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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,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,包含了哪些例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从哪里来? 游有哪些,不同的游流量如何分配? 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,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套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品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信息 ,这些信息包括:在机器部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个名到资源信息的一个映射关系。
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,保你安心好睡眠一文,我们介绍了单机房故障自愈的要性和解决思路。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:系统内只有一个例或者多个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: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全局性影响。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线代码变更、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》讨论过)。一般的业线具有不定时操作、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%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程人为误操作,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发布了一键线部署系统——Archer。Archer致力于提供一套产品线全过程的可迁移发布解决方案,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全过程的自动操作。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,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架,单机房故障自愈解决方案构建在运维知识库、运维开发框架、运维策略框架三个核心能力之。具体过程为自愈程序搜集分散的运维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划的止损操作,并通过标准化运维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可用的自动化运维平台之现了业在任意单个机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设有哪些常见问题? 如何证明已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知故障? 人工止损时如何收集故障信息? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 如何设计单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险? 如何应对不同业流量调度策略和平台的差异?
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
几个业内好友都明确说一根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何一个波分(或者不做波分)都可以跑100G以。 后来我和于老板深究原因,不可能几个朋友都骗我或者都蠢,很可能前些年光纤波分机自己只能甩出10G口,或运营商租光纤套餐里只有10G规格,给大家造成了裸光纤只能跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤须从运营商那里租,而且价格很贵还须买波分设备等等;其现在企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤一公里也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是外汉,但同样的技术误解让我想到了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以(2014年市价)。但很多货的IT专家也在此事跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该少迷信多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
M****点 2018-07-10
国云计算现状——产品篇
客户没有对接成本,可以随时更换其他云厂商,或默认即使用多个云厂商,普通项目不需要高级售前、解决方案和质性定制开发。 客户只关注价格和质量两个维度,不用承担太多选型责任,大不了切走就行,甚至有专立CDN监测的平台。 虽然业内对CDN生意评价不高,认为这就是卖资源,但每个云平台都将CDN收入列为重要单项,成熟的模式催熟了巨大蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议大家搜一下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其SaaS产品和狭义的云计算没一毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外包都能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。在业规模发展到一定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在际的运维,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人力成本等管理成本升,然而效率低下、可用性不升反降等等都是非常可能出现的问题。百度对于这个问题给出的答案是,须先要解决资源组织管理问题。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.云目的分析 大型云用户云的宏观目的和普通用户类似,但多角色多部的利益诉求非常复杂。 降低成本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者同等预算下支撑更多的;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独成本可以看发票和合同。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任,相比软件厂商和系统集成商,云厂商的责任覆盖范围会更广泛一些。 收拢数据:云本身并不碰业数据,但云是很好明确业数据存储位置的机会,云业改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企业客户在气势如虹时要居安思危,在困境危难之穷极思变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退路。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资源可以用做计收载体,但不能做为云目的分析。亿元以器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润,这些资源厂商也在跟云厂商学习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 大企业多角色之间的利益诉求不同,所以表现形式也不同。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的客户。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
