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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,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? 游有哪些,不同的游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同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套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,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,它提供了名到资源息的个映射关系。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平——NoahEE
在业规模发展到定程度后,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同部(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人力本等管理升,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,管理要解决的最核心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,我们再来回顾下面的例子。这个例子中,地图研发的同就可以在运维平中选中导航的模块进行升级,运维平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(而不是单机器进行操作)添加些指标采集任,并在定条件达时报警。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。
疏****月 2018-07-09
线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的下,让数据自动生效》中专讨论过)。般的业线具有不定时操作、业部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供个灵活、稳定的部署系统是运维平研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,百度运维管理平Noah发布了线部署系统——Archer。Archer致力于提供套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现键完机器初始化、部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为个环节结合进整条测试发布流水线中。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
次工业革命开始时,每个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统标准,电力能源能集中供应,云计算平可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低本,让客户直接付费购买息技术,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放在云平就像资金放在银行样,银行可以根据储户的流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云平样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。 综所述,云计算就是将分散在各个公司的息技术资源汇聚到个大平,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,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,我们般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响和传统工厂并不相同。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最熟的PaaS是CDN,最有魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个个经典PaaS应该只是个进程,进程是无法长期存储数据的,小量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间有限,因为企业里已经有数据库和DBA了,DBA并不任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企业里本来就没大规模对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好手简单,客户对它是积极拥抱甚至业依赖。旦用户在对象存储平堆积了TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署来了。广域网传输稳定性不够本又过高,只能是计算组件跟着存储就近部署,PaaS云创业公司从对象存储入手才更有客户粘性和横向扩展空间。 大数据类PaaS类似于云数据库,用户要自带海量数据过来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得云平什么都没做,大数据PaaS都用IaaS定制模板虚拟机了。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几器 目前都荒废了,因为卡得匹。
布****五 2018-07-10
如何执行条命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行条命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几机器每天执行几亿条命令,同时保证时效性,保证执行功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是件简单的事情了。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子如下: 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。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平
云厂商提供OSS+CDN的好处就是内网互通节省带宽费用,但大客户很可能越过云管平直接采购,小客户年可能只节省几块钱。云管平要集OSS和CDN时,定要注意这两个是没有区域概念的,比如客户用了百度北京的虚拟机加七牛浙江的云存储和阿里全国的CDN,此时客户业绝对跑的通,三方互通有额外网络开销。云管平的资源创建和计费系统都要考虑清楚,尽量资源走个供应商,或要求不同供应商之间相互免费。 述PaaS资源都有个特点,可以按照使用量付费,或者提供贴合到业逻辑操作层面的支持功能,那也就代表着客户的计费访问数据铁定会被供应商拿到,而业数据是否被偷窥要看供应商自律。 我们再看看下文些更专业(偏)的。 容器云入槛太高,在中小客户场景下缺乏功案例,如果没有具体项目要求容器云,就等到接完面的PaaS再考虑接入容器云。 反DDOS攻击只能由云厂商提供,因为开销偏大计费不灵活,但又没有日常管理需求,客户到云管平到厂商沟通时直接用邮件、工单和合同即可,如果没有频繁攻击和检测需求,可以不留展示界面只用邮件通知。
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;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是微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,个是室内装修工作,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,也有平输出。是个比资源更难量化的概念,我只引把火苗出来。 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保护。 友好接口--面对亿元大金主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒了就要IOE类集商。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
