大通铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是一账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有一人去登录云平,或者将不同业注册完孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉重,客户选一云平管理员完成所有操作,客户的项目越多管理员员就越晕越累。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平
首页是一部资源汇总页,即平已经开通多少用户、多少主机、多少带宽等等,无论是日常运营还是工作汇报都需要汇总统计。如有余力可以和计费系统配合,做出各厂商资源汇总对比页面。 平还要有各项资源分类汇总及单资源详情页,即虚拟机、硬盘等资源。这里要求即可以做整体list,也可以查看单独一资源的状态。前文提到要统一的资源ID可以调用厂商API快速查询和操作资源。前文提到的统一资源名称前后缀,可用于快速过滤出单用户的云资源。如果快速施工可以只做资源的统计展示,云管平操作员去各厂商的管理控制上执行资源操作;如果时间来得及就把厂商提供的功能在本平现出来。 2.用户系统 云管平都是做对内业或者固定项目,所以用户系统不开放注册,不需要回密码、身份认证等功能,但酌情开放修改密码、高危操作短验证、特种资源申请等功能,技术咨询类工单可以透传给厂商。 公有云的配额系统是为了护厂商稀缺资源不被客户滥用,用户误操作不会花光资金的。
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宜(也可能更贵),而PaaS平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云平和IaaS云资源的区别就在于,平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。 一经典PaaS应该只是一进程,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、稳定性和数据安性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没么精彩--还原的猎头
高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就熟人;而些新手猎头三月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更底一些。从长周期来看,猎头属于利用息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更新简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门单一猎头更新简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,猎头公司签合作协议是很随意的,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受一呼百应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块的单子。 如果甲方要精英猎头,先要确认该岗位是否值得去专业人才;当甲方觉得能付出十万块钱的佣金是值得的,好甲方就能到好供应商;如果招聘方把几千块佣金当做传家宝贝,给猎头花这钱还不如给面试者报销打车费。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本条件。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相同。验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。
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大牛就可以完成的,它需要不同角色、多团队的配合才可以达成。根据近几年来整业界对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哪些变化。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典型的AIOps落地项目。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平——NoahEE
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 在管理这地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这例子中,地图研发的同学就可以在运维平中选中导航的模块进行升级,运维平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,都以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。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安设备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、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录息,是很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复?
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几器 目前都荒废了,因为卡得一匹。
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环境下有两常用工具,NTPD和ntpdate。NTPD是一时间同步,ntpdate是时间同步命令。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是一体系化的,而ntpdate只是一动作,大部分人没做好为ntpdate这动作负责。 正常的时间是持续增长的向量,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
窃取用户数据指的是监守者自盗后自用,要是泄露给第三方是安事故可以直接报警抓人,但平方自用用户数据很难抓现行。云存储里大都是多媒体数据,谁敢盗播打官司就好;日志文件加密了就用不了云端大数据分析了,但不挂息的基因测序样本被偷了也不怕。如果客户的特别害怕丢数据,云平没手段能自证清白,谁偷过用户数据只能听业内风闻。 正让用户头疼的是平方会根据计费日志估算你的业规模,就像安总共能看到你何时出门一样。据不可靠传闻,某厂商本来能拿到某云厂商母公司数亿美元投资,自吹数据量有数PB,该司投资部去调了一下他们的消费金额就取消投资了。单一消费总金额就这么麻烦,访问日志可以看文件数量、用户规模分布和大致的动作类型,一新兴企业最好还是把业分散在两厂商里,毕竟他们两家不能核对你的账单。 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。这里就不举例了,太明显针对单一厂商。如果只是技术不兼容算和其他云平恶意竞争,如果到了云平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。
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,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的主要客户已从最初的中初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上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、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行管理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1机器上部署基础设施?A 一切都源于亘古不变的道理:扔一文件到机器上,然后跑一命令。 Q如何在10机器上部署基础设施?A 写for循环搞定。 Q如何在10000机器上部署基础设施?A 这也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所有机器上的基础设施? Q因异常挂掉,能自动重启活吗? 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新开发的基础设施有问题,能立马回滚吗?
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