无论是合作运营还是仅仅采购建仓库,云基地都需要用到数据心、网络接入、电力接入和器这几块资源,大型云基地每年的采购金额在亿元左右。 做云计算要满足哪些条件,如何才能筑巢引凤。 云计算是一个重资产投入长期产出的项目,各地政企也没有独立安装和售卖云的能力,如要引凤先需筑巢,要做出可靠的云计算项目,须有如下硬性资源。 建设云基地需要的数据心、网络、电力资源须从当地采购,如果当地缺乏这些资源云基地无法建设和生产运行。 数据心的要求不高,简单理解成一个做好恒温恒湿除尘防盗的车间厂房,对交通和位没太高要求。 数据心的网络接入和电力接入是核心需求,一个数据心每年网络接入费用都在千万以,当地运营商须提供物美价廉的网络资源。数据心对电力的要求是大量且稳定,数据心每年的电力消耗都在数万千瓦以,其电力使用优先级等同于医院手术室,绝对不能接受拉闸限电。 器就是高功耗高价格的专业电脑,云计算企业的采购规模一般远大于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资金的支持。 云计算是一个商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
看看各的启动优先级也是一个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招一个研究这事的工程师,云确也很有意义啊。 夜静人稀,沙子龙关好了小,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
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。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程重要的一环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,一是新软件包的传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不多说,软件包的传可能有多种方式,如sftp的集式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。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。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
对于落是人为导致的故障,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际损失更小,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的部。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。商誉分为企业商誉和个人商誉,云厂商的企业商誉都积淀不足,胜者也是比烂大赛靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优大赛无法相提并论。大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择信任能有个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有个客户非常信任某个小云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某小云低5%;但是某大云的机制有问题,出故障从来都是衙话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单子在客户执行层的暗助之下,该小云快速把业切过来并坐站住了,这份暗相助就是靠个人商誉带来的信任。 我和大客户谈故障的时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企业客户是讲道理的,不要把糊弄ToC用户的手段来对付ToB客户。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百度EasyDL
所谓平台化,即AI技术以最低的槛向外输出,合作伙伴基于场景进行开发,用于解决际问题;而生态化的核心,就是核心技术平台不争利,放利给生态伙伴,进而产生巨大辐射效应。 百度EasyDL展示百度AI开放生态的一种策略:用平台化的思路,将AI规模化落地,在在解决问题。 近期,大量个人也正加入到EasyDL的开发者行列来。比如有位“天文迷”孙睿康同学,基于EasyDL设计了一个超新星自动搜寻系统,希望通过对星云图片的AI技术分析,发现可能存在宇宙的超新星,这一脑洞大型的研究成果,已被哈尔滨工业大学《智能计算机与应用》刊发。而孙睿康只是一名高生,这清楚不过地表明了EasyDL在推动AI普惠的可能性。 AI所带来的惊喜,才刚刚开始。 欢迎点击【EasyDL定制化训平台】,了解更多产品内容。 如需合作咨询可点击屏幕右下角标志,提交具体咨询信息;或可进入AI开发者社,进行沟通交流。
小****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就业趋势
5.技术大牛都是让变态业需求给压出来的,如果公司有技术大牛,那各种需求就来了,但如果没有技术大牛,公司也会压缩自己的IT难度。比如搞大促秒杀就要准备2000万云费,业就会掂量成本。客户要使用PaaS云就要按照云厂商的是数据和业的格式约定。我们看到越来越多的证据,有了对象存储就不用招存储工程师,有了鉴黄和人脸识别就不用自己推演模型,有是反作弊系统就不用自己研究刷单,有了IM就不用自己做openfire。正的行业精英是不会护食眼前这碗饭,到问题最优解比保住铁饭碗重要的多。当精英们无事可做的时候,哪怕钱给够了也很容易跳槽,他们将会富集在云计算公司、大IT部和独角兽企业,而小IT部和创业团队留不住技术大牛了。精英们遗独立,让普通工程师去买云了,对其他工程师可不是好事。第六.大熊猫跑了,保护要撤大熊猫是一种“伞护动物”,大熊猫保护也被其他动物所分享;保护里大熊猫最重要,其他动物都是玩伴点缀,但如果大熊猫都迁走了,保护就会撤销。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
数据去重问题 对象存储不做数据去重功能,看着简单的功能背后都有蛛网一样的复杂考量,元数据、计费、存储、增数据逻辑、删数据逻辑、回收空间逻辑、用户资源隔离逻辑都会因为这个很炫的功能被彻底改变。正要去重的文件就是那些电影,随着版权保护的加深,电影只存原片盗版减少会是趋势,其他文件即使做切片去重,命率也非常低。我们提供hash值让客户判断该不该删文件,该不该做文件映射就够了。 长周期软硬件换代 对象存储是付费企业级,并不是终身免费但匆匆关张的个人网盘。我们须考虑十年为刻度的长周期维护问题,某种硬件停产了怎么办,假设系统内核停止维护怎么办?我强烈反对极端优化单点性能,就是因为单点性能极限优化然和硬件、内核、文件系统都有深度关联。我推荐存储主力是应用层用户态进程,老青三代器和谐运行,群集性能瓶颈本来就不在单点,不要给自己的软件无故设限。 冷存储问题 冷存储分冷和低温两种类型,冷存储就是用磁带、蓝光盘、可离线存储节点来存储数据,这样可以节省机柜电量,但这是个工程学问题不是计算机问题了。
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