只做入常识级系统优化,没用专用文件系统也没写裸设备,据说每个节点有50%的性能优化余地。 整体结构可以简化到不需要画架构图的地步,群集有几个功能项,你想合并几个也行,想分个进程也对。 因为有超高的容错性,所以群集自协商机制比较简单,嗯,应该说是简陋。 我们不买高配器,因为我们的技术是做公有云过来的,公有云定价不看本只看友商的价格,合理花钱才能生存下去持续;我们不做单点极限性能优化,那是招不到架构师才走的歪路。这是最有性价比最实的架构方案,我们练得是招致命的杀敌功夫,不是翩若惊鸿的表演性武术。 个基于http对象存储的架构场景有三个主要角色:读写代理、元数据、存储。 读写代理,客户端直接访问的Web server,它不存数据只是代理。 元数据,客户可见的Metadata息和不可见的Filehandle等息都在这里。 存储,实际数据落盘在这些,有不同的存储形式。 此外还有些辅助角色,简单列下但不细聊了。 客户端SDK,简化客户访问,还能做些容错遮蔽。 群集状态同步,99%类似Zookeeper。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD做时间调整会有效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业(详情见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD本机时刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。我们很难功调试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,代架构师为什么有这个误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,新代人将偏见神化为迷
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
看看各的启动优先级也是个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写万字,有兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招个研究这事的工程师,云确实也很有意义啊。 静人稀,沙子龙关好了小气把六四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
智能运维平:提供对AI能力的支持,如:统的数据(运维知识库)、运维开发框架,以及给AI策略实验和运行的运维策略框架等。 故障自愈机器人:针对单个业场景进行平化抽象,使之个基础,基于AIOps平研发和运行。 AIOps时代的职责和技能变化 平研发工程师负责运维平及基础组件的研发与建设。 在传统运维场景中,平研发工程师负责平、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对运维的场景中,会覆盖运维相关的管理、监控、变更、流量调度等相关平。 这部分平是运维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平的建设。 同时在AIOps场景中,数据为了中心,运维各种状态息转换为大数据,机器习则作用在大数据进行分析。在百度AIOps的实践中,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组了完整的智能运维平,三大平的建设和实施离不开大数据、机器习架构的引入。这就要求平研发工程师具备大数据、机器习平架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器习平、算法策略平系列大数据和机器习平架构能力。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架中,单机房故障自愈解决方案构建在运维知识库、运维开发框架、运维策略框架三个核心能力之。具体过程为自愈程序搜集分散的运维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划的止损操作,并通过标准化运维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可用的自动化运维平,实现了业在任意单个机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 如何证明已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知故障? 人工止损时如何收集故障息? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 如何设计单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险? 如何应对不同业流量调度策略和平的差异?
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平账户体系
这个账户只是为了让客户低本的获取,不包含客户给供应商的任何承诺,双方的权利义要看商合同。 第二.账户内资源隔离 企业客户尽量会将资源集中采购,在采购IDC/CDN这类简单时不用担心资源混淆。但套用过去管理虚拟机的经验,管理IaaS和PaaS时要有资源池隔离,不同部和项目的主机资源要分别计费和管理。 个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云主机费用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设限,外部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是个账户管所有资源的“大通铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费金额;万云平调整了资源价格,较真的客户又要从头重算次。 这个“大通铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有个人去登录云平,或者将不同业注册完全孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉重,客户选个云平管理员完所有操作,客户的项目越多管理员员就越晕越累。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
其他客户内部部会挤兑欺压这两个部,而已经入围的云供应商不会太介意这些部的态度。 我举个偏点的例子,个造纸厂的IT说,虽然开源社区的邮箱方案简单又免费,但他还是会买商业邮箱。他自己搭出来的免费邮箱会天天有人挑刺说不满意,而他买商业方案以后,谁有意见谁就去找老板请款买新模块,反而落个清静。 我们并不介入用户内部管理问题,但我们要把客户变朋友,而不是做个冷脸旁观的衙。 4.推进业的能力 无论是个人技术革新业绩,团队节省本业绩,还是内部工作流改善,甚至对外能力优化,都是帮推进客户的业,帮客户出政绩。 客户很容易会异想天开,我现在更多是说他们的想法达不到出政绩的目的,大鸣大放后黯然收场,对客户也不是好事。 传统IT企业在198X年功崛起,是因为他们的技术帮客户延伸了业能力,比如用ATM机帮银行拓展柜、用更好的技术算账和转账;最近几年则只能靠拿软硬件升级来从客户手里套钱,那些IT系统只是保命续命却诞生不了新生命。 希望云厂商能够引以为鉴,我也在摸索如何帮客户真正意义推进业。 人员需求 客户需求不能靠谦卑的态度来引导,而是可靠IT技能方案的输出。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
为了让流浪喵过幸福的生活,程序员出身的他用百度大脑动物识别技术和百度EasyDL打造出 “猫脸禁”、“病猫识别”、“绝育识别”三大智能功能,给流浪猫个温暖的住所的同时帮助救助志愿者发现生病和未绝育的流浪猫。晚兮提到,凭借百度大脑的开放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项主要AI功能,看似高冷的AI技术最终化为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年百度大脑走进6大城市举办7场行业创新论坛,发布了企业、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政7大行业解决方案,推动AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。百度大脑目前已经落地20+行业,生态赋能已燎原之势。 百度大脑新品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进步激励开发者习应用百度大脑开源能力,百度大脑现已提出了“百度大脑新品体验师计划”,希望与开发者起推动百度大脑进化,帮助他人长,探索AI前沿应用。
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