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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
4客户端 BNS系统主要含两个客户端:查询客户端和康检查客户端,我们分别用Naming Agent和Check Agent来代指两个。 客户端部署在所有的机器上,并提供命令行工具和丰富的SDK以及各类插件,方便用户在各个场景使用。 Naming Agent:提供BNS的查询功能,用户可以根据一个名字(组、单元、实例)就能得到详细的息。Naming Agent与Cache层的数据交互,采用推拉结合的方式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同时Naming Agent客户端会将查询过的数据置于本地缓存中,以此降低Cache层的查询压力。 Check Agent:提供BNS实例的康检查功能,用户通过在Web页面对每一个实例配置康检查的方式,机器上的Check Agent会主动探测所有实例的运行状况,并将康检查的结果上报给Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS系统满间交互中常见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以用于机器列表查询,使用场景括机器列表查询、定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
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。 实时改异步是我学的最后一门IT技术,绝大部分“实时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要实时处理结果了。CS模式的实时操作会给支撑带来巨大压力,Peer合作的实时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个无脑大事拆分成多个,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表一样,拆散的需要更高业层级上做全局事障。 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,架构师要完成补不而损有余的选型。比如数据压缩技术就是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个新选型都会带来细节上的万千变化,但每种变化都是符合自然规律有章可循的。 一个经典微机系统就是中央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是一一对应。 3.
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
各地政府只有提供够的优惠政策,才能吸引云计算公司在当地成立独立税核算的分支机构;有长久规划的地方政府甚至可以将云计算人才逐步引入当地,形成高科技硅谷园。 大型国企要做云计算的主要问题是缺乏人才,在私企做云计算的收入是国企的3倍以上,国企很难证核心员工不流失。国企如何收罗高薪互联网人才这个问题,可能不是靠几个户口指标能解决的。 无论是合作运营还是仅仅采购建仓库,云基地都需要用到数据中心、网络接入、电力接入和器这几块资源,中大型云基地每年的采购金额在亿元左右。 做云计算要满哪些条件,如何才能筑巢引凤。 云计算是一个重资产投入长期产出的项目,各地政企也没有独立安装和售卖云的能力,如要引凤先需筑巢,要做出可靠的云计算项目,必须有如下硬性资源。 建设云基地需要的数据中心、网络、电力资源必须从当地采购,如果当地缺乏这些资源云基地无法建设和生产运行。 数据中心的要求不高,简单理解成一个做好恒温恒湿除尘防盗的车间厂房,对交通和位没太高要求。 数据中心的网络接入和电力接入是核心需求,一个数据中心每年网络接入费用都在千万以上,当地运营商必须提供物美价廉的网络资源。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
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任,不相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壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;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。我们就说联机调试分布式日志,几个节点的时间有错可能日志就看不懂了。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
基于内网监控、基础监控、业监控提供的故障号;触发内网止损决策器进行止损决策;执行流量调度、主备切换、弹性降级等止损操作。 单机房故障自愈的常见问题和解决方案 传统的流量调度自动止损方案存在如下问题: 1容量风险控制能力不 【问题描述】 传统流量调度的模式有两种:固定比例模式与容量护模式。 固定比例模式:照预先设定的固定预案,一个机房故障,该机房的流量照预先设定的比例分配到其他的机房。很可能某个机房的容量或剩余机房的总容量不,切流量后导致多个机房发生故障。 容量护模式:针对固定比例模式存在的容量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断容量是否充,容量充则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种方案面对的问题是: 1.容量仍有buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过容量护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使照容量进行调度,过载仍可能发生,容量数据本身存在一定误差,流量成分的变化以及变更等导致的容量退化,都可能导致原先容量无法完全可
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时流量调度也无法使得恢复正常。 要求:将拆分为若干不同的逻辑单元,每个逻辑单元处于不同的物理机房,均能提供产品线完整。 3.不满N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不以承担该机房切出的流量。 问题:流量调度导致其余机房过载,造成多个机房故障,造成更大范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑单元都要有明确的容量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,同时需要变化时及时更新数据和扩容,避免容量数据退化。同时对于流量的变化趋势,也需要有提前的预估,为重大事件流量高峰预留够容量(如节日、运营、假期)。 4.关联强耦合 描述:上下游使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的上下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线上关联不允许使用固定IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的上下游连接方式以实现上下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
资源投入 云资源贩售过程中,合格的厂商可以让云资源物有所值,但巧妇难为无米之炊,原始资源投入不够云就不可能很稳定。面向中客户的时候,云厂商很忌讳透露具体硬件成本,也尽量避免承认资源不,但面对大客户时会很坦诚。 作为持久共生的大甲方,请关注乙方的成本红线,买家永远没有卖家精。如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和过高超售比,云厂商一般是老板带头节俭,而大云厂商很可能是执行层的人弄错了,作为甲方该闹就要闹。 人为原因 云厂商的人为故障总是糊涂账,但细心的甲方是能看出来端倪的。有时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人为原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;有时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸实锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会个其他原因来给脸部降降温。 对于落实是人为导致的故障,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实际损失更,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,长期看商业誉。
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