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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们试着分析前面提到的几问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从哪里的上游有哪些,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套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的重要基础系统。它为每赋予无二的名字,根据这名字,我们就可以获取到这的相关信息 ,这些信息包括:在机器上部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),例运行状况等其他重要信息。简单讲,它提供了名到资源信息的映射关系。
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,保你安心好睡眠中,我们介绍了单机房故障自愈的必要性和解决思路。本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)和百度名字(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无法通流量调度进行止损: 1.存在单点 描述:系统内只有例或者多例全部部署在同物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点所在机房或单点自身发生故障时,无法通流量调度、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,若无法消除单点(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全局性影响。
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、配置件变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输章《嗖的下,让数据自动生效》中专门讨论)。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特点。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,如何减少变更程中人为误操作,提供灵活、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程的可迁移发布解决方案,键完成机器初始化、部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据件的分发等全程的自动操作。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,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为环节结合进整测试发布流水线中。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
章概览 去的章为大家介绍了百度云智能运维的方方面面,从监控、部署等传统的运维技术到智能异常检测、故障自愈等智能运维技术,这些运维基础能力和黑科技,是十年百度工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了百度运维十年间的创新历程。很多同学在看了这些章后,都在想如何把这些领先的运维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设运维平台不是蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都在希望我们能够有产品的形式输出这些技术,方便将这些前沿技术运用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的运维场景与需求,结合百度历年运维的经验与技术沉淀,并经运维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这百度的运维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说下百度内部的统自动化运维平台Noah。Noah源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这名字寓意能够避免灾难,稳固而坚的平台。作为系列运维系统的集合,Noah包括了管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任调度等等,已经了百度数年之久。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动
首先被读取到的是/etc/fstab,各磁盘都挂载就位。这件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID标识磁盘,件系统自检功能要不要开,这都可以聊好几时。 看看各的启动优先级也是讲究多多的程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到云平台的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系统启动程,正式版的启动程可以写十万字,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研究这事的工程师,上云确也很有意义啊。 静人稀,沙子关好了门,气把六十四枪刺下;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》
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这次验好玩的地方在于: 我定35分的任计划,结果ntpd将时间跃变越了第35分直接到了37分,但该任计划仍然执行了。而从执行输出结果是37分看,这不是步快跑的踩35分,而是第35分被越了不存在。 这验里坑很多,人要和时间赛跑才能完成验,我做了8次验成功了3次,每次都等了10分钟以上。这验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦里记得其他有历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望有朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网上能写NTPD和ntpdate的水和本内容有些类似,那是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
客户提前把云管平台从计费和权限层面做好,至少在项目级别可以和多厂商侃价,还能模糊计费相关业数据。 五、企业IT咨询和 前面的云计算都免不了卖资源或者卖软件,搞IT咨询和可以让公司增加企业的融资概念和收入构成。中型云厂商都尝试转型做这类工作避开成本搏杀,大厂商嘴上说不要眼神也很诚。但具体参与程中,这类工作很少有成功案例,我做成功这类项目感慨也很深,本段落重点解释这些现象并给出建议。 先说IT咨询,去云计算平台吸引到的都是成本敏感的游戏客户或者技术优先的创业客户,这两类客户都不会为千元的咨询付费。现在高净值客户放出的云计算咨询标了却没人投标,因为型云计算企业因为资质、高层合作、客户关系等原因没有投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这标。咨询标的交付物就是各种档和报表,互联网公司的技术积淀都在技术部,技术人员最烦的就是写档,而且技术人员匮乏的想象力和沟通能力并不适合做咨询标,让售前承担技术档书写也扛不住。传统IT外企做云IT咨询流程上没问题,但技术水平太差,也不被政策扶持。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
