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疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
Archer的配置文件路径、的启停脚本及运维命令具有固的标准并且支持制化,使用Archer进行部署的具有统一的包结构; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线故障 针对分级发布的使用场景,Archer支持串并行线及暂停点功能,可照单实例、单机房、单地域等级别设置暂停点,并支持部署过程中进行暂停、继续、重试、撤销等操作; 业的多地域部署 的多地域部署主要需要解决不同地域配置不同的问题。Archer提供了配置派生功能以支持多地域部署的场景。Archer支持在同一份配置文件中设置配置变量,并在特地域(机房)中生成特配置值; 多种网络境及大包部署 针对多种网络境及大包部署的使用场景,Archer提供了部署数据中转传输。采用中转的线在发起任后,部分代码将首先被转存至中转机
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Check Agent:提供BNS实例的康检查功能,用户通过在Web页面对每一个实例配置康检查的方式,机器的Check Agent会主动探测所有实例的运行状况,并将康检查的结果报给Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS系统满足间交互中常见的的资源位、IP白名单维护等需求,也可以用于机器列表查询,使用场景包括机器列表查询、位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品中的BNS系统,目前系统还在持续迭代和优化中,若您想进一步了解BNS问题,欢迎大家积极留言。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD就背黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和亿国家级项目里用ntpdate+crond,一代架构师为什么有这个误会人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷信。 但论误会、偏见还是迷信,时间跃变、回退和停滞对应用壮性和业安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,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,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把所有的精力都用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术境依赖,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察境,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自信和自尊。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
建设云基地需要的数据中心、网络、电力资源必须从当地采购,如果当地缺乏这些资源云基地法建设和生产运行。 数据中心的要求不高,简单理解成一个做好恒温恒湿除尘防盗的车间厂房,对交通和区位没太高要求。 数据中心的网络接入和电力接入是核心需求,一个数据中心每年网络接入费用都在千万以,当地运营商必须提供物美价廉的网络资源。数据中心对电力的要求是大量且稳,数据中心每年的电力消耗都在数万千瓦以,其电力使用优先级等同于医院手术室,绝对不能接受拉闸限电。 器就是高功耗高价格的专业电脑,云计算企业的采购规模一般远大于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资的支持。 云计算是一个商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的境和政策支持。当前云计算公司聚集在一线大市,境规范稳但成本极高竞争压力极大,云计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线市不仅要积极准备云计算硬性资源,还可以用合作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说云计算公司将GDP和税收留在当地。 云计算平台提供的都是互联网,大量的互联网部署在本地会有极大的管控压力。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还有底层工程师能否推动层业测试和变动。 API调用PaaS——API云就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目信任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自义SLA标准——大部分API云连等待超时都没义。 版本发布和数字化转型——论是观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.输出分析 云厂商输出给客户的即有云端IT资源,也有平台输出。是个比资源更难量化的概念,我只引一把火苗出来。 咨询规划--如果直接给客户买资源,那就只能谈性价比,而且资源本身不会说话,所以云厂商要做好咨询规划。 明晰验收--云项目的实施和结项都是以结果为导向的,明确的过程控制和验收标准对供求双方都是护。 友好接口--面对亿元大主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把主伺候舒了就要学IOE类集成商。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
大部分猎头公司也所谓简历库,特别是互联网行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳的高管和高工群体,同同行业挖来挖去就那几个熟人;而那些新手猎头三个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更底一些。从长周期来看,猎头属于利用信息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除信息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更新简历,中高层会主动布局等待候选单位钩,专单一猎头更新简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受一呼百应蜂拥而的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量障,耽误的人力和时间都法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就做佣几千块的小单。 如果甲方要精英猎头,先要确认该岗位是否值得去专业人才;当甲方觉得能付出十万块钱的佣是值得的,好甲方就能到好供应商;如果招聘方把几千块佣当做传家宝贝,给猎头花这个钱还不如给面试者报销打车费。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
AHALO全称Hybrid-cloud Application Layout and Operation system,顾名思义,它是私有云或混合云境中的基础设施部署和集群控制系统,是混乱集群中的第一束光,让序的集群世界变得有序可控,是云最底层的基石,肩负着裸机境配置,root域权限控制和智能托管基础设施的重任。如果没有HALO,集群机器将处于失控的状态。它屏蔽了云底层繁杂的管控逻辑,提供简化接口给层系统NoahEE调用,使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系统采用主从架构,分为Master端和Agent端。 Master端主要做复杂的任调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任的执行器,其中的supervisor组件,结合父双进程原理,做到自升级和自活,把云运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!
