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疏****月 2018-07-09
一键线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《嗖的一下,让数据自动生效》中专讨论过)。一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,提供一个灵活、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发布了一键线部署系统——Archer。Archer致力于提供一产品线过程的可迁移发布解决方案,实现一键完机器初始化、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一次线的操作入口,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可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
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一分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关信息 ,这些信息包括:在机器部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个名到资源信息的一个映射关系。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
1.云目的分析 大型云用户云的宏观目的和普通用户类似,但多角色多部的利益诉求非常复杂。 降低本:客户最直观的诉求,或者削减IT预算,或者同等预算下支撑更多的;其他客户诉求都难以清晰描述,唯独本可以看发票和合同。 明确责任:客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任,相比软件厂商和系统集商,云厂商的责任覆盖范围会更广泛一些。 收拢数据:云本身并不碰业数据,但云是很好明确业数据存储位置的机会,云业改造是规范数据结构的理由。 求新图变:企业客户在气势如虹时要居安危,在困境危难之中穷极变,IT技术是企业的潜在增长点甚至退路。 本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目,CDN和IDC资源可以用做计收载体,但不能做为云目的分析。亿元以器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润,这些资源厂商也在跟云厂商学习如何包装项目。 2.客户角色利益分析 大企业多角色之间的利益诉求不同,所以表现形式也不同。我将客户三大角色列出来讨论,销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求,才更好游刃有余的客户。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
干货概览 在故障自愈机器人,保你安心好睡眠一文中,我们介绍了单机房故障自愈的必要性和解决路。本文主要介绍单机房故障自愈前需要进行的准备工作,具体包括: 单机房容灾能力建设中遇到的常见问题及解决方法 基于网络故障及业故障场景的面故障发现能力 百度统一前端(BFE)和百度名字(BNS)的流量调度能力 单机房容灾能力--常见问题 单机房故障场景下,流量调度是最简单且最有效的止损手段,但我们发现业线经常会遇到如下问题导致无法通过流量调度进行止损: 1.存在单点 描述:系统内只有一个实例或者多个实例部部署在同一物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点所在机房或单点自身发生故障时,无法通过流量调度、主备切换等手段进行快速止损。 要求:浏览请求的处理,不能存在单点;提交请求的处理,若无法消除单点(如有序提交场景下的ID分配),则需要有完整的备份方案(热备或者冷备)保障单机房故障时,可快速切换至其他机房。 2.跨机房混联 描述:下游之间存在常态的跨机房混联。 问题:逻辑单元未隔离在独立的物理范围内,单机房故障会给产品线带来局性影响。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
前几条都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寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,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,一旦摸出来案例会迅速推广到国。这个窗口期只有三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心里有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手里抢单。地方政企和这类企业合作时有很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术有哪些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。在业规模发展到一定程度后,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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
几个业内好友都明确说一根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何一个波分(或者不做波分)都可以跑100G以。 后来我和于老板深究原因,不可能几个朋友都骗我或者都蠢,很可能前些年光纤波分机自己只能甩出10G口,或运营商租光纤餐里只有10G规格,给大家造了裸光纤只能跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商那里租,而且价格很贵还必须买波分设备等等;其实现在企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤一公里也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是外汉,但同样的技术误解让我想到了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以(2014年市价)。但很多货真价实的IT专家也在此事跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该少迷信多考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种新AI能力呈现
比如百度EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制词法分析快递申请,一秒拆分姓名、电话、住址等信息;更具科研意义的还有百度EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,百度EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足线要求。 与卓繁信息的合作,百度大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政新模式为社会公众提供年无的24小时自助办事,提升了政府为民的能力。 开放日当天,网红智能猫窝的设计者百度大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
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。 一个经典PaaS应该只是一个进程,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并不信任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安性,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。一旦用户在对象存储平台堆积了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,最终客户觉得云平台什么都没做,大数据PaaS都用IaaS定制模板虚拟机了。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
干货概览 百度拥有百条产品线,数十万的,每个时时刻刻都在产生着海量的监控数据,形的监控项规模总数已达数十亿。面对如此海量的数据,在日常运维(如故障诊断、本分析、性能优化等场景)过程中,传统的统计图表难以有效直观地展示如此庞大的数据。因此,优秀的监控数据可视化产品就呼之欲出,他既要数据准确、面、时效性高,也需要提升用户的使用体验,使其能在茫茫数据中一眼就能发现想要观察的数据。 那么怎么做才能适应用户需求、完精准展示,同时又能挖掘数据价值呢?下面我们从故障诊断的场景出发,来看百度智能监控平台是如何充分利用数据可视化武器来解决实际业问题的。 故障定位可视化路 在标准的故障处理流程中,故障定位一般可分为两个阶段: 故障止损前:期望可以快速获得可用于止损决策的信息,做出相应的止损操作使得恢复。比如通过确定故障范围,调度流量绕过故障机房或摘除故障实例等。 故障止损后:仍需要进一步到导致故障的深层次原因,确定故障根因,将线环境恢复到正常状态。
林****颖 2018-07-10
中国云计算现状——本篇
小型云厂商基本都是一个13安电机柜每月花四五千块钱;大型云厂商都是自营无利润IDC、整柜器、高效散热系统,虽然节能效率有夸大吹嘘的分,但本是远低于小型云厂商的。 3、网络本 网络本包含IP和带宽,租一小段IP不贵,但是可能有钱也买不到几万个IP。带宽是云计算运营的硬本,大厂商的集采压价优势同样明显,而且大厂商还可以拉很多对等互联网络节省资费。此外还有还有DDOS问题、IP段被污染问题、ICP备案问题也在提高网络本。 4、本 巨大的采购体量必然会造极大的资源置,假设我一次采购架200柜器,那就要售出5万台虚拟机才能充分利用硬件。硬件从架之时就在不停的折旧,但虚拟机能卖多快却不好预估;而你可以随时线200个机柜,那就代表机柜和网络也留了很多富裕。 理论来说,大厂商规模大,留作富裕置的百分比会小一些,小厂商规模小,留作富裕置的百分比会大一些。但以前从未有过需要机柜带宽加器一起做规划预估的情况,大厂商的资源估算人员未必估的够准确,不会是资源紧绷到过度超卖,就是大水漫灌一样的浪费;而小厂商的客户固定估算简单,就算资源不足也不是大新闻。
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