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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,上游模块可以通过查询redis.noah.all的例状态结果,主动过滤非正常的例,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有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。
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: 各业线拥有各自的规范,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; 多种网络境及大部署; 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。涉及大及不同网络境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的规范,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文件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的规范。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
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。 单机房故障止损流程 一个完整的故障处理生命周期括感知、止损、定位、分析四个阶段。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
直接损失括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造的商业赔付等,间接损失括用户信任度下降、给竞品占领市场机会等。 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、操作一系列故障止损动作,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过程,并及时向运维人员同步故障处理状态。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
Serverless的之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的把戏,Serverless才是正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其SaaS产品和狭义的云计算没一毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。 SaaS产品已经出现并流行了十几二十年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建站等等SaaS是比各位读者从业年龄还长的老古董,最新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖云器,这些应用上云走公网和之前走内网区别并不大,用物理机和虚拟机区别也不大。 狭义的云计算是企业,目标用户的是企业IT技术人员,而SaaS云的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。 从这一点来看,这些SaaS只是云平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有区别。只要SaaS云没自建IaaS和PaaS的技术能力和意图,那他们就是客户而非友商。
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:网上能到一个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
每个公司不相同,他们可能强力推进项目,也可能暗地里阻塞施,大部分情况下是被动拖沓进度,但合理引导很容易积极配合。他们的诉求更简单直白: 操作的简便清晰不出错 建设和维护的劳累程度 云IT技能的个人稀缺含金量 云对旧有烂工作的解放 云对个人基础技能的替代 稳定故障清晰 汇报汇总展示方便 要想让IT技术执行人为云厂商的好帮手,工程进度靠项目经理配合,资源协调靠销售配合,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和做到亿元销售额,只有以资源为载体,客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中,云厂商追求市值和利润不能讲这些老套路了。 我们先列出来哪些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几台器 目前荒废了,因为卡得一匹。
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,我们再来回顾下上面的例。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)添加一些指标采集任,并在一定条件达时报警。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。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安全设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件保障,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,这些资产可能变运维人员的“袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常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?
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
这类厂商在国内发展不太顺,和他们沟通主要看他们有什么合作诚意,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,所以不用考虑保减排问题,但其带来的保节能问题很严重,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,因为现困难资源有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。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
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过程中重要的一,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个的步骤,一是新软件的上传,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 软件运维过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,自动执行的决策过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,一种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另一种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过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,有一个共同的目的: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”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一条命令”的意义所在。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
前言 沙龙的镳局已改客栈。东方的大梦没法不醒了。----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,偶尔我也会练练聊聊,纪念一下那个搞技术的黄金时代。 本文聊个很有嚼头的技术问题,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。 正文 1.主板加电和硬件自检,就是开机第一屏启动界面。 CPU和内存插得有问题器会滴滴乱叫,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。 早期内存器一般有内存检测的功能,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,也有是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。系统安装镜像有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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
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,功了就会甩开这个袱,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一命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。考察案例性的方法主要靠听对方能否自圆其说,甚至让多个厂商当面质疑,能逻辑自治的厂商终归还是靠谱一些。 大客户对云端数据的处理的要求比中客户更简单,因为复杂业功能可以自己做,还可以要求厂商为自己做定制开发。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
有个客户非常信任某个云销售,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。最终这个单在客户执行层的暗助之下,该云快速把业切过来并坐站住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带来的信任。 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。面对意外故障,我们有信心向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏认错是对客户的最后尊重,而公开事也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去大家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到云计算领域的。而云的高科技光褪去、产品同质化以后,企业的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂的云到底哪些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——本篇
以前写了几篇万字长文但可读效果不好,听朋友建议这次拆七个独立的短文了。 这是第一篇——本篇,如果你要一个云计算平台,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,大厂商一次采购上万台器,能把供应商的利润压榨到低于余额宝收益。 我一直说Intel是云计算行业最大赢家,每个云计算大会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。 2、机柜本 机柜本简单说就是电力本,电力是的资源,不是摔一把钞票到地上就能买到电力,IDC的不间断供电要求是等同于ICU病房的。
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