关于 新都区找妹子服务特殊〖10669708薇信〗 的搜索结果,共1077
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示一个的实例集合,一般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示名,noah表示产品线,all表示机房名称,单元的名字在系统中是唯一的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名OP工程师,负责几十个系统模块的运维,我常常需要登录部署的机器排查问题,但是只知道名,记不住那么多部署息,怎么办? 场景二:我是一名RD工程师,我负责的需要扩容,我的是很多下游的依赖,的扩容怎么通知给下游模块? 场景三:我的部署实例有一个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障实例,怎么办? 下面以一个简单的例来说明,假设一个模块名是Server,它的上游是Proxy,下游是Redis,当出现变更或者故障时,如何让上游感知到呢? 当增上线实例、下线摘除实例或者实例发生故障时,BNS系统通过部署在机器上的客户端实时感知到实例的状态变化,同时增和删除实例的变更情况会立即同步到分布式的缓存系统中,这样用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的实例变化。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
假设我认为TCP连接超时断开链接了,你怎么给我传输数据; 玩各种定时给奖励收益的花园经营类游戏,我经常通过修改时间快速刷分; 你的系统时间不对网银会拒绝登陆,因为加密程序算不出双方认可的Token。 三、正确的时间是向量 Linux环境下有两个常用工具,NTPD和ntpdate。NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师会采用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肯定小于时间t2,时间t2也小于最的时间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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
前几条是从降低成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上门寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖全球全行业的,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成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。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,而项目的推进落地是要靠云厂商来执行的。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
从这一点来看,这些SaaS只是云平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有别。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,但也有各种物理机无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模拟出来,或者你模拟了我也不,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。 非技术因素必须用物理机,比如说某软件查不出问题来怪虚拟机,为了避免麻烦给它们地安排了物理机。 为了利旧等原因接着用物理机,有些单位的电费是行政部负担的。 既然要用物理机,要和虚拟机联动就要用混合云。混合云就是用专线打通两朵云,或者让物理机和虚拟机内网互通。肯定有读者怪我认识浅薄,但是云内资源调度做不好的用户,怎么能做好跨云的资源调度。 既然谈到了混合云,肯定就要谈云管平台,云管平台不是伪需求而是需求。
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 目前荒废了,因为卡得一匹。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
前言 沙龙的镳局已改成客栈。东方的大梦没法不醒了。----老舍《断魂枪》 云计算大潮到来了,我把IT技术像五虎断魂枪一样收起来了。我不会将它压到箱底,偶尔我也会练练聊聊,纪念一下那个搞技术的黄金时代。 本文聊个很有嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己安装系统以后,丧失了这么多乐趣。 正文 1.主板加电和硬件自检,就是开机第一屏启动界面。 CPU和内存插得有问题器会滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插无所谓,因为这些外设不属于经典的计算机系统。 早期小内存器一般有内存检测的功能,但256G内存的器启动的速度也太慢了,重启一分钟能启动的还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,所以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板大是BIOS引导,也有是UEFI引导,但从器用户看别也不大。 主板可选从USB/SATA/NIC这几类接口上获取引导数据,而且可以排队式加载,第一个加载不成功就尝试第二个。系统安装镜像有个防止误操作的倒计时,而网络引导一般是排在末位,硬盘引导就是通用的系统启动的方式。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
2、进行云计算器维护;几大云供应商自己也要维护器,那些大中型企业肯定会自己做私有云,在这个云计算平台里也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的一系列维护工作,但自动化运维技术会让运维人员的数量大大减少,可能每个公司只有一两个小团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在一个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造成有限的技术革,比如说实现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿里盛大没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站一类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低一些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管理生产线)也有类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大家工作的时候习惯网站相关的工作,但你学过Web就一定要网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足一个没有前途的行业。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
为了提高自身开发迭代效率,脚本未采用全网部署的方案,只部署到定插件集群。每次执行时,单机agent会从插件集群下载最MD5,如果有变更,将重下载最插件进行任的执行。这种设计形式增强了执行端功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更一个集群的插件代码,在全部机器上即可生效。 总结 百度部署经历了手工上线- Web化- 开放化一系列发展进程,目前正在向智能化逐步发展。Archer作为开放化一代的运维产品,在百度内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的发展!
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
大部分猎头公司也无所谓简历库,别是互联网行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就那几个熟人;而那些手猎头三个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门单一猎头更简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受一呼百应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法保障,耽误的人力和时间无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块的小单。 如果甲方要精英猎头,先要确认该岗位是否值得去专业人才;当甲方觉得能付出十万块钱的佣金是值得的,好甲方就能到好供应商;如果招聘方把几千块佣金当做传家宝贝,给猎头花这个钱还不如给面试者报销打车费。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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。简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 在管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例。这个例中,地图研发的同学就可以在运维平台中选中导航的模块进行升级,运维平台会通过管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有运维系统,管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
客户端可以通过LVS、单域名DNS轮询、多域名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。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。一个分布式系统中,客户端是可控可,可以知晓群集内其他状态,则群集设计会非常简单,可以做到所有组件自动协商、自宣告状态、有序引导流量以及异常错误重试。 读写代理要访问元数据时可以看到主从库的选举结果,还可以从状态获取存储群集的自宣告息。它不会访问已经宕机的数据库,也不会往已满的存储内写入数据。自宣告的状态息总有意外时效的情况,这没关系,局域网内重试速度很快的,客户感觉只是多了几毫秒延迟。 读写代理还可以将一些读写策略、缓存策略写入自身配置属性,比如100k以下文件写到SSD存储池,优先写入扩容存储器,某Bucket文件自动做异地复制,某后缀名的文件不缓存,某账户有API语法等等。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
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小,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。商誉分为企业商誉和个人商誉,云厂商的企业商誉积淀不足,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优大赛无法相提并论。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小云销售,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小云低5%;但是某大云的机制有问题,出故障从来是衙门话,每次故障要客户去乱猜和背锅。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
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云连等待超时没定义。 版本发布和数字化转型——无论是微观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实和上云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是建房屋工作,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。 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,我只引一把火苗出来。 咨询规划--如果直接给客户买资源,那就只能谈性价比,而且资源本身不会说话,所以云厂商要做好咨询规划。 明晰验收--云项目的实施和结项是以结果为导向的,明确的过程控制和验收标准对供求双方是保护。 友好接口--面对亿元大金主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒了就要学IOE类集成商。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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。 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小时值班,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:例如夜间报警 决策可能不够精确:例如手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。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
2018年百度大脑走进6大城市举办7场行业创论坛,发布了企业、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政7大行业解决方案,推动AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。百度大脑目前已经落地20+行业,生态赋能已成燎原之势。 百度大脑品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励开发者学习应用百度大脑开源能力,百度大脑现已提出了“百度大脑品体验师计划”,希望与开发者一起推动百度大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。针对开放日介绍过的任意一款产品,开发者提出改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例并发表在AI社,将会获得社积分、百度大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励。 技术更品上线、开发者现身说法、行业案例详细解读、交流互动社、培养激励措施......首期百度大脑开放日可谓干货满满。 “人工智能应用的领域可以说无处不在,只要企业、开发者、合作伙伴们能有发现问题的眼睛,就有创创业的机会。
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