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w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完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。那么如何验证业线是否具备该能力、能力是否出现退化,我们采取盲测验收的方式,模拟或制造故障,验证不同业线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业线进行容灾能力建设的不同阶段,我们从对产品际可用性影响程度、本、效果等方面权衡,将盲测分为三种类型: 无损盲测:仅从监控数据层面假造故障,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业际无影响,主要验证故障处置流程是否符合预期、入口级流量切换预案是否完整。 提前通知损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业损,用于战验证产品线各个组件的逻辑单元隔离性、故障应急处置能力。同时提前告知业盲测时间和可能的影响,业线运维人员可以提前准备相应的止损操作,减少单机房止损能力建设不完善导致的损失。 无通知损盲测:在各业线单机房容灾能力建设完后,进行不提前通知的损盲测,对业来说与发生故障场景完全相同。验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。
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-1,即常变常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,上游模块可以通过查询redis.noah.all的例状态结果,主动过滤非常的例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障例。 在下一节中将具体介绍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。为了保证平台稳定和安全的运行,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、例的注册需要进行权限验证,用户只申请了合法的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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
现在虚拟机不能像CDN一样随意迁移,但未来Serverless崛起,计算能力也会在多厂商之间漂移的。客户提前把云管平台从计费和权限层面做好,至少在项目级别可以和多个厂商侃价,还能模糊计费相关业数据。 五、企业IT咨询和 前面的云计算免不了卖资源或者卖软件,搞IT咨询和可以让公司增加企业的融资概念和收入构。中型云厂商尝试转型做这类工作避开本搏杀,大厂商嘴上说不要眼神也很诚。但具体参与过程中,这类工作很少功案例,我做功过这类项目感慨也很深,本段落重点解释这些现象并给出建议。 先说IT咨询,过去云计算平台吸引到的本敏感的游戏客户或者技术优先的创业客户,这两类客户不会为一时一千元的咨询付费。现在高净值客户放出来的云计算咨询标了却没人投标,因为型云计算企业因为资质、高层合作、客户关系等原因没投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这个标。咨询标的交付物就是各种档和报表,互联网公司的技术积淀在技术部,技术人员最烦的就是写档,而且技术人员匮乏的想象力和沟通能力并不适合做咨询标,让售前承担技术档书写也扛不住。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
前言 沙子龙的镳局已改客栈。东方的大梦没法子不醒了。----老舍《断魂枪》 云计算大潮到来了,我把IT技术像五虎断魂枪一样收起来了。我不会将它压到箱底,偶尔我也会聊聊,纪念一下那个搞技术的黄金时代。 本聊个很嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己安装系统以后,丧失了这么多乐趣。 1.主板加电和硬件自检,就是开机第一屏启动界面。 CPU和内存插得问题器会滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插无所谓,因为这些外设不属于经典的计算机系统。 早期内存器一般内存检测的功能,但256G内存的器启动的速度也太慢了,重启一分钟能启动的还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,所以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板大是BIOS引导,也是UEFI引导,但从器用户看区别也不大。 主板可选从USB/SATA/NIC这几类接口上获取引导数据,而且可以排队式加载,第一个加载不功就尝试第二个。系统安装镜像个防止误操作的倒计时,而网络引导一般是排在末位,硬盘引导就是通用的系统启动的方式。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这个验里坑很多,个人要和时间赛跑才能完验,我做了8次功了3次,每次等了10分钟以上。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦里记得其他历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网上能找到一个写NTPD和ntpdate的水和本内容些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
3、大型用户谨慎选型 大型用户即使只存储1PB,每年也要花100多万了;中型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还更多技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,大型客户比中客户更难办,客户是嫌价格贵,大客户却怕低价砸场。云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔钱做,但采购决策层更喜欢看谁的报价最低。数十PB的数据上云后基本下不来,平台方无论是提价还是降速,的是追加预算的手段;如果对方是赔本卖吆喝,功了就会甩开这个包袱,失败了就直接倒闭。我谈PB级存储项目时,我很愿意分享不同底层技术带来的本构,为什么同样的价格我们还能挣钱而友商已经在贴钱,相关内容会在第四章节详细说明。 功案例是很重要的决策依据,但这个依据很难考证性。厂商做过PB级项目但其是一群TB项目做的计费融合,厂商确做过数百P的项目却和标准对象存储功能不通用,这类事情太多了,对象存储合同上不会总容量,发票存根也只是简单的信息费。客户的功案例必须是单一命名空间容量达到PB级别,并简要说明件数量和主要读写场景。
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; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大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、中转及单机agent+部署插件几部分组(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通过心跳获取任后,调用部署插件执行际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥各自的包规范,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件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
