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l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运职位展望
2、进行云计算护;几大云供应商自己器,那些大中型企业肯定自己做私有云,这个云计算平台里是需要运人员进行从低端监控到高端架构的系列护工作,但自动化运技术让运人员的数量大大减少,可能每个公司都只有两个小团队了。 3、进传统行业继续做运;笔者就是个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算对公司造成有限的技术革新,比如说实现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿里盛大新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而宣网站类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低些没关系。除了通讯公司之,生产领域(比如管理生产线)有类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,以这类公司的运可能是最后的运。大家工作的时候都习惯网站相关的工作,但你学过Web就定要网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足个没有前途的行业。
流****水 2018-07-11
度云企业级运平台——NoahEE
规模发展到定程度后,运工作还停留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。 实际的运中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否分配给不同部门(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都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 管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以平台中选中导航的模块进行升级,运平台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中的有运系统,都以管理为基础来进行运操作,例如监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加些指标采集任,并件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极大的简化了运操作,提升了运效率。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 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,规模、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? 百度的运实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运团队研发的套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些息包括: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,它提供了名到资源息的个映射关系。
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小故障范到故障根因: 全局问题定位:快速确认线上状态,缩小故障判定范。为可能的止损操作提供判断依据。本文介绍如何构建个全景分析仪表盘。 细分度定位:通过分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分度,进步缩小问题范,确定需要排障的目标模块、接口等。本文介绍如何基于多度数据可视化解决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。 全景掌控缩小范 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,配置需要展示的数据息。
3****3 2018-07-10
百度智能运工程架构
背景:为什么要做智能运 百度云智能运团队工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全百度数十万规模的器上的运提供的包括管理、资源定位、监控、部署、分布式任调度等等。最近几年,团队着力于发展智能化运能力以及AIOps产品化建设。 众周知,百度除了搜索业,还有很多其他的业线,有像地图、百科、知道、网盘这样的老牌业有诸如像教育、医疗这样的新兴业,每个业规模上、架构上都有很大差异。业本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 百度运经历了从脚本 工具、基础运平台、开放可定制运平台到我们现的智能运平台,这样四个阶段的转变。过去运的核心目标是提升效果,比如持续交付的速度、稳定性、运营成本等。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范大,直是互联网公司运人员的心头之痛。传统的运方式中,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影响的恢复速度,同时人的不可靠性可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内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)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实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、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年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--聊Linux系统启动过程
前言 沙子的镳局已改成客栈。东方的大梦没法子不醒了。----老舍《断魂枪》 云计算大潮到来了,我把IT技术像五虎断魂枪样收起来了。我不将它压到箱底,偶尔我练练聊聊,纪念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,就是开机第屏启动界面。 CPU和内存插得有问题滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插都无谓,因为这些设都不属于经典的计算机系统。 早期小内存般有内存检测的功能,但256G内存的器启动的速度太慢了,重启分钟能启动的还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现终于要从部设备读取数据了。 主板大都是BIOS引导,有是UEFI引导,但从器用户看区别不大。 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,第个加载不成功就尝试第二个。系统安装镜像都有个防止误操作的倒计时,而网络引导般是排末位,硬盘引导就是通用的系统启动的方式。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD装NTPD又没有装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD就背上黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上代架构师为什么有这个误无人深究,下代人将误固化为偏见,新代人将偏见神化为迷。 但无论误、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业安全性的威胁始终存,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误?我们做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事知道时间能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把有的精力都用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,能少些沟通成本,少走些冤枉路,多份自和自尊。
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、大量的特点,我们已数据传输文章《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特点。手工运时代,运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平台研发人员亟需解决的问题。 基本介绍 自动化的大潮下,百度运管理平台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、添加模块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。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,这种设计模式决定了其易于集成的特点。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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
综上述,云计算就是将分散各个公司的息技术资源汇聚到个大平台,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型息化社的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们般称之为云基地,云基地经济利益和社影响上和传统工厂并不相同。云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对。云基地和数字地产不完全相同,数字地产只装修好房子,云基地关注用这些房子做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑产生大量污染。 云基地像电视台和号塔样,通过产生和扩散数据息对客户提供,这些息的传输没有物流成本,光速直达全球每个角落。 因为云基地全球客户,以云基地可创造极高的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源全部售出,每年可产生20万元以上的营收。
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过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,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 软件运过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运的发展,很多运动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时息(前期文章《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)。监控数据的来源主要分两种,种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过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,都有个共同的目的:控制器。现阶段,要想对器进行控制,离不开“大量器上执行命令并收集结果”这基础能力,这是今天我们的主题“如何执行命令”的意义
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
百度4年的AIOps实践中,我们总结得出了如下四种不可或缺的角色: 运工程师 运研发工程师 平台研发工程师 运AI工程师 可以看到,除了运AI工程师,其他角色并不是AIOps产生之后才出现的,他们传统运发挥了重要作用。我们今天主要想和大家探讨下,AIOps时代,他们的职责究竟发生了哪些变化。为了方便大家理解,我们基于百度AIOps的实践案例,来进行具体说明。 单机房故障自愈场景 单机房故障自愈是个典型的AIOps落地项目。该方案主要解决的问题场景如下:某个业由于网络、设备、变更、程序Bug、容量等原因造成故障,但故障范仅局限单个机房或单个Region内部。那么,我们可以基于流量调度等手段,将访问流量调度到非故障机房或Region,实现该类型故障的自动止损。 这个过程中,需要AIOps四种角色分工明确、紧密配合,来完成整个AIOps解决方案的落地实现。
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