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布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了证命令高效正确送达目标器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
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,使用场景包括机器列表查询、定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们起聊了百度云Noah智能运维产品中的BNS系统,目前系统还在持续迭代和优化中,若您想进步了解BNS问题,欢迎大家积极留言。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
固定比例模式:照预先设定的固定预案,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信。 【解决方案】 基于容量水位的动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在的风险,我们划分两容量警戒线。 安全水位线:流量处于在安全线以下则风险较,可以步进行切换。 水位上限:该水位线表明的最大承载能力,旦流量超过故障水位线,很大概率会导致容量过载。
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宿。架构师将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。 个经典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对应。 3.
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