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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,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,含了些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游有些,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套分布的名字系统,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 ,这些信息括:在机器上部署信息(机器IP,部署路径,配置,端信息),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。
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)造成的商业赔付等,间接损失括用户信任度下降、给竞品占领场机会等。 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成故障感知、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。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
这个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,这都可以聊好几个时。 看看各的启动优先级也是一个讲究多多的过程,iptables会network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端启动失败。 后记 以上内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正版的启动过程可以写十万字,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,但现在大家都上云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上云就能少招一个研究这事的工程师,上云确实也很有意义啊。 静人稀,沙子关好了门,一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。叹一气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,交付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等的模板化云主机,决定资源池成本的是硬件和电力的价格,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的装,完成资源成本分析、交付展示和付款周期核算;在硬件资源池交付时,云厂商的优势长处是大规模交付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。 3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的,所以资源部署慎重但客户流动成本低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。 3.3数据存储池 数据存储池是很难年均摊营收上亿的,但定个1000万的目标是能实现的;如果有1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。
h****8 2018-07-10
能力梦想更重要——企业级难寻产品经理
个人产品经理是一个需要梦想和热情的职业,但在政企和工业级IT领域,能力梦想更重要。 本文是想说清楚,政企和工业级软件领域,能力梦想更重要,个人产品经理来到这个行业就会被秒成渣。如果一个企业要招产品经理,要知道这个行业有些难点痛点,需要什么样的产品经理(其实是软件和设计师)。 1. 需求拆解的能力 个人产品经理在设计一款APP时,是可以用生理上的主观感受给产品打分的。但是让一个产品经理来设计个流水线自控系统,他的主观感受并不重要,必须用技术和业能力将客户需求描述和引导。某些产品经理因为自己毫无感受憋不出词来,就把客户的要求当做圣旨跪拜,这不仅是吃扒外,还是会搅黄项目的搅屎棍。 要拆解客户的需求,必须技术上能跟客户做平等对话,业上了解客户工作流程,还要理解大型客户内部的利害关系,不能靠“视察”客户会议室装专家上宾,也不能像外行一样凡事都跪问客户。 我举第一个例子是很多系统都有监控,监控系统的产品经理要完成下列工作才合格: 技术:产品经理对“check tcp 80”和“check http 200”这类业术语没概念,需要客户被坑一次骂一次才能改一点点。
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这个平台上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。在早期业为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业的发展,分布应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,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。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门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人力成本等管理成本上升,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。
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,模拟或真实制造故障,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,我们从对产品实际可用性影响程度、成本、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,对于业实际无影响,主要验证故障处置流程是否符合预期、入级流量切换预案是否完整。 提前通知有损盲测:真实植入实际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入真实错误,对业有损,用于实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成后,进行不提前通知的有损盲测,对业来说与发生真实故障场景完全相同。真实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。
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; 多种网络环境及大部署; 提高自动化效率,能够集成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实现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(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,调用部署插件执行实际任。涉及大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。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目信任,不相信t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目信任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
这个窗期只有三五年,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抢单子。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些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国场吸引过来的,也有兼顾外企中国分部的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们有什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经地方政企几十年了。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
前言 上篇文章《中国云计算现状——成本篇》(特大首发改名为《做好云计算要花多少钱》)讲的是成本问题,即什么企业有可能能做云计算。本文是第二篇产品篇,目标客户是云计算产品经理和云计算标准用户。我从一个老用户的角度谈谈每种云计算产品该如何使用,些产品改进是刚需放心吐槽,些产品有内因就是改不了。本文主要说用云产品的问题,买云产品的问题在采购篇单聊。 正文 现在是2017年,云计算是物理硬件的优质替代方案,客户很认可云计算极低的采购和交付成本优势。这时候我们要少被企宣PPT洗脑,追求华而不实的远景,这些PR文章的受众是风险投资、客户决策层和创业者。我们应该摸清楚云方案和硬件方案有什么特点和局限性,客户明白特点才能使用得心应手,客户明白局限性才会早作备用方案,产品经理心不慌才会关注核心功能。 一、IaaS产品 IaaS平台的本质是,产品以做硬件资源的虚拟化为本,业上承接物理硬件替代需求,其优势是最快速度最低成本交付,客户为预占的物理资源付费。IaaS产品是最经典的云计算,核心组件是云主机,如虚拟网络、云硬盘和安全组都是为支撑云主机业的。
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 目前都荒废了,因为卡得一匹。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
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,如sftp的集中,p2p的点对点等。 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,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都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实时信息(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)方间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有一个共同的目的: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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
对象存储还会用Fuse/NFS/FTP等手段来一些传统客户的低负载低需求需求,以保证尽量减少客户的业变化。如说银行依赖一套存储的应用有50个,其中5个高性能应用必须改用对象存储接,而另外45个低需求应用可以沿袭旧的访问方,否则换个存储要改50套应用是推不下去的。 三、如何采购对象存储 各家公有云都做对象存储,那么该从些维度选存储,我有一些思考和建议。不用带任何情怀和理想,一年内能达到的存储容量是用户分类的唯一标准,GB/TB和PB。同样也不带任何理想和情怀,企业采购云就是公平交易,不要奢求免费的蛋糕,我们只期望能物有所值就够了。 1、型用户宽松心态 如果你是一个GB级用户,一年内存储量都不会达到1TB,这时候用对象存储只是为了方便开发应用,不用太多思考存储自身特性。 首先谈价格,100G数据的存储成本每天就几毛钱,我不想讨论如何节约一毛钱的问题。 对象存储和云主机没任何直接技术关联,它是一个独立到孤立的,典型互联网架构中,对象存储甚至不和云主机交互任何业数据,云存储直通客户APP。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
如上图所示,我们可以按照问题定位的思路,将整体的可用性情况、分功能可用性情况、分模块的核心指标、流量的同环、分IDC的流量对等,依次通过丰富的可视化组件进行呈现。使得在收到报警时,可以快速将故障缩到具体功能、模块、接入流量、机房级别。 深入数据确定根因 在故障处理过程中,全景数据仪表盘为我们缩了故障定位的范围,但大多数的根因仍然隐藏在数据的细分维度中。由此多维度分析的重要性就体现出来了。常见的多维度分析括如下几种场景: 单维度取值对分析:针对同一个维度的不同取值进行对分析,例如确定流量下跌出现在个省份。 多维度关联分析:分析两个甚至更多维度互相作用后数据的分析,例如如何确定一个下跌是机房级别还是模块级别。 维度下钻分析:一些维度含多个层级,例如省份、城等相关联维度的逐层下钻定位。 我们针对这些场景,设计了相应的解决方案。 单维度取值对分析 维度取值对分析是一种最常见的细分维度定位方。对于同一个维度下取值数量少的情况,可以通过多维度趋势图和饼图等可视化方进行快速的分析,查看不同维度取值的取值状态,以及占整体例情况。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
附录 请各位多琢磨评估本厂的云到底些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。如要学习云计算相关知识,可以多关注我往期云计算文章,如说 云计算最重要的工作是配合销售和客户:云客户需求引导管理--实战型IT太极拳 中国云计算现状系列汇总: 做云计算要花些钱,请看第一篇成本篇,原创链接。 云计算产品各有什么特色该如何分类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户的采购人员如何看云计算,厂商如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖子成名,但这也是机遇, 看云厂商花作死的九种方法 。
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