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时流量调度也法使得恢复正常。 要求:将拆分为若干不同的逻辑单元,每个逻辑单元处于不同的物理机房,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,同时需要变化时及时更新数据和扩容,避免容量数据退化。同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:下游使用固IP或固机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的下游之间法进行快速的流量调度止损。 要求:线关联不允许使用固IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的下游连接方式以实现下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行一条命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器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小时稳运行,就不是一件简单的事情了。所谓远行轻担,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: 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执行命令的要求,需要确何时分发命令、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境。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与位: 图2 解决规模带来的问题 在管理这个地基打好后,我们再来回顾下面的例。这个例中,地图研发的同学就可以在运维平台中选中导航的模块进行升级,运维平台会通过管理来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,例如在监控系统中,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,并在一条件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安全设备7x24小时的运转,为我们的业提供了硬件障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录信息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复?
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
2.群集设计通用规则 前端复制后端拆,实时改异步,三组件互换 前端复制后端拆,实时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要群集,而群集设计调优翻来覆去就是这三板斧: 前端是管道是逻辑,而后端是状态是数据,所以前端复制后端拆。前端器压力大了就多做水平复制扩容,在网站类应用状态-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,拆的越散操作就越爽,但全局操作开销更大更难控制。 实时改异步是我学的最后一IT技术,绝大部分“实时操作”都不是业需求,而是某应用法看到后端和Peer状态,默认就要实时处理结果了。CS模式的实时操作会给支撑带来巨大压力,Peer合作的实时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个脑大事拆分成多个小事,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表一样,拆散的小事需要更高业层级做全局事障。 在群集性能规划中,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。
M****H 2018-07-11
故障位场景下的数据可视化实践
图所示,我们可以照问题位的思路,将整体的可用性情况、分功能可用性情况、分模块的核心指标、流量的同比对比、分IDC的流量对比等,依次通过丰富的可视化组件进行呈现。使得在收到报警时,可以快速将故障缩小到具体功能、模块、接入流量、机房级别。 深入数据确根因 在故障处理过程中,全景数据仪表盘为我们缩小了故障位的范围,但大多数的根因仍然隐藏在数据的细分维度中。由此多维度分析的重要性就体现出来了。常见的多维度分析包括如下几种场景: 单维度取值对比分析:针对同一个维度的不同取值进行对比分析,例如确流量下跌出现在哪个省份。 多维度关联分析:分析两个甚至更多维度互相作用后数据的分析,例如如何确一个下跌是机房级别还是模块级别。 维度下钻分析:一些维度包含多个层级,例如省份、市等相关联维度的逐层下钻位。 我们针对这些场景,设计了相应的解决方案。 单维度取值对比分析 维度取值对比分析是一种最常见的细分维度位方式。对于同一个维度下取值数量较少的情况,可以通过多维度趋势图和饼图等可视化方式进行快速的分析,查看不同维度取值的取值状态,以及占整体比例情况。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
(这些运营问题都是2015年的,可能略有老化) 案例3.客户被同集团的云计算公司的欲哭泪,我们接盘时提了一大堆需求,我同样是拒的比接的多。客户问能利旧设备么,我认为利旧设备的配置都太高啦,还不如租我们的廉价器。客户要我们照旧接口去制开发,我指出用我们的SDK对接只有半个人日,而旧接口连文档都没有只能猜。客户要我们派几个高工长期驻场,我说明所有故障都可控且已演练,远程排障我们有10个高工主程,但长期驻场我们高工得抑郁离职了。客户担心日常事可做了,我们就帮客户做了月度巡检流程,但整个流程我们全程不参与,他们巡检成功就是双险,忘了巡检也有我们的监控兜底。 案例4.有公有云客户说要买最便宜的带宽,但最终沟通发现对方是要做非核心日志传。云平台默认的计费规则是行带宽免费,但免费不限流的行带宽不承诺SLA。最终结果是建议客户短期内买几十台低配云主机,同时做好客户端容错,长期看建议这些日志直接传至对象存储,还能配合我方大数据做MR。 案例解析 云计算主要企业客户,企业客户内部分为采购、技术、业、管理等多个角色,在本案例中的技术和运营团队是非常讲道理的。
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