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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,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。
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模块即为单点。 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局性影响。
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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
本文不谈任何技术细节和商业情怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本文包含如下内容。 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。 做云计算要满哪些条件,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,这一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,国内从业人员约为十万人,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,技术分类有数十种工程师。
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。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
容量护模式:针对固定比例模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,容量充则进行流量调度,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护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使照容量进行调度,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以满止损,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。
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上线的操作入口,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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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,是个很重要的问题,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。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复? 物理操作维护怎样反应到系统里? 不同角色(职责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库生命周期覆盖,做到所有运维操作记录可追溯。有了资产管理,运维人员可以在器完成入库、上架工单后即可在管理中看到该器并进行管理,无须任何其他操作。
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。 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。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
资源投入 云资源贩售过程中,合格的厂商可以让云资源物有所值,但巧妇难为无米之炊,原始资源投入不够云就不可能很稳定。面向中客户的时候,云厂商很忌讳透露具体硬件成本,也尽量避免承认资源不,但面对大客户时会很坦诚。 作为持久共生的大甲方,请关注乙方的成本红线,买家永远没有卖家精。如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和过高超售比,云厂商一般是老板带头节俭,而大云厂商很可能是执行层的人弄错了,作为甲方该闹就要闹。 人为原因 云厂商的人为故障总是糊涂账,但细心的甲方是能看出来端倪的。有时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人为原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;有时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸实锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会个其他原因来给脸部降降温。 对于落实是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方的实际损失更,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的部门。甲方只能根据云厂商销售和线的能力和态度,确认自己交钱了能否买到靠谱的。 最重是商誉 云计算既是资源又是,资源相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商业誉。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
4.架构和流程变化分析 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和证通用性,我写的比较简单。 硬件和系统管理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、器交钥匙还是黑盒——不同的客户项目需求,导致硬件管理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还有底层工程师能否推动上层业测试和变动。 API调用PaaS——API云就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是微观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.输出分析 云厂商输出给客户的即有云端IT资源,也有平台输出。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
监控数据的来源主要分两种,一种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另一种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有一个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收集结果”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一条命令”的意义所在。 面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行一条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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
对象存储还会用Fuse/NFS/FTP等手段来一些传统客户的低负载低需求需求,以证尽量减少客户的业变化。比如说银行里依赖一存储的应用有50个,其中5个高性能应用必须改用对象存储接口,而另外45个低需求应用可以沿袭旧的访问方式,否则换个存储要改50应用是推不下去的。 三、如何采购对象存储 各家公有云都做对象存储,那么该从哪些维度选存储,我有一些思考和建议。不用带任何情怀和理想,一年内能达到的存储容量是用户分类的唯一标准,GB/TB和PB。同样也不带任何理想和情怀,企业采购云就是公平交易,不要奢求免费的蛋糕,我们只期望能物有所值就够了。 1、型用户宽松心态 如果你是一个GB级用户,一年内存储量都不会达到1TB,这时候用对象存储只是为了方便开发应用,不用太多思考存储自身特性。 首先谈价格,100G数据的存储成本每天就几毛钱,我不想讨论如何节约一毛钱的问题。 对象存储和云主机没任何直接技术关联,它是一个独立到孤立的,典型互联网架构中,对象存储甚至不和云主机交互任何业数据,云存储直通客户APP。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
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上做局事障。 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,架构师要完成补不而损有余的选型。比如数据压缩技术就是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个新选型都会带来细节上的万千变化,但每种变化都是符合自然规律有章可循的。 一个经典微机系统就是中央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是一一对应。 3. 理解硬件天性 角色选型时要看硬件的天然特性 别让硬盘扛性能,别让内存持久,别让网线扛稳定。 架构层软件技术已经够成熟,所谓技术选型不如说是适应场景;在做具体角色选型时,最深度也最易忽视的原则是顺应硬件天性。 我的精神导师说过,如果一个依赖硬盘,那这个就不适合扛性能压力。我经常将读写引到/dev/shm;SSD盘让很多细节调优聊胜于无,还让Fat32枯木逢春;个别队列和分布式存储在意硬盘的性能力,但都是应用了顺序读写内容,且不介意磁盘空间浪费。
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、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。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企业级难寻产品经理
:产品经理需要凌晨从床上跳起来十次,然后手机静音漏掉一次故障,才会对监控频繁误报有切肤之痛。 利害关系:缺乏详细监控息和故障处理功能,没漂亮的监控页面和月度报告,监控部门只能依赖其他部门排障,又被被公司领导视作闲职,没业绩没晋升也没新HC。 我举的第二个例子是一个网店仓库拣货发货系统的合格产品经理: 技术:对IOT传感器、图像识别技术、网店ERP系统有够了解。 业:对拣货员的拣货路径、数量、看单还是听单、错误息处理有充分的了解,自己至少要做三天拣货员,仓库里的纸板味能熏得你睁不开眼;如果做农业IOT,可能是要养三天的猪,拌猪食扛死猪都要干一干。 利害关系:了解分拣员需要这系统更无脑的拣货,组长需要用系统约束的分拣员,公司需要这分拣系统更快周转货物。而你既要让客户内部三方满意,也要通过工作的简化明细化,引入自己公司更多的IOT和图像识别设备,甚至用机器人取代一部分人力工作。 某些水货会说这是售前和解决方案的工作,人家跟你又没有隶属关系,凭什么帮你解决就业问题,产品经理要自己调研和汇总客户的合理需求。 2.
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
云管平台可选接入厂商型客户需求,毕竟不用自己做维护;但遇到重型客户需求建议直接在高配虚拟机上自己搭,或者走混合云物理机接入VPC的模式。 不考虑高可用性的。这其实挺尴尬的,理论上来说即使是内存缓存型也有双活机制,但是厂商PaaS的后台架构完是黑盒,没出故障时都是专业架构,出故障了都是百年一遇,大都是“只考虑人品”的。以RDS为例,不同厂商的RDS可靠性千差万别,我亲眼看过很低可靠性的,也听朋友说过本厂的RDS可靠性远超普通DBA;但RDS对客户只暴露一个接口,我们不知道厂商给主库磁盘做没做RAID,也不知道主从库会不会在同一个物理机。所以前文中我对中客户用PaaS当做节省自己搭建的人力,对大型重型PaaS需求建议个案处理,因为各厂商通用的百倍赔偿根本就是个免责条款。 对象存储(OSS)和CDN。我一直不理解Nova和Swift如何从业上联动,做虚拟机时跟客户解释买虚拟机不关心OSS,做对象存储时解释OSS和其他云平台没什么好混合的。
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