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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
Check Agent:提供BNS例的健检查功能,用户通过在Web页面对每一个例配置健检查的方式,机器上的Check Agent会主动探测所有例的运行状况,并将健检查的结果上报给Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS系统满足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?我从来?该往去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云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,若您想进一步了解BNS问题,欢迎大家积极留言。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
那么如何验证业线是否具备该能力、能力是否出现退化,我们采取盲测验收的方式,模拟或制造故障,验证不同业线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业线进行容灾能力建设的不同阶段,我们从对产品际可用性影响程度、成本、效果等方面权衡,将盲测分为三种类型: 无损盲测:仅从监控数据层面假造故障,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业际无影响,主要验证故障处置流程是否符合预期、入口级流量切换预案是否完整。 提前通知有损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业有损,用于战验证产品线各个组件的逻辑单元隔离性、故障应急处置能力。同时提前告知业盲测时间和可能的影响,业线运维人员可以提前准备相应的止损操作,减少单机房止损能力建设不完善导致的损失。 无通知有损盲测:在各业线单机房容灾能力建设完成后,进行不提前通知的有损盲测,对业来说与发生故障场景完全相同。验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。 单机房故障止损流程 一个完整的故障处理生命周期包括感知、止损、定位、分析四个阶段。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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,基于百度统一前端(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。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月某公司杭州电信接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这个坑很多,个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。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦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。 录2:网上能找到一个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那个是我多年以前写的,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
我从一个老用户的角度谈谈每种云计算产品该如何使用,些产品改进是刚需放心吐槽,些产品有内因就是改不了。本文主要说用云产品的问题,买云产品的问题在采购篇单聊。 正文 现在是2017年,云计算是物理硬件的优质替代方案,客户很认可云计算极低的采购和交付成本优势。这时候我们要少被企宣PPT洗脑,追求华而不的远景,这些PR文章的受众是风险投资、客户决策层和创业者。我们应该摸清楚云方案和硬件方案比有什么特点和局限性,客户明白特点才能使用得心应手,客户明白局限性才会早作备用方案,产品经理心不慌才会关注核心功能。 一、IaaS产品 IaaS平台的本质是,产品以做硬件资源的虚拟化为本,业上承接物理硬件替代需求,其优势是最快速度最低成本交付,客户为预占的物理资源付费。IaaS产品是最经典的云计算,核心组件是云主机,如虚拟网络、云硬盘和安全组都是为支撑云主机业的。 本文二十个字之前我就说过, IaaS产品的优势是快速低成本交付,但是太多的用户户盲目的追求云主机的高可用。物理机要求硬件稳定永不死机,而云主机适合批量创建快速释放,不太关心单台云主机的可靠性,这要求应用层支持高可用。
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,因为卡得一匹。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
每个公司环境都不相同,他们可能强力推进项目,也可能暗地阻塞施,大部分情况下是被动拖沓进度,但合理引导很容易积极配合。他们的诉求更简单直白: 操作的简便清晰不出错 建设和维护的劳累程度 云IT技能的个人稀缺含金量 云对旧有烂工作的解放 云对个人基础技能的替代 稳定故障清晰 汇报汇总展示方便 要想让IT技术执行人成为云厂商的好帮手,工程进度靠项目经理配合,资源协调靠销售配合,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和做到亿元销售额,只有以资源为载体,客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚的平台。作为一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。我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式运维解决方案,覆盖了包括日常的故障管理和变更管理中典型的运维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业可用性保障、提升运维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,距离观察一下这艘船的方方面面。 管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
