关于 幸运飞艇猜前五 zs25.com 主管Q:86<355& 的搜索结果,共601
l****m 2018-07-10
的预言——2012年云计算时代的维职位展望
维人员中一多半都是网站维,这些维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个维行业,以及因此衍生的培训、理、硬件销售、IDC工作。 我原先一直不愿意承认这一点,我也认为维工作很重要,但端时间我看了一个故事,想和大家分享一下。 在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电站还是火电站,甚至连拉煤球的车都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自发电而是从电网买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。 我记得05年以维,我们都要自己找很多种驱动、学习不同的板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今维的职位完全不用关心这些事情了,反倒是对负载均衡、高可用、大数据等问题越研究越深了。 云计算的目标是让IT服务像电力一样随时可用,这是一个积极正面的趋势,没有人能也没有人应该挡住他,维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看一下云计算究竟发展成什么样子了。这次会后我大胆估计,云计算会在短则年、长则十年的时间里将大部分维的饭碗抢走。
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,使上层系统更好更快地释放价值。 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通过定期心跳的方式,与Master进行通信,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
文章概览 过去的文章为大家介绍了百度云智能维的方方面面,从监控、部署等传统的维技术到智能异常检测、故障自愈等智能维技术,这些维基础能力和黑科技,是十年来百度工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了百度维十年间的创新历程。很多同学在看了这些文章后,都在想如何把这些领先的维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设维平台不是一蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都在希望我们能够有一个产品的形式输出这些技术,方便将这些沿技术用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的维场景与需求,结合百度历年来维的经验与技术沉淀,并经过维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个百度的维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之,有必要说一下百度内部的统一自动化维平台Noah。Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平台。作为一系列维系统的集合,Noah包括了服务理、机器理、资源定位、监控报警、自动部署、任务调度等等,已经服务了百度数年之久。
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,打通系统间的数据关联,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。
TOP