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金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更地释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用从架构,分为Master端和Agent端。 Master端要做复杂的任务调度和控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器理,应用包理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent过定期心跳的方式,与Master进行信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集群中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有维需求,直接调用接口。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式维解决方案,覆盖了包括日常的故障理和变更理中典型的维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业务可用性保障、提升维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解来,近距离观察一下这艘船的方方面面。 服务理 我们首先介绍服务理是因为服务理是整个维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。服务理这个概念的出现,是随着业务速膨胀的必然,其要解决的要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业务较为简单时,一个服务可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业务的发展,分布式应用与服务的广泛使用,我们越来越多的面临着维场景与维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00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“维场景”;而对于维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
我在写一篇新的文章,其中会引用到这篇2012年的旧文,所以我原样摘抄下来,很庆能转型进入云计算这个行业。 云计算的时代正在来临,维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能给自己做的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你怎么勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多有钱,总是免不了泡进海水里的。 首先,我作为一个维为何唱衰维这个职业。 我们维靠什么能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和服务的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.速可靠的响应. 大家看看云计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.网络接近免维护; C.系统、服务接近免维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比维人员更好,好到“不用关心”的地步。从技术上来说,各大云计算营商对用的Web、RDBMS、存储 服务都是可以做到很好的。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
在上线后的阶段,过状态服务和托系统,可满足在各灾难场景下的维机器人的自维护。 2组件化 发框架过三种不同的组件功能组合成维机器人。分别是感知器、决策器和执行器。这三种组件针对各自使用场景,提供了多种架构能力。 感知器维机器人的眼睛和耳朵感,就像人有两个眼睛和两个耳朵一样。维机器人也可以挂载多个感知器来获取不同事件源的消息,比如监控的指标数据或者是报警事件,变更事件这些,甚至可以是一个定时器。这些消息可以以推拉两种方式被感知器获取到。这些消息也可以做一定的聚合,达到阈值再触发后续处理。 决策器是维机器人的大脑,所以为了保证决策的唯一,机器人有且只能有一个决策器。决策器也是使用者要要扩展实现的部分。除了常见的逻辑判断规则之外,未来我们还会加入决策树等模型,让维机器人自控制决策路径。 执行器是维机器人的手脚,所以同样的,执行器可以并行的执行多个不同的任务。执行器将维长流程抽象成状态机和工作流两种模式。这样框架就可以记住当前的执行状态,如果维机器人发生了故障迁移,还可以按照已经执行的状态让长流程断点续起。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云平台
平台首页是一个全部资源汇总页,即平台已经多少用户、多少机、多少带宽等等,无论是日常营还是工作汇报都需要汇总统计。如有余力可以和计费系统配合,做出各个厂商资源汇总对比页面。 平台还要有各项资源分类汇总及单资源详情页,即虚拟机、硬盘等资源。这里要求即可以做整体list,也可以查看单独一个资源的状态。前文提到要统一的资源ID可以调用厂商API速查询和操作资源。前文提到的统一资源名称前后缀,可用于速过滤出单个用户的云资源。如果速施工可以只做资源的统计展示,云平台操作员去各厂商的理控制台上执行资源操作;如果时间来得及那就把厂商提供的功能在本平台全部实现出来。 2.用户系统 云平台都是做对内业务或者固定项目,所以用户系统不放注册,不需要找回密码、身份认证等功能,但酌情放修改密码、高危操作短信验证、特种资源申请等功能,技术咨询类工单可以透传给厂商。 公有云的配额系统是为了保护厂商稀缺资源不被客户滥用,用户误操作不会花光资金的。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体系
