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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
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,即正常变非正常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,上游模块可以通查询redis.noah.all的例状态结果,主动滤非正常的例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障例的操作,在查询程中会自动滤该故障例。 在下节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为底层的基础,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HTTP接口对外提供变更,用户通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)端提供了以下两功能: 流量鉴权:每组、单元、例的注册需要进行权限验证,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。
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,业线就具备了通流量调度进行止损单机房故障的基本件。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。 提前通知有损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业有损,用于战验证产品线各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。 无通知有损盲测:在各业线单机房容灾能力建设完后,进行不提前通知的有损盲测,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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这次验好玩的地方在于: 我定35分的任计划,结果ntpd将时间跃变越了第35分直接到了37分,但该任计划仍然执行了。而从执行输出结果是37分来看,这不是步快跑的踩35分,而是第35分被越了不存在。 这验里坑很多,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。这验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦里记得其他有历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望有朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网上能写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
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。但具体参与程中,这类工作很少有功案例,我做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,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、客户关系等原因没有投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这标。咨询标的交付物就是各种文档和报表,互联网公司的技术积淀在技术部,技术人员最烦的就是写文档,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,让售前承担技术文档书写也扛不住。传统IT外企做云IT咨询流程上没问题,但技术水平太差,也不被政策扶持。
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称上线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线上代码变更、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》中专门讨论)。般的业上线具有不定时操作、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%的生产事故由上线变更触发,如何减少变更程中人为误操作,提供灵活、稳定的部署系统是运维平台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,百度运维管理平台Noah发布了键上线部署系统——Archer。Archer致力于提供套产品线全程的可迁移发布解决方案,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程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起次上线的操作入口,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可以作为环节结合进整测试发布流水线中。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动
首先被读取到的是/etc/fstab,各磁盘挂载就位。这文件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID来标识磁盘,文件系统自检功能要不要开,这可以聊好几时。 看看各的启动优先级也是讲究多多的程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到云平台的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 以上内容只能算精简科普版的Linux系统启动程,正式版的启动程可以写十万字,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,但现在大家上云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上云就能少招研究这事的工程师,上云确也很有意义啊。 静人稀,沙子关好了门,气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,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》
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——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门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人力本等管理本上升,然而效率低下、可用性不升反降等等是非常可能出现的问题。百度对于这问题给出的答案是,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 在管理这地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这例子中,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,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)添加些指标采集任,并在件达时报警。管理通对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
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--云项目的施和结项是以结果为导向的,明确的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,事后给合理的故障报告。 后记 如我在《复制阿里云并不难》中所说的,云行业半IT界”,云行业将垄断IT界半的营收和利润。本文讨论的亿元大项目,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。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障诱因众多不可避免 单机房故障诱因众多,详细复盘若干单机房故障发现故障诱因大致可以分为四类: 基础设施故障:物理机房故障、网络链路拥塞、流量转发基础设施故障等 程序缺陷:程序隐藏bug、程序性能严重退化等 变更故障:测试不充分的程序、配置、数据变更,人工临时介入的误操作等 依赖故障:第三方故障例如通用的认证、支付、存储、计算故障等 单机房故障止损可靠性与效率急需提升 人工处理场景下,运维人员通常选择7*24时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急情况下进行响应、决策、操作系列故障止损动作,尽量挽回损失,降低故障影响。 但上述解决方案会面临如下问题: 响应可能不够迅速:例如间报警 决策可能不够精确:例如新手OP经验欠缺,误决策 操作可能出现失误:例如止损命令错误输入 “机器人”处理场景下,单机房故障自愈程序可独立完故障感知、决策、执行的完整故障处理程,并及时向运维人员同步故障处理状态。运维人员的职责由处理转向管理,最终运维人员在低压力值班中保证稳定运行。
