关于 广安小妹洗浴中心大保健服务〖8843O306VX〗服务真实世槐 的搜索结果,共1321
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
通过部署在机器上的客户端感知到例的状态变化(比如例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到系统的分布式缓存,上游模块可以通过查询redis.noah.all的例状态结果,主动过滤非正常的例,也可以在BNS系统发起屏蔽故障例的操作,在查询过程会自动过滤该故障例。 在下一节将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为一个底层的基础,BNS系统每天的访问量近千亿次,这对系统的可用性提出了很高的要求,因而系统需要在各个层面有完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对外提供变更,用户通过Web页面或者接口进行例信息注册。为了证平台稳定和全的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每一个组、单元、例的注册都需要进行权限验证,用户只有申请了合法的Token才能允许访问,另外系统还提供了白名单等其他的鉴权方式。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,好睡眠
干货概览 在型互联网公司,单机房故障因为其故障时间长、影响范围,一直是互联网公司运维人员的头之痛。在传统的运维方式,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,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与业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(BNS)现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于时容量与时流量调度自动止损策略与管控风险,现了任意单机房故障时业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、地图等众多核产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业可用性 回顾近2年来各互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
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,好睡眠一文,我们介绍了单机房故障自愈的必要性和解决思路。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)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:上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。
M****点 2018-07-10
国云计算现状——产品篇
前言 上篇文章《国云计算现状——成本篇》(特号首发改名为《做好云计算要花多少钱》)讲的是成本问题,即什么企业有可能能做云计算。本文是第二篇产品篇,目标客户是云计算产品经理和云计算标准用户。我从一个老用户的角度谈谈每种云计算产品该如何使用,哪些产品改进是刚需放吐槽,哪些产品有内因就是改不了。本文主要说用云产品的问题,买云产品的问题在采购篇单聊。 正文 现在是2017年,云计算是物理硬件的优质替代方案,客户很认可云计算极低的采购和交付成本优势。这时候我们要少被企宣PPT脑,追求华而不的远景,这些PR文章的受众是风险投资、客户决策层和创业者。我们应该摸清楚云方案和硬件方案比有什么特点和局限性,客户明白特点才能使用得应手,客户明白局限性才会早作备用方案,产品经理里不慌才会关注核功能。 一、IaaS产品 IaaS平台的本质是,产品以做硬件资源的虚拟化为本,业上承接物理硬件替代需求,其优势是最快速度最低成本交付,客户为预占的物理资源付费。IaaS产品是最经典的云计算,核组件是云主机,如虚拟网络、云硬盘和全组都是为支撑云主机业的。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
他们最的优点和缺点都是为政府和国企为生,他们可以买技术搭建出云平台,但他们建好云平台的目的是再卖给本地政府和国企。这类企业需要完成从供应商到合作方的转变。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 在地方政企看来,云计算只是一种商业形式,不能对它报以不切际的期望值。 云计算行业不需要量雇佣本地劳动力,无法解决批就业问题;云计算核员工会呆在一线城市远程操控,很难将云计算人才引进到当地。 云计算不会产生污染,所以不用考虑环减排问题,但其带来的环节能问题很严重,每个数据都会占用量电力。 对于四线城市政府和型国企,因为现困难资源有限是搞不了云计算的;二三线城市和型国企才能提供云计算公司感兴趣的资源。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
Agent通过定期跳的方式,与Master进行通信,在跳发包发送本机状态信息,在跳回包获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者持一致,从而证集群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。所有运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止规模集群被破坏,为了护集群界的全,贯彻高效和简单的运维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1分钟。来都来了,不妨看个硬广再走~ 在全行业拥抱上云的背景下,如果您的企业在各类云场景存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们的智能运维产品,其除了有重磅企业级运维平台NoahEE,更有我们在智能运维领域的践和探索! 最后的最后,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的,所以资源部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加三五倍而已。 3.3数据存储池 数据存储池是很难年均摊营收上亿的,但定个1000万的目标是能现的;如果有1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。存储资源是订单曲线突破的好选项,还是AI和数据项目的基石,我们和客户讲的是有技术含量的故事,需要精英售前给销售做幕后军师。 配图说明:谁掌握了数据,谁就掌握了理 3.4人力资源池 亿元项目不可能是客户自助施的,人力营收占比很低但画龙点睛,可能会干掉纯卖资源的友商,也可能晚交付半月就亏损上千万。