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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
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
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。同时流量调度也无法使得恢复正常。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外。云基地和数字地产不完相同,数字地产只装修好房子,云基地关注用这些房子做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产大量污染。 云基地像电视台和号塔一样,通过产和扩散数据息对客户提供,这些息的传输没有物流成本,光速直达球每个角落。 因为云基地球客户,所以云基地可创造极的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源部售出,每年可产20万元以上的营收。但是这些营收会计入云计算公司所在地,而非云基地机房所在地,云基地只能被当做外地公司在本地租赁的库房,只会在所在地消费掉地租、电费和网费。各地政府只有提供足够的优惠政策,才能吸引云计算公司在当地成立独立税核算的分支机构;有长久规划的地方政府甚至可以将云计算人才逐步引入当地,形成科技硅谷园区。
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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
现在虚拟机不能像CDN一样随意迁移,但未来Serverless崛起,计算能力也会在多厂商之间漂移的。客户提前把云管平台从计费和权限层面做好,至少在项目级别可以和多个厂商侃价,还能模糊计费相关业数据。 五、企业IT咨询和实施 前面的云计算都免不了卖资源或者卖软件,搞IT咨询和实施可以让公司增加企业的融资概念和收入构成。中型云厂商都尝试转型做这类工作避开成本搏杀,大厂商嘴上说不要眼神也很诚实。但具体参与过程中,这类工作很少有成功案例,我做成功过这类项目感慨也很深,本段落重点解释这些现象并给出建议。 先说IT咨询,过去云计算平台吸引到的都是成本敏感的游戏客户或者技术优先的创业客户,这两类客户都不会为一时一千元的咨询付费。现在净值客户放出来的云计算咨询标了却没人投标,因为型云计算企业因为资质、层合作、客户关系等原因没有投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这个标。咨询标的交付物就是各种文档和报表,互联网公司的技术积淀都在技术部,技术人员最烦的就是写文档,而且技术人员匮乏的想象力和沟通能力并不适合做咨询标,让售前承担技术文档书写也扛不住。
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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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的部署管理模块通过“分级发布”来解决。在部署管理模块中,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,部署管理模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。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,包括了采集Agent、强大的汇聚计算与指标派、灵活的报警机制、效的时序数据库(TSDB)等等。
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足,但面对大客户时会很坦诚。 作为持久共的大甲方,请关注乙方的成本线,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,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****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。
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
但这个职位应该一个公司公司只需要一个人,且再等上十年云计算彻底标准化后还会再次消。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,他们也会有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有云,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,可能每个公司都只有一两个团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在一个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造成有限的技术革新,比如说实现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿里盛大新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站一类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低一些没关系。除了通讯公司之外,产领域(比如管理产线)也有类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。
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架构逻辑逐步发着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
ToB业涉及人员请注意一下,带宽和存储已经都降价了,连带着大数据和AI技术都在进步,以前不敢想的业场景可以去实践了。比如清企业视频会议和无人机航拍后人工智能做设备点检,还有一呼之欲出的IOT方案,这都是在促进产力的进步。 近几年自然数据的产和处理能力急剧提升,PB存储俱乐部里也有了一批科技新玩家,我们愿意帮着他们改变世界。比如医疗息化整改,一个区域的所有PX影像要集中存十年以上,而且随着医疗器械的更新换代,这些影像数据会越来越大。以前我们拍个CT片子是横着切5片,一个胶片20MB,现在我们拍个CT是纵切30片,一个胶片是200M。比如基因测序,每家基因公司都立志将人类的基因记录一遍,录完人类的还有其他物可以搞。比如气象和地质活动,现在有了更新的监测手段、更密集的监测网点,数据记录量也翻倍增加。这类方案对存储要求长周期平滑扩容,云厂商的对象存储会是这类客户的最佳方案。 4、变通和妥协 对象存储并不是万能解决方案,它有解决不了的问题,也愿意为适应现状做兼容和妥协。
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