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流****水 2018-07-11
度云企业级——NoahEE
在业务规模发展到一定程度后,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。 在际的维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人成本等管理成本上升,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,必须先要解决资源组织管理问题。简单的说,服务管理要解决的核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 在服务管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以在中选中导航的模块进行升级,会通过服务管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有维系统,都以服务管理为基础来进行维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单机器进行操作)添加一些指标采集任务,并在一定条件达成时报警。服务管理通过对资源合理的组织,极大的简化了维操作,提升了维效率。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
故障自愈机器人:针对单个业务场景进行化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps研发和行。 AIOps时代的职责和技能变化 研发工程师负责及基础组件的研发与建设。 在传统维场景中,研发工程师负责、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对维的场景中,会覆盖维相关的服务管理、监控、变更、流量调度等相关。 这部分维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些的建设。 同时在AIOps场景中,数据成为了中心,维各种状态息转换为大数据,机器学习则作用在大数据上进行分析。在百度AIOps的践中,维开发框架、维知识库、维策略框架共同组成了完整的智能,三大的建设和施离不开大数据、机器学习架构的引入。这就要求研发工程师具备大数据、机器学习架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习、算法策略等一系列大数据和机器学习架构能维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足大部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
近的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电能源能集中供应,云计算可以现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费购买息技术服务,极大减少了客户的人投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,重要的资源是数据。客户的数据放在云就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云一样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
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框架中,单机房故障自愈解决方案构建在维知识库、维开发框架、维策略框架三个核心能之上。具体过程为自愈程序搜集分散的维对象状态数据,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之上,现了业务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%以上。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。 在后续文章中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! 单机房故障容灾能的建设 在容灾能建设中有哪些常见问题? 如何证明服务已经具备单机房容灾能? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知服务故障? 人工止损时如何收集故障息? 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? 如何应对不同业务流量调度策略和的差异?
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