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追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经地方政企几十年了。他们最大的优点和缺点都是为政府和国企为生,他们可以买技术搭建出云平台,但他们建好云平台的目的是再卖给本地政府和国企。这类企业需要完成从供应商到合作方的转变。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 在地方政企看来,云计算只是一种商业形式,不能对它报以不切实际的期望值。 云计算行业不需要大量雇佣本地劳动力,无法解决大批就业问题;云计算核心员工呆在一线城远程操控,很难将云计算人才引进到当地。 云计算不产生污染,以不用考虑环保减排问题,但其带来的环保节能问题很严重,每个数据中心都占用大量电力。 对于四线城政府和中型国企,因为现实困难资源限是搞不了云计算的;二三线城和大型国企才能提供云计算公司感兴趣的资源。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD装NTPD又没装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD就背上黑锅了。 真TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为什么这个误无人深究,下一代人将误固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷信。 但无论误、偏见还是迷信,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把的精力都用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,资格能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自信和自尊。
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并不信任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Naming Agent与Cache层的数据交互,采用推拉结合的方式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同时Naming Agent客户端将查询过的数据置于本地缓存中,以此降低Cache层的查询压力。 Check Agent:提供BNS实例的健康检查功能,用户通过在Web页面对每一个实例配置健康检查的方式,机器上的Check Agent主动探测实例的运行状况,并将健康检查的结果上报给Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS系统满足间交互中常见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以用于机器列表查询,使用场景包括机器列表查询、定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品中的BNS系统,目前系统还在持续迭代和优化中,若您想进一步了解BNS问题,欢迎大家积极留言。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
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DDOS的资源和统一前端的实践经验,还海量廉价优质带宽。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信任云厂商。客户精力就做多云冗余校验,预算就做专资源池部署;未来云厂商还自定义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云端IT资源,也平台输出。是个比资源更难量化的概念,我只引一把火苗出来。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
我不将它压到箱底,偶尔我也练练聊聊,纪念一下那个搞技术的黄金时代。 本文聊个很嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己安装系统以后,丧失了这么多乐趣。 正文 1.主板加电和硬件自检,就是开机第一屏启动界面。 CPU和内存插得问题滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插都无谓,因为这些外设都不属于经典的计算机系统。 早期内存器一般内存检测的功能,但256G内存的器启动的速度也太慢了,重启一分钟能启动的还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板大都是BIOS引导,也是UEFI引导,但从器用户看区别也不大。 主板可选从USB/SATA/NIC这几类接口上获取引导数据,而且可以排队式加载,第一个加载不成功就尝试第二个。系统安装镜像都个防止误操作的倒计时,而网络引导一般是排在末位,硬盘引导就是通用的系统启动的方式。 爱折腾桌面电脑的朋友从这一步开始就玩双系统/WINPE/U盘版Ubuntu/无盘工作站了,还好器维护人员比较单纯专一。
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。时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,说是人为原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸实锤,厂商脸肿而且要赔偿,可能找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,长期看商业信誉。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——成本篇
综合评估 综上述,前三条成本都是大厂商对比厂商占据绝对优势,但大厂商之间的成本区别并不大,因为硬件降价折扣是底线,全国能拿到便宜器、机柜和带宽的厂商肯定超过十家了。企业客户是理性选择供应商,并不盲目黏在一个平台不走,而各厂的技术差距早晚是能追平的,后入场的大玩家一样插足分羹的机厂商的机集中在如何避免同大厂商在前三条上正面竞争,少丢分或不丢分,然后在后三条上发力破局。首先,天使和A轮的厂商,创始人大都是业内知名人士。BCD轮的厂商抢人的姿势超级凶残,烧点工资快速刷出产品线和销售额,VC也很开心。厂商可以保持灵活的身姿、手握精兵团队,而大厂商因为决策链太长,庸才冗吏太多,后三条很容易丢分。 厂商并非毫无胜算,甚至活的比过去更好,因为大厂商在完成培育场教育客户的工作,厂商在现状下可选的策略非常多,我简要描述一下。 1、厂商可以做私云,硬件机柜和带宽成本让客户来承担。 2、厂商自身灵活性,售前阶段技术总监亲自出马很容易吹死大厂商的普通职员,出了故障CTO挂帅快速解决故障;而大厂员工吹牛怕是过不了法这一关、没高层和公关确认都不敢承认平台故障。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
直接损失包括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失包括用户信任度下降、给竞品占领场机等。 单机房故障诱因众多不可避免 单机房故障诱因众多,详细复盘若干单机房故障发现故障诱因大致可以分为四类: 基础设施故障:物理机房故障、网络链路拥塞、流量转发基础设施故障等 程序缺陷:程序隐藏bug、程序性能严重退化等 变更故障:测试不充分的程序、配置、数据变更,人工临时介入的误操作等 依赖故障:第三方故障例如通用的认证、支付、存储、计算故障等 单机房故障止损可靠性与效率急需提升 人工处理场景下,运维人员通常选择7*24时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急情况下进行响应、决策、操作一系列故障止损动作,尽量挽回损失,降低故障影响。 但上述解决方案面临如下问题: 响应可能不够迅速:例如夜间报警 决策可能不够精确:例如新手OP经验欠缺,误决策 操作可能出现失误:例如止损命令错误输入 “机器人”处理场景下,单机房故障自愈程序可独立完成故障感知、决策、执行的完整故障处理过程,并及时向运维人员同步故障处理状态。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
当前存储厂商是需付费定期调价,短周期看大家都是在不计成本的降价获取客户,但长周期看寡头形成竞争淡化,存储涨价是合法商业行为,而你数据量大且深度耦合平台业很难搬走。企业场没免费蛋糕,我们要适当考虑超低价的风险。 (2)云端处理和分发能力。 当你的数据量到TB以后,单台器已经无法承载和处理这些数据了,你需要尽量借助云存储平台的处理和分发能力。我本来以为这些功能大家都各平台都,但试读者反馈还是建议我加上这一段。 云存储直接处理数据都是这样一个形态:文件输入来自于云存储,参数输入来自于客户的get和post请求,在云端做一些无状态处理,文件可以下载或存储到云存储,参数输出或者接口回调。常见的例子是图片实时打水印损压缩后下载,视频异步转码另存,涉广告图片检查后返回特征码,日志文件检索特定字段,文件自定义加密解密等等。这些使用方便收费低廉,甚至在改变原的开发模式,成为存储必备的核心功能点,但是这些使用过程中坑不断。
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
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。 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对公司造成限的技术革新,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,生产领域(比如管理生产线)也类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,以这类公司的运维可能是最后的运维。大家找工作的时候都习惯找网站相关的工作,但你学过Web就一定要找网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足一个没前途的行业。
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全面故障发现能力 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效的止损手段,但我们发现业线经常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:系统内只一个实例或者多个实例全部部署在同一物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点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(如序提交场景下的ID分配),则需要完整的备份方案(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,单机房故障给产品线带来全局性影响。同时流量调度也无法使得恢复正常。
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