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--云项目的施和结项是以结果为导向的,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学IOE类集商。 资源持续--亿元大客户不要求云平台永不故障,但要云平台承诺清晰SLA,事后给个合理的故障报告。 后记 如我在《复制阿里云并不难》中所说的,一个云行业半个IT界”,云行业将垄断IT界一半的营收和利润。本讨论的亿元大项目,目标就是拿下IT圈的营收上限。现在亿元大单是云厂商在侵入系统集商的势力范围,后面云厂商会得到越来越多的亿元大单。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
章概览 过去的章为大家介绍了百度云智能运维的方方面面,从监控、部署等传统的运维技术到智能异常检测、故障自愈等智能运维技术,这些运维基础能力和黑科技,是十年来百度工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了百度运维十年间的创新历程。很多同学在看了这些章后,在想如何把这些领先的运维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设运维平台不是一蹴而就的,本也让人望而却步,于是不少同学在希望我们能够一个产品的形式输出这些技术,方便将这些前沿技术运用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的运维场景与需求,结合百度历年来运维的经验与技术沉淀,并经过运维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个百度的运维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,必要说一下百度内部的统一自动化运维平台Noah。Noah来源于圣经中“诺方舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚的平台。作为一系列运维系统的集合,Noah包括了管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任调度等等,已经了百度数年之久。
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,同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)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时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 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****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 目前荒废了,因为卡得一匹。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百度EasyDL
拿1000张图片使用百度EasyDL训一个图像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训本分类模型,也只需8分钟。 由于百度EasyDL低门槛、高精度、更轻快的特点,为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月式发布以来,百度EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,百度EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在百度EasyDL开发者中,南方电网这类巨头,也一些中型企业,他们能训最贴合自身业的深度学习模型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生外力破坏的施工点300余处。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
前言 这是本系列的第三篇章,之前已发布了本篇和产品篇两篇章。前说过本,说明我们怎么做一个云计算平台能不亏钱;还说过产品,说明云计算哪些东西可以卖; 一、云厂商的姿态和现状 云厂商们经常参加各种“开发者大会”,开发者们也用自己的热情帮云平台完善产品,但能带来营收的还是大客户大项目。这些大客户大项目可能是事业单位、国企、外企、大型私企,也适用于已经做大的互联网公司,采购决策人会是CIO到采购部这条线上的人。大公司大项目的的采购过程中,技术团队只等同于财部、法部的否决权,采购决策人不会从云厂商的角度考虑问题。 云计算产品不熟不清晰不明确,只技术人员能和客户谈产品和方案;但是在大型项目中能卖方案的是销售人员,技术人员提供的所材料是给销售提供的工具,让这些销售人员说倾向己方的采购决策人、转化倾向友商的采购决策人。 采购线的人不关心你用什么技术流派,在他们看来云厂商卖的绝大部分是替代性产品,一部分是开创性产品;替代性产品是比旧产品什么优势,开创性产品能给他们带来什么新利益。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
前言 云计算是一种不仅要一次性验收其能力,还要持续关注其品质。客户用IaaS云就跟用IDC一样,用谁家的云就知道谁家故障,用一家就知道一家的短处才是常,只前一个厂商烂到无可救药,客户才会对新厂商充满认可和感激。 本的目的就是归类IaaS云故障的表层现象和深层原因,客户知道云的短板才好做系统设计,云厂商出故障也要老认错,别总把客户当外行来糊弄。 至于PaaS云和IaaS云的设计现思路完全不同,不在本讨论范围内。 客户的感知和建议 IaaS云的核心资源是云主机,其他IaaS资源是依附于云主机的;云主机的可靠性略高于物理机,但并不是云主机永不宕机。 只要云主机采购量稍微上规模,云主机用户总会遇到一些故障。请谅解和忘记供应商的营销话述,云主机用户必须自己在架构设计层面规避这些故障。 网络抖动 现在云平台已经用SDN组网,SDN本质是“软件定义网络”,其主打卖点是灵活管理和控制,其性能和稳定性并不是主打方向,SDN软件的质量也要略差与于传统厂商。云平台网络IO超卖复用,而且用器CPU软解海量报,其性能还是比传统网络略差的。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也兼顾外企中国分部的客户。这类厂商在国内发展不太顺,和他们沟通主要看他们什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集企业,这类厂商已经地方政企几十年了。他们最大的优点和缺点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。 云计算行业不需要大量雇佣本地劳动力,无法解决大批就业问题;云计算核心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,所以不用考虑环保减排问题,但其带来的环保节能问题很严重,每个数据中心会占用大量电力。 对于四线城市政府和中型国企,因为现困难资源限是搞不了云计算的;二三线城市和大型国企才能提供云计算公司感兴趣的资源。
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