3、大型用户谨慎选型 大型用户即使只存储1PB,每年也要花100多万了;中型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还有更多技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,大型客户比中客户更难办,客户是嫌价格贵,大客户却怕低价砸场。云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔钱做,但采购决策层更喜欢看谁的报价最低。数十PB的数据上云后基本下不,平台方无论是提价还是降速,有的是追加预算的手段;如果对方是赔本卖吆喝,成功了就会甩开这包袱,失败了就直接倒闭。我谈PB级存储项目时,我很愿意分享不同底层技术带际成本构成,为什么同样的价格我们还能挣钱而友商已经在贴钱,相关内容会在第四章节详细说明。 成功案例是很重要的决策依据,但这依据很难考证性。厂商做PB级项目但其群TB项目做的计费融合,厂商确数百P的项目却和标准对象存储功能不通用,这类事情太多了,对象存储合同上不会有总容量,发票存根也只是简单的信息费。客户的成功案例必须是单命名空间容量达到PB级别,并简要说明件数量和主要读写场景。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,直是互联网公司运维人员的心头之痛。在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与业指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统前端(BFE)与百度名字(BNS)现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于时容量与时流量调度自动止损策略与管控风险,现了任意单机房故障时业均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业可用性 回顾近2年各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署程可以拆解为两的步骤,是新软件包的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维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,自动执行的决策程更是需要采集大量的时信息(前期章《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)。监控数据的源主要分两种,种是通软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通ps查询进程状态,通df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有共同的目的: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”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
比资源更难量化的概念,我只引把火苗出。 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--云项目的施和结项都是以结果为导向的,明确的程控制和验收标准对供求双方都是保护。 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。 资源持续--亿元大客户不要求云平台永不故障,但要云平台承诺清晰SLA,事后给合理的故障报告。 后记 如我在《复制阿里云并不难》中所说的,云行业半IT界”,云行业将垄断IT界半的营收和利润。本讨论的亿元大项目,目标就是拿下IT圈的营收上限。现在亿元大单都是云厂商在侵入系统集成商的势力范围,后面云厂商会得到越越多的亿元大单。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
对于落是人为导致的故障,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,长期看商业信誉。商誉分为企业商誉和人商誉,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的比优大赛无法相提并论。大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择信任能有人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有客户非常信任某云销售,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,出故障从都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这单子在客户执行层的暗助之下,该云快速把业并坐站住了,这份暗中相助就是靠人商誉带的信任。 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用户的手段对付ToB客户。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
2.群集设计通用规则 前端复制后端拆,时改异步,三组件互换 前端复制后端拆,时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要上群集,而群集设计调优翻覆去就是这三板斧: 前端是管道是逻辑,而后端是状态是数据,所以前端复制后端拆。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-会话保持-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。 时改异步是我学的最后门IT技术,绝大部分“时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要时处理结果了。CS模式的时操作会给支撑巨大压力,Peer合作的时操作可能会让数据申请方等宿。架构师将无脑大事拆分成多,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保障。 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,架构师要完成补不足而损有余的选型。
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。
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
生产领域的公司因为运维涉及到在在的钱,所以运维人员待遇高(都是专有技术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不如厂商技术支持),只是跳槽的难度比通用运维要大些(都是专有技术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这路的人部分是自己有大觉悟或巧机缘,但另部分人是的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 最后总结下,云计算是不可阻挡的历史趋势,它还给了运维五到十年的时间去修正自己的职场规划,我们可以顺势而为也可以激流勇进,但不可得随波逐流最终。 天行健,君子自强不息。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
从长周期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,旦摸出案例会迅速推广到全国。这窗口期只有三五年,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,每类厂商有哪些特点。 前说的为何要引凤,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里有数。 第类是大型云厂商,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,他们般是靠技术优势和态度从大型云企手里抢单子。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哪些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引的,也有兼顾外企中国分部的客户。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化
基于上面的需求,可以总结为以下三定位的层次,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。本会介绍如何构建全景分析仪表盘。 细分维度定位:通分析地域、机房、模块、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模块、接口等。本会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带的定位难题。 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,拥有布局合理、信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。 用户可以根据的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据信息。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
以Mongodb为例,客户端会连接多mongos和mongod,客户端旁观端选举和切换主节点,不依赖虚拟IP就现应用层高可用和负载均衡。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的模式。 不考虑高可用性的。这其挺尴尬的,理论上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,我亲眼看很低可靠性的,也听朋友说本厂的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物理机。所以前中我对中客户用PaaS当做节省自己搭建的人力,对大型重型PaaS需求建议案处理,因为各厂商通用的百倍赔偿根本就是免责款。 对象存储(OSS)和CDN。
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