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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,包含了哪些实例,、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 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)是百度云智能运维团队研发的套分布式的系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独二的字,根据这个字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了到资源息的个映射关系。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
图胜千言,我们看看资产管理的点: 图3 资产管理 部署管理 应用部署直是运维工作中的重点,般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何快速部署? 灰度测试难,怎样通过灵活的部署方式,先进行流量线上测试,待效果达到预期后再扩大部署? 回滚难,发现问题后怎样回滚? 上面的第个问题,实际上在管理中已经解决了,也就是说管理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署管理块通过“分级发布”来解决。在部署管理块中,我们可以方便的定义并发度、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,在部署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了部署等操作,部署管理块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某)。如图来总结部署系统的能力: 图4 部署管理 监控管理 在任何工作里,息掌握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼百战不殆”这句话说的就是这个道理。运维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。软硬件是否工作正常,出了问题是否能及时发现与报警,甚至是对异常事件等进行提前预测,都仰仗监控系统。
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称上线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线上代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的点,我们已在数据传输文章《嗖的下,让数据自动生效》中专门讨论过)。般的业上线具有不定时操作、业部署情况复杂、单机启停策略复杂等点。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%的生产事故由上线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供个灵活、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发布了键上线部署系统——Archer。Archer致力于提供套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现键完成机器初始化、部署、添加块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起次上线的操作入口,这种设计式也决定了其易于集成的点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为个环节结合进整测试发布流水线中。
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,保你安心好睡眠文中,我们介绍了单机房故障自愈的必要性和解决思路。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全面故障发现能力 百度统前端(BFE)和百度(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法通过流量调度进行止损: 1.存在单点 描述:系统内只有个实例或者多个实例全部部署在同物理机房的程序块即为单点。 问题:单点所在机房或单点自身发生故障时,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:上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全局性影响。
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。可是如果要在几万台机器上每天执行几亿命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行轻担,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: 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息持久化。日均几亿的热数据,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:为了保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,使命令息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以全球的行业。 做云计算要满足哪些件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些点。 云计算不是万能药,它法解决哪些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩大,这现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员大都有很深的学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为万人,可以分为软件和硬件两类工程师。 进入2000年,纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方式,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数种工程师。 在最近的年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万工程师吗,我们有这么多工程师吗?
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12时 2016年5月某公司杭州电接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。直接损失包括访问流量丢失、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,间接损失包括用户任度下降、给竞品占领市场机会等。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
SaaS产品已经出现并流行了几二年了, OA/ERP/CRM/邮箱/板建站等等SaaS都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。 四、物理机-混合云-云管平台 云主机是物理机的最好替代方案,但也有各种物理机法被替代的场景需要继续用物理机。 某些云主机的超卖比过高,性能太差,又因为各种原因不更换云厂商,那只能基于性能原因用物理机。 某些硬件性虚拟机还没拟出来,或者你拟了我也不,比如说Oracle RAC就偏爱硬件存储。 某些非TCP/IP资源必须接专用板卡,比如说接电话网络的器,接专用器材的器,接加密狗的器。
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,因为卡得匹。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,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是个体系化的,而ntpdate只是个动作,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健壮性和业安全性,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,虽然现在业层可以包容异常,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。
