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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。
疏****月 2018-07-09
一键上线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、大量的点,我们已在数据传输文章《嗖的一下,让数据自动生效》中专门讨论过)。一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发布了一键上线部署系统——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上线的操作入口,这种设计式也决定了其易于集成的点。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。
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,保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。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)保障单机房故障时,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局性影响。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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。结合外网运营商链监测、内网链质量监测与业指标监控构建了方位故障发现能力,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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
一图胜千言,我们看看资产管理的点: 图3 资产管理 部署管理 应用部署一直是运维工作中的重点,一般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何快速部署? 灰度测试难,怎样通过灵活的部署方式,先进行流量线上测试,待效果达到预期后再扩大部署? 回滚难,发现问题后怎样回滚? 上面的第一个问题,实际上在管理中已经解决了,也就是说管理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署管理块通过“分级发布”来解决。在部署管理块中,我们可以方便的定义并发度、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,在部署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了部署等操作,部署管理块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某一)。如图来总结部署系统的能力: 图4 部署管理 监控管理 在任何工作里,息掌握的面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼百战不殆”这句话说的就是这个道理。运维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。软硬件是否工作正常,出了问题是否能及时发现与报警,甚至是对异常事件等进行提前预测,都仰仗监控系统。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
从长周期来看云计算的客户是覆盖行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。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,这些项目就从首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。
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,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一个景分析仪表盘。 细分维度定位:通过分析地域、机房、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: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。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,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,拥有一个布局合理、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。 用户可以根据征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据息。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
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,企业里本来就没大规对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好上手简单,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上TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署上来了。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有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来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得云平台什么都没做,大数据PaaS都用成IaaS定制板虚拟机了。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
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健壮性和业性,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。
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包混淆集中交付,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-队列等板化云主机,决定资源池成本的是硬件和电力的价格,以及内部浪费程度。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;而盯客户的和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
容量保护式:针对固定比例式存在的容量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断容量是否充足,容量充足则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种方案面对的问题是: 1.容量仍有buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过容量保护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使按照容量进行调度,过载仍可能发生,容量数据本身存在一定误差,流量成分的变化以及变更等导致的容量退化,都可能导致原先容量无法完。 【解决方案】 基于容量水位的动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在的风险,我们划分两条容量警戒线。 安水位线:流量处于在安线以下则风险较,可以一步进行切换。 水位上限:该水位线表明的最大承载能力,一旦流量超过故障水位线,很大概率会导致容量过载。 如果安水位线提供的容量不足以满足止损,那我们期望使用上两条中间的容量buffer,同时流量调度过程中进行分步试探,避免一次性调度压垮。 基于快速熔断的过载保护 在流量调度时,建立快速的熔断机制作为防止过载的最后屏障。一旦出现过载风险,则快速停止流量调度,降低次生故障发生的概率。
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。
1****2 2018-07-09
百度安:AI 是系统工程 需要真正开放的安护航
这一隔离不但影响了安息的互 通,也造成了诸多限制,引发了新的安问题,比如Android App Store 不允许开发 者更换签名证书,如果开发者私钥被偷窃,他只能继续使用这一私钥,眼睁睁看着偷得 私钥黑客发布冒名顶替的恶意App。应用开发者其实早就意识到了签名束缚之痛,只是目前应用较为广泛的签名证书更换手段(提示用户安装新证书签名的新版本应用,安 卓5.0 以上可以自动升级等),要么用户体验极差,要么存在降级攻击等风险。 为解决这个问题,百度安开源了OASP 应用签名安方案——一种更安、灵 活的密钥证书管理方案。它首创了应用状态在线查询机制,是一种生态联防、去中心化的安方案:开发者能及时提供应用状态;安厂商能大规扫描监控签名息生成息,并在端上结合息判断App 是否恶意;应用商店可以收纳开发者提交的 应用息,并定期下架有问题的App;设备厂商则能通过OASP 的签名机制进行额外的安校验。 传输层面的安 终端设备和云端的过程中,传输通道的安性至关重要,一旦被黑客恶意 劫持,设备和云端器的数据也就都处在风险中。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种新AI能力呈现
比如百度EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写息的麻烦,使用定制词法分析快递申请,一秒拆分姓名、电话、住址等息;更具科研意义的还有百度EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目上展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,百度EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类型top5准确率达到95.79%,满足上线要求。 与卓繁息的合作,百度大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政式为社会公众提供年无休的24时自助办事,提升了政府为民的能力。 开放日当天,网红智能猫窝的设计者百度大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
前言 云计算是一种不仅要一次性验收其能力,还要持续关注其品质。客户用IaaS云就跟用IDC一样,用谁家的云就知道谁家有故障,用一家就知道一家的短处才是正常,只有前一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资源都是依附于云主机的;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微上规,云主机用户总会遇到一些故障。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 现在云平台已经都用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。云平台都会有网络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
云存储都对接多媒体处理,市面上的多媒体处理大都用imagemagick和ffmpeg,各家的主体功能趋同,细节毛刺上区别的这个级别的用户感觉不出来,有新需求也会被礼貌性无视。 对象存储的业形态很容易被平台方窃取数据,即使你做了数据加密也可以根据你的计费日志评估你的业量,但你现在只有G级别的数据,暂时不用考虑太多厂商中立性。 容量数据也很容易迁移,假设你要从云存储迁移100G的数据到虚拟机,总成本不超过300元,迁移时间也可以控制在一天以内。有了方便迁移这个性,云存储平台有什么让你不爽的,直接迁走。 2、中型用户三思后行 GB级用户不在意的坑,TB级用户部要踩一遍;而TB级客户在面对繁杂市场宣传,很难看透云存储的本质内容。对象存储都是用API接口调用,普通用户看不到也不关心群集规和技术细节。大家读完本文以后可以更理性和警惕的评估云存储供应商。 首先说数据持久性和安性不用太关心。云存储厂商都宣称数据可靠性超过10个9,在我看来各种SLA超过8个9就已经比第三次世界大战的几率还了; 平台说自己能到多少个9,我们都笑笑就好,故障出来了平台总能到理由的。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
支持回调,要求支持自定义用户回调,如任执行失败调用相应回调接口。 除了以上的业需求外,一个分布式系统的搭建,还要考虑可用性、可扩展性、性能、一致性等方面的硬性要求。 如何解决 为了解决这个简单的难题,我们设计了如图3所示的百度集群控制系统(Cluster Control System,简称CCS系统),通过分离控制息与执行息建立了两级数据型,结合命令执行及机房部署点建立了四级传输型,通过三级守护方式建立了稳定的执行代理,在大规器集群上解决了“命令三要素”问题。 图3百度集群控制系统架构 截至目前,CCS系统已经部署在百度的所有机房中,用户可以方便的在任意一台机器上进行秒级命令下发和结果收集,日均承载数亿次来自各产品的接口调用。关于数据型、传输型、执行代理这“分布式命令三要素”的设计及应用,我们将在下一篇文章中详细介绍。
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