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l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算代的维职位展望
维人员中一多半都是维,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、管理、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,但前端我看了一个故事,想和大家分享一下。 在191x年的候,每个工厂都有一个副厂长负责管理电力,那个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,就没有企业自主发电而是从电买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。 我记得05年以前做维,我都要自己找很多种驱动、学习不同的主板配置方式、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,云计算会在短则五年、长则十年的里将大部分维的饭碗抢走。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联公司中,单机房故障因为其故障长、影响范围大,一直是互联公司维人员的心头之痛。在传统的维方式中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的效性会影响服务的恢复速度,同人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我针对百度内外部络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外营商链路监测、内链路质量监测与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智能流量调度与自动止损能力。同,基于实容量与实流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
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管理系统,来管理维工作中的公共基础数据,打通系统的数据关联,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。 这些维数据在建设根据业务对数据效性要求的不同,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),数据源主动推送变更的数据,适用于效性较高的近线数据建设; Federation(Lazy ETL),在查询从数据源获取数据、按照Schema转换后并返回,适用于实数据建设。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
很难成功调试NTPD服务,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿去吹牛,长了NTPD服务就背上黑锅了。 真有TOP10的互联公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为什么有这个误会无人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷信。 但无论误会、偏见还是迷信,跃变、回退和停滞对应用健壮性和业务安全性的威胁始终存在,不仅仅是我玩游戏用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见微知著和防微杜渐 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多考虑一下如何规避这类误会?我在做技术工作,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,同事也不会知道也能错误和波动,他能说清楚业务逻辑就不错了。 把所有的精力都用到做业务逻辑,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,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder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。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
例如某些业务对响应敏感,跨地域的调度会带来较大的延迟,影响用户体验,这就需要根据业务情况配置机房之的跨机房流量调度延迟系数,来实现流量优先调度到延迟系数最低的机房。 通用框架无法满足所有需求 部分业务线需要对原有的策略进行部分重写才能够满足需求。例如,部分业务在流量调度,需要联动服务降级来满足容量需求,这就需要额外增加服务降级联动的逻辑。 那么,就需要维研发工程师出手来解决这个问题。根据业务线的实际情况,对策略和参数进行配置和调优,对通用框架无法满足的需求,进行定制化研发,使得单机房故障自愈方案能够实际应用在不同业务线上。 AIOps代的职责和技能变化 维研发工程师负责基于业务线特征的维研发工作,在传统维中,是维自动化的实施者,实现了针对业务场景的自动化维实施落地。 在AIOps代,维研发工程师承担了AIOps智能化维解决方案在业务线实施落地的职责。他是AIOps场景的实践者,将AIOps解决方案与业务架构特征相结合,实现AIOps在业务线的落地。 一方面,他会与维工程师紧密配合,对业务问题进行深度分析,理解业务的特点。
h****l 2018-07-09
大数据代下的隐私保护(二)
苹果声称他 能通过数据计算出用户体的行为模式,但是却无法获得每个用户个体的数据。那么差 分隐私技术又是怎么做的呢? 在大数据代,如何才能保证我的隐私呢?要回答这个问题,我首先要知道什么是隐私。 什么是隐私? 我经常谈论到隐私泄漏、隐私保护,那么什么是隐私呢?举个例子,居住在海淀区五 道口的小明经常在上购买电子产品,那小明的姓名、购买偏好和居住地址算不算是隐 私呢?如果某购物站统计了用户的购物偏好并公开部分数据,公开的数据中显示北京 海淀区五道口的用户更爱买电子产品,那么小明的隐私是否被泄漏了呢?要弄清楚隐私 保护,我先要讨论一下究竟什么是隐私。 对于隐私这个词,科学研究上普遍接受的定义是“单个用户的某一些属性”,只要符合 这一定义都可以被看做是隐私。我在提“隐私”的候,更加强调的是“单个用户”。 那么,一用户的某一些属性,可以认为不是隐私。我拿刚才的例子来看,针对小明 这个单个用户,“购买偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公开的数据说住在五道口 的小明爱买电子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购买偏好,就没有泄露用户隐私。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集部署?简而言之,灰度发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我可以发现如果在私有云或者混合云场景中还是通过人肉维的方式管理,那么管理效率将会十分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证云环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。百度云的工程师便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有云中存在大规模的机器集,集中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其穿梭。为有效地管控体量庞大的集,合理分配资源,降低维成本,保障云上服务穿越狂风暴雨,工程师意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集世界!” 第一天 工程师说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
站中除了有NoahEE维平台的介绍外,还有我智能维产品的相关介绍,欢迎大家访问该站并联系我试用各维产品。
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