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个讲究多多的过程,iptables会比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那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以上内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写万字,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个研究这事的工程师,上云确实也很有意义啊。 夜静人稀,沙子关好了门,气把六四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
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。商誉分为企业商誉和个人商誉,云厂商的企业商誉都积淀不足,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优大赛法相提并论。大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择任能有个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有个客户非常任某个云销售,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,出故障从来都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单子在客户执行层的暗助之下,该云快速把业切过来并坐实站住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带来的任。 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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
个客户要下载自己2000万fileinfo息,按5息1k算,这2000万 fileinfo息有4GB大,就算云存储能精确的0.1秒查完,客户有能力0.1秒下载完这些息吗? 如果你觉得元数据压力还是大,那还可以让计费系统、读写代理都对查询结果做缓存,或者将数据库挂在成熟的Proxy背后做分库和调度。 我们的数据库能低压力运行,就是设计时充分理解适应了对象存储元数据这简单需求。 3、灵活的读写代理 读写代理是整个群集保持松耦合高性能的关键点,这也离不开对场景的深度理解。 首先说读写代理的高可用、负载均衡和高性能,我们会在读写代理前面加几台Nginx,客户端到读写代理都是状态连接。客户端可以通过LVS、单域DNS轮询、多域分散业等方式将请求分散到多台Nginx,Nginx将请求交给任意读写代理都是能得到相同结果的。单个读写代理崩溃了SDK端会后台重试,直接访问API的用户会以为是自己网慢重新刷新。这么灵活的访问方式,有性能问题多堆几台机器就好了,20G带宽5万个链接很容易消化。 读写代理在访问客户时代表存储端,在群集内部扮演的可客户端。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK开发语录类技能
此技能板是针对语录类技能设计的板,如海贼王语录,游戏语录等。本文从技能交互、部署讲述如何快速搭建海贼王语录技能。 语录类技能板的交互型 语录类技能跟用户的交互很简单。用户说“来个”,技能从语录列表中选取读给用户,用户可以继续说“来个”继续听语录,或者说“退出”以结束交互。 使用板开发技能的流程 新建技能 新建技能详情请参阅自定义技能创建 配置意图 意图配置详情请参阅意图、常用表达和槽位 语录类技能板需要创建“获取语录”意图。获取语录意图如下图所示: 配置技能部署 语录类技能板使用CFC部署技能。使用CFC部署技能详情请参阅 百度云CFC 修改CFC函数代码 开发者通过板创建函数以后,可在线编辑函数。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
硬件和系统管理——硬件是标准还是配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、器交钥匙还是黑盒——不同的客户项目需求,导致硬件管理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还有底层工程师能否推动上层业测试和变动。 API调用PaaS——API云就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——论是微观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,个是室内装修工作,个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.输出分析 云厂商输出给客户的即有云端IT资源,也有平台输出。是个比资源更难量化的概念,我只引把火苗出来。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于上面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩故障范围,到故障根因: 全局问题定位:快速确认线上状态,缩故障判定范围。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建个全景分析仪表盘。 细分维度定位:通过分析地域、机房、块、接口、错误码等细分维度,进步缩问题范围,确定需要排障的目标块、接口等。本文会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,看如何快速到可能导致故障的变更事件。 全景掌控缩范围 对于乃至产品线而言,拥有个布局合理、息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于状态全景掌控至关重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据息。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前言:架构师是个趣的工作 老僧三年前未参禅时,见山是山,见水是水。 及至后来,亲见知识,有个入出,见山不是山,见水不是水。 而今得个休歇处,依前见山只是山,见水只是水。 参禅的三重境界在IT技术圈同样适用,初学者感叹每个产品都如此精妙绝伦,追逐着最强的IDE;老司机喜欢自比管乐指点江山,嘲讽着最好的语言;当切回归平淡,搞IT就是份思想延伸和语言翻译工作;其中技术架构师就是份古朴甚至趣的工作。 我将架构师的工作总结出五核心道理,这五经验简单直白又深奥通透,算是对我二年IT工作的个总结。 1. 需求优化最重要 少查少写少依赖,Less is more 个IT系统是多角色多块分层分级的,像OSI型上层应用简单依赖下层支撑,SOA设计中同级角色也只看对方的接口。 各角色分工明确方便快速实现业,但是给架构优化也埋下大坑,底层的盲目支撑是巨大资源浪费,平级调度协作也没任何弹性。前端逻辑需求会导致后端大规联动,不同也没权限理解对方的内存数据,各个角色的工程师都只看自己的工作范围,这是正常又奈的现状。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
云管平台可选接入厂商满足中型客户需求,毕竟不用自己做维护;但遇到重型客户需求建议直接在高配虚拟机上自己搭,或者走混合云物理机接入VPC的式。 不考虑高可用性的。这其实挺尴尬的,理论上来说即使是内存缓存型也有双活机制,但是厂商PaaS的后台架构完全是黑盒,没出故障时都是专业架构,出故障了都是百年遇,大都是“只考虑人品”的。以RDS为例,不同厂商的RDS可靠性千差万别,我亲眼看过很低可靠性的,也听朋友说过本厂的RDS可靠性远超普通DBA;但RDS对客户只暴露接口,我们不知道厂商给主库磁盘做没做RAID,也不知道主从库会不会在同个物理机。所以前文中我对中客户用PaaS当做节省自己搭建的人力,对大型重型PaaS需求建议个案处理,因为各厂商通用的百倍赔偿根本就是个免责款。 对象存储(OSS)和CDN。我直不理解Nova和Swift如何从业上联动,做虚拟机时跟客户解释买虚拟机不关心OSS,做对象存储时解释OSS和其他云平台没什么好混合的。
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