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向家介绍百度持续部署是如何现的。 架构 整个系统由命令行工具、web及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发一次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent通过跳获取任后,调用部署插件执行际任。涉及包及不同网络环境的部署会进行转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变,人力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,管理要解决的最核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,地图研发的同学就可以在运维平台导航的模块进行升级,运维平台会通过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的所有运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极的简化了运维操作,提升了运维效率。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,部分业对系统时间是盲目信任,不相信t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序壮性和业全性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目信任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
容量数据也很容易迁移,假设你要从云存储迁移100G的数据到虚拟机,总成本不超过300元,迁移时间也可以控制在一天以内。有了方便迁移这个特性,云存储平台有什么让你不爽的,直接迁走。 2、型用户三思后行 GB级用户不在意的坑,TB级用户全部要踩一遍;而TB级客户在面对繁杂市场宣传,很难看透云存储的本质内容。对象存储都是用API接口调用,普通用户看不到也不关群集规模和技术细节。家读完本文以后可以更理性和警惕的评估云存储供应商。 首先说数据持久性和全性不用太关。云存储厂商都宣称数据可靠性超过10个9,在我看来各种SLA超过8个9就已经比第三次战的几率还了; 平台说自己能到多少个9,我们都笑笑就好,故障出来了平台总能找到理由的。你买最贵的EMC存储柜也不能证100%不丢数据,怕丢数据要设计备份方案而不是寄希望于单一硬件或。 TB级用户同样不用太关存储群集的性能,因为你是用HTTP协议访问一个广域网广域网和客户端才是网络吞吐性能的瓶颈。几家云存储厂商在SLA里都没承诺速率,上行带宽本来就免费,而下行带宽都会走CDN。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿条命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24时稳定运行,就不是一件简单的事情了。所谓远行无轻担,量易也难,在构建这样的执行系统的过程要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了证命令高效正确送达目标器,需要构建一个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分布在界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要正开放的全护航
然而,AI 是一个的生态系统,它的全也是复杂的多层面的。任何一个企业都无 力涵盖所有。这也正是OASES 联盟的价值所在。它希望针对AI 全能够发动整个产 业链的力量,联合终端厂商、全厂商和研究机构,通过生态开放、联合的力量,护 各种智能设备的全,最化避免AI 生态出现全和隐私的灾难。据悉,百度全已 经将上述的云管端全方案对联盟内开放。 作为一个技术型的生态联盟,它跟以往联盟最的不同之处就在于现了正的开 放,不仅是提供单方向的,而且是核基础技术开源,专利共享。这就打消了产业 链上的顾虑,有效地推动了核技术落地,推动联盟之间的合作。 AI 时代,百度全寄希望于行业联合和技术创新,让全的天秤向防御的一方倾斜 一点,再倾斜一点。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
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,胜者也是比烂靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优赛无法相提并论。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云销售,他告诉该销售,虽然某云有高层合作,某云也说报价肯定比某云低5%;但是某云的机制有问题,出故障从来都是衙门话,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。面对意外故障,我们有信向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏认错是对客户的最后尊重,而公开事也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到云计算领域的。而云的高科技光环褪去、产品同质化以后,企业的核竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。
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。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前端器压力了就多做水平复制扩容,在网站类应用上,无状态-会话持-弹性伸缩等技术应用纯熟。后端要群集化就是多做业拆分,常见的就是数据库拆库拆表拆键值,拆的越散微操作就越爽,但全局操作开销更更难控制。 时改异步是我学的最后一门IT技术,绝部分“时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要时处理结果了。CS模式的时操作会给支撑带来巨压力,Peer合作的时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个无脑拆分成多个,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表一样,拆散的需要更高业层级上做全局事障。 在群集性能规划,网络和硬盘IO+CPU算力+磁盘和内存空间是可以互换的,架构师要完成补不足而损有余的选型。比如数据压缩技术就是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个新选型都会带来细节上的万千变化,但每种变化都是符合自然规律有章可循的。 一个经典微机系统就是央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是一一对应。 3.
TOP