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,还有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,有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,但这依据很难考证性。厂商做PB级项目但其群TB项目做的计费融合,厂商确数百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有总容量,发票存根也只是简单的信息费。客户的功案例必须是单命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发为开发运维程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署程可以拆解为两的步骤,是新软件包的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策程更是需要采集大量的时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是通软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通ps查询进程状态,通df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
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,因为卡得匹。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
2、进行云计算器维护;几大云供应商自己也要维护器,那些大中型企业肯定会自己做私有云,在这云计算平台里也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的系列维护工作,但自动化运维技术会让运维人员的数量大大减少,可能每公司只有团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造有限的技术革新,比如说现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿里盛大新浪没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管理生产线)也有类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大家工作的时候习惯网站相关的工作,但你学Web就定要网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足没有前途的行业。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云计算是商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前云计算公司聚集在线大城市,环境规范稳定但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。二三线城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。 云计算平台提供的是互联网,大量的互联网部署在本地会有极大的管控压力。二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍有不解可能就会封禁大批互联网,但道封网命令就可以毁掉云计算公司的声誉。如果当地政企要做好云计算就要从管理者变为者,必须在管控违规违法时不惊扰正常业,甚至主动出击为正常网络保驾护航。 前几是从降低本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动上门寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云功模式案例,旦摸出来案例会迅速推广到全国。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——本篇
中国的云计算是快速发展的行业,业内里的玩家很拼,也围观了很多临渊慕鱼的人。我在曾经和很多人聊如何设计、采购、投资或者监管云计算,现在将我的观点通网文分享给大家。 以前写了几篇万字长文但可读效果不好,听朋友建议这次拆独立的短文了。 这是第篇——本篇,如果你要云计算平台,那你要付出哪些本。 本文目标客户群,云计算公司的老板和雇员,云计算行业投资人,重大采购客户也要看看评估本。 要做好云计算必须的本主要分六大类,听我讲完这六大类本,我再和大家聊聊谁有本优势,谁能如何发力。 1、硬件本 硬件本主要就是采购器、交换机及其零部件的本,富豪大厂还会采购硬件负载均衡和硬件存储,科研大厂还会自研整柜器。这里厂商只能用媒体价买器,大厂商次采购上万台器,能把供应商的利润压榨到低于余额宝收益。 我直说Intel是云计算行业最大赢家,每云计算大会Intel会慷慨赞助,因为只要你的技术选型不太生僻要采购Intel的硬件。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
对于落是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方的际损失更,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障的部门。甲方只能根据云厂商销售和线的能力和态度,确认自己交钱了能否买到靠谱的。 最重是商誉 云计算既是资源又是,资源相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商业信誉。商誉分为企业商誉和人商誉,云厂商的企业商誉积淀不足,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优大赛无法相提并论。大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择信任能有人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有客户非常信任某云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某云低5%;但是某大云的机制有问题,出故障从来是衙门话,每次故障要客户去乱猜和背锅。最终这单子在客户执行层的暗助之下,该云快速把业来并坐站住了,这份暗中相助就是靠人商誉带来的信任。 我和大客户谈故障的时候,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。
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,时改异步,三组件互换 前端复制后端拆,时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要上群集,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,在网站类应用上,无状态-会话保持-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,但全局操作开销更大更难控制。 时改异步是我学的最后门IT技术,绝大部分“时操作”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大压力,Peer合作的时操作可能会让数据申请方等宿。架构师将无脑大事拆分,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表样,拆散的需要更高业层级上做全局事保障。 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,架构师要完补不足而损有余的选型。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
云管平台可选接入厂商满足中型客户需求,毕竟不用自己做维护;但遇到重型客户需求建议直接在高配虚拟机上自己搭,或者走混合云物理机接入VPC的模式。 不考虑高可用性的。这其挺尴尬的,理论上来说即使是内存缓存型也有双活机制,但是厂商PaaS的后台架构完全是黑盒,没出故障时是专业架构,出故障了是百年遇,大是“只考虑人品”的。以RDS为例,不同厂商的RDS可靠性千差万别,我亲眼看很低可靠性的,也听朋友说本厂的RDS可靠性远超普通DBA;但RDS对客户只暴露接口,我们不知道厂商给主库磁盘做没做RAID,也不知道主从库会不会在同物理机。所以前文中我对中客户用PaaS当做节省自己搭建的人力,对大型重型PaaS需求建议案处理,因为各厂商通用的百倍赔偿根本就是免责款。 对象存储(OSS)和CDN。我直不理解Nova和Swift如何从业上联动,做虚拟机时跟客户解释买虚拟机不关心OSS,做对象存储时解释OSS和其他云平台没什么好混合的。
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