单账户大铺模式下,所有的平台短信和邮件都往一个账户发就行了,但现在要重新设计。我的一线技术工作经历并不依赖第三方(如云平台)知机制,对知功能的研究较少,所以我只能提出用性设计建议: a.别把平台维护知当做甩锅知,大客户会因此忙到鸡飞狗跳。 b.员工正常操作不要知到理员,自然人收到的信息太多会麻木。 c.员工执行摧毁核心资源等高危的操作要及时理员。 d.这些操作日志可以过API等方式对接到企业自身的平台。 e.合规和安全风险发送平台理员和资源池理员。 云平台有知机制就要有理权限,比如说某IP存在合规隐患,理员要能查看和操作该IP;否则平台理员只能组织各部门领导会,平台的理员一般不是公司高,其处理速度和处理效果就很慢也很扰民了。 第五.其他随笔说明 a.过去云平台做计费和权限发很繁琐,云平台支持精细控制后云平台的对接成本会瞬间降低,那些功能缺失又不是行业标杆的云平台会云平台被逐渐放弃接入。 b.有客户想给不同资源组做不同资源单价,这是个弱需求,该需求技术实现繁琐且有客户可接受的变方法,比如子账户登陆只计量不计价,价格在心中。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
Apollo环和闭环的调谐过: 环: 校准表生成。请参阅how_to_update_vehicle_calibration.md (https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/howto/how_to_update_vehicle_calibration.md)的详细步骤 闭环: 基于高速控制器- 低速控制器- 站控制器的顺序 高/低速控制器的调谐 高速控制器代码要用于跟踪高于某一速度值的期望速度。例如: high_speed_pid_conf { integrator_enable: true integrator_saturation_level: 0.3 kp: 1.0 ki: 0.3 kd: 0.0 } 1.首先将kp, ki, 和 kd 的值设为0. 2.然后始增加kp的值,以减小阶跃响应对速度变化的上升时间。 3.最后,增加ki以降低速度控制器稳态误差。 一旦获得较高速度的相对准确的速度跟踪性能,就可以始从起点始调整低速PID控制器以获得一个舒适的加速率。
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
因此,依托『书同文』的理念建立维知识库,提供一个统一的维数据理系统,来维工作中的公共基础数据,打系统间的数据关联,使这些数据能够遵循统一的模型被共享和使用。 为了使这些数据能够遵循统一模型,我们制定了各类数据的模型(Schema),采用ETL机制从各系统获取(Extract)数据、转换(Transform)成统一的模型、并存储(Load)在知识库中,其架构如图所示。 这些维数据在建设时根据业务对数据时效性要求的不同,分为以下三种: 离线数据建设,例如用于维变更效率指标统计等相关的数据; 近线数据建设,例如故障诊断过程中依赖的数据; 实时数据建设,例如智能故障自愈、智能流量调度相关的路由数据等。 对于上述不同的数据我们采用不同的ETL方式,分别是: 拉(Pull ETL),周期性从数据源拉取数据,适用于离线数据的建设; 推(Push ETL),数据源动推送变更的数据,适用于时效性较高的近线数据建设; Federation(Lazy ETL),在查询时从数据源获取数据、按照Schema转换后并返回,适用于实时数据建设。
j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
为了让流浪喵过上福的生活,程序员出身的他用百度大脑动物识别技术和百度EasyDL打造出 “猫脸门禁”、“病猫识别”、“绝育识别”三大智能功能,给流浪猫一个温暖的住所的同时帮助救助志愿者发现生病和未绝育的流浪猫。晚兮提到,凭借百度大脑的放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项要AI功能,看似高冷的AI技术最终化为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年百度大脑走进6大城市举办7场行业创新论坛,发布了企业服务、信息服务、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政务7大行业解决方案,推动AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血。百度大脑目前已经落地20+行业,生态赋能已成燎原之势。 百度大脑新品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励发者学习应用百度大脑源能力,百度大脑现已提出了“百度大脑新品体验师计划”,希望与发者一起推动百度大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
维工程师 在单机房故障自愈项目中,维工程师基于日常维工作中所积累的场景、问题和经验,确定以单机房故障止损作为要需求和突破口,过定义单机房故障止损的问题域、解决思路以及风险点,明确AI可以发力的领域。 在完成问题域的定义后,维工程师需要跟踪整个单机房故障自愈解决方案的落地,包括在策略设计前期提供数据标注支持,在中期进行效果的验收,在后期将单机房故障自愈方案实际部署行到生产环境。 AIOps时代的职责和技能变化 维工程师承担线上服务质量的责任,是服务质量的关键保证。在工作过程中,会与研发、产品、营等各类角色、不同团队进行深度的沟和协作。 传统维中,维工程师的要职责分为三个方面:质量、成本、效率。 在AIOps落地实施中,维工程师是处于中心的角色,也赋予了新的职责,他们是AIOps具体实施的需求提出者和成果验收者。
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