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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
在传统的运维方式中,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,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 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)实现了智能流量调度与自动止损能力。时,基于实时容量与实时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、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可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭接入故障,中断小时级别 2017年1月某业津机房故障,数小时无法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
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,ntpdate是个时间步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为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肯定小于新时间t2,新时间t2也小于最新的时间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,大部分业对系统时间是盲目任,不相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健壮性和业安全性,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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
综上所述,云计算就是将分散在各个公司的息技术资源汇聚到一个大平台,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响上和传统工厂并不相。云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外。云基地和数字地产不完全相,数字地产只装修好房,云基地关注用这些房做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产生大量污染。 云基地像电视台和号塔一样,通过产生和扩散数据息对客户提供,这些息的传输没有物流成本,光速直达全球每个角落。 因为云基地全球客户,所以云基地可创造极高的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源全部售出,每年可产生20万元以上的营收。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,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。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例,今17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。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。 在实际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不部门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,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。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
要求:将拆分为若干不的逻辑单元,每个逻辑单元处于不的物理机房,均能提供产品线完整。 3.不满足N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不足以承担该机房切出的流量。 问题:流量调度导致其余机房过载,造成多个机房故障,造成更大范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑单元都要有明确的容量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,时需要保证变化时及时更新数据和扩容,避免容量数据退化。时对于流量的变化趋势,也需要有提前的预估,为重大事件流量高峰预留足够容量(如节日、运营、假期)。 4.关联强耦合 描述:上下游使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的上下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线上关联不允许使用固定IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的上下游连接方式以实现上下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。 单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本条件。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
客户技术工程师认让最终用户学采用LB加多台虚拟机,比改QoS和停机加网卡更可靠。但最终用户宁愿纠缠客户技术人员也懒得学如何用LB,我给支招说我们的操作人日免费送,但硬件改造成本有20万,问这用户只是想试试还是改完网卡就能付费。最后该用户果然只是想试试,我们和客户技术部门都躲过一场折腾。 案例2.有个IDC新上线一套外售型私有云,运营负责人第一次操盘公有云心里痒痒,总是提需求但总被我拒绝。他想开放注册并给新用户大量赠额,而我跟他聊运营数据,让他意赠送小用户并不能带来多大收益。他说在主机和网络性能测试没友商好,我跟他说明权威测试方法和意义,让他相友商性能比他好就是作弊或者烧钱。他想不客户不产品给不折扣,我们研发人员半年内没这个排期;我们已经有充分的任,我就直接告诉他我做不过来,给用户充值后赠送样可以达到折扣效果;给云资源做独立折扣我们要收开发费用,而且这不是强需求。(这些运营问题都是2015年的,可能略有老化) 案例3.客户被集团的云计算公司的欲哭无泪,我们接盘时提了一大堆需求,我样是拒的比接的多。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
降低成本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者等预算下支撑更多的;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独成本可以看发票和合。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任,相比软件厂商和系统集成商,云厂商的责任覆盖范围会更广泛一些。 收拢数据:上云本身并不碰业数据,但上云是很好明确业数据存储位置的机会,上云业改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企业客户在气势如虹时要居安思危,在困境危难之中穷极思变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退路。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析。亿元以上的器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润,这些资源厂商也在跟云厂商学习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 大企业多角色之间的利益诉求不,所以表现形式也不。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的客户。 2.1业采购决策人 企业里CEO/COO/CFO或实权VP,他们不关注云产品云技术,更关注业上的求新图变,互联网决策人还会敏感IT成本。
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执行几十亿条命令,时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是一件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例如下: 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:为了保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,使命令息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分布在世界各地。 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。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
那是在更早的版本GRUB程序读不了GB级磁盘分区,没办法加载vmlinuz内核,现在已经只是一个迷而已。 5.内核启动加载驱动,但这还没触及任何业。 不硬件一个版本的vmlinuz内核hash值是相的,因为驱动息放在initrd*.img里。Initrd*.img是一个精简但带了所有驱动的linux镜像,一般系统安装完之后自动生成,也可以事后手动生成。 曾经某偏门软件推荐用集成镜像安装,装完了就是起不来,我把内核版本、硬件配置的init*.img替换以后系统就正常启动。 Kernel加载了所有驱动后就会卸载initrd*.img,早期linux版本在系统启动过程中还能看到很多“umount filesystem”的提示,那不是卸载正式文件系统,而是卸载了initrd*.img这个迷你系统, 6.Init进程启动,正式启动。 从看到“Welcome use CentOS”的彩色欢迎文字开始,init已经启动了。 在这之前的启动过程也就读取BIOS/MBR/GRUB和/boot分区,现在终于开始读/etc目录的配置文件了。
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