软件BUG 相比客户自己粗选一个物理机的OS,云主机精选的虚拟机OS、宿主OS、Hypervisor的软件BUG并不多,大中型云厂商都有精选底层支撑软件的力,但客户装物理机自选的OS都可能有驱动问题,三个精选软件的故障率没一个粗选软件更高。 但是从云资源的管理、调度、监控软件,到客户界面,API管理、账户和后台策略层面,越往上走的软件质量还不如XXXX,此处省略一万五千字,客户自己揣摩吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍一样,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会按住一只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心要有秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不上墙,故障的性质对长久的品质很重要。 我列一下潜在的故障原因,些故障能忍,些故障不能忍,这些要云客户自己评估了。 技术原因 IaaS的核心主体功能(云主机、云硬盘、VPC),在没有特型要求前提下,是可以用开源方案搭建。如果是云厂商连个开源平台标准模块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确客户要自认倒,因为友商也会遇到同样问题。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
我不会将它压到箱底,偶尔我也会聊聊,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都无所谓,因为这些外设都不属于经典的计算机系统。 早期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。 主板大都是BIOS引导,也有是UEFI引导,但从器用户看区别也不大。 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。系统安装镜像都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。 爱折腾桌面电脑的朋友从这一步开始就玩双系统/WINPE/U盘版Ubuntu/无盘工作站了,还好器维护人员比较单纯专一。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍百度持续部署是如何现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发一次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent通过心跳获取任后,调用部署插件执行际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍词的向量表征,也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网背后常见的基础技术。 在这些互联网,我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式,每个词被表示成一个数向量(one-hot vector),其长度为字典大,每个维度对应一个字典的每个词,除了这个词对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键词是“乃馨”。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
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些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也有兼顾外企中国分部的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们有什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经地方政企几十年了。他们最大的优点和缺点都是为政府和国企为生,他们可以买技术搭建出云平台,但他们建好云平台的目的是再卖给本地政府和国企。这类企业需要完成从供应商到合作方的转变。 云计算不是万能药,它无法解决些问题。 在地方政企看来,云计算只是一种商业形式,不能对它报以不切际的期望值。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百度EasyDL
拿1000张图片使用百度EasyDL训一个图像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训文本分类模型,也只需8分钟。 由于百度EasyDL低门槛、高精度、更轻快的特点,成为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式发布以来,百度EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,百度EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在百度EasyDL开发者中,有南方电网这类巨头,也有一些中型企业,他们都能训最贴合自身业的深度学习模型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公,16000余基杆塔单元,线路易发生外力破坏的施工点有300余处。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企业级难寻产品经理
个人产品经理是一个需要梦想和热情的职业,但在政企和工业级IT领域,能力比梦想更重要。 本文是想说清楚,政企和工业级软件领域,能力比梦想更重要,个人产品经理来到这个行业就会被秒成渣。如果一个企业要招产品经理,要知道这个行业有些难点痛点,需要什么样的产品经理(其是软件和设计师)。 1. 需求拆解的能力 个人产品经理在设计一款APP时,是可以用生理上的主观感受给产品打分的。但是让一个产品经理来设计个流水线自控系统,他的主观感受并不重要,必须用技术和业能力将客户需求描述和引导。某些产品经理因为自己毫无感受憋不出词来,就把客户的要求当做圣旨跪拜,这不仅是吃扒外,还是会搅黄项目的搅屎棍。 要拆解客户的需求,必须技术上能跟客户做平等对话,业上了解客户工作流程,还要理解大型客户内部的利害关系,不能靠“视察”客户会议室装专家上宾,也不能像外行一样凡事都跪问客户。 我举第一个例子是很多系统都有监控,监控系统的产品经理要完成下列工作才合格: 技术:产品经理对“check tcp 80”和“check http 200”这类业术语没概念,需要客户被坑一次骂一次才能改一点点。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
这是最有性价比最的架构方案,我们得是一招致命的杀敌功夫,不是翩若惊鸿的表演性术。 一个基于http对象存储的架构场景有三个主要角色:读写代理、元数据、存储。 读写代理,客户端直接访问的Web server,它不存数据只是代理。 元数据,客户可见的Metadata信息和不可见的Filehandle等信息都在这。 存储际数据落盘在这些器上,有不同的存储形式。 此外还有些辅助角色,简单列一下但不细聊了。 客户端SDK,简化客户访问,还能做一些容错遮蔽。 群集状态同步,99%类似Zookeeper。 鉴权认证系统 计费系统以及属的计费日志搜集系统。 运维监控系统和资产管理系统。 核心组件设计 坚持有中心设计 很多分布式系统都宣称无中心设计,说有中心架构到处是性能瓶颈和高可用单点。但我坚持有中心设计,有中心设计非常容易做文件管理和统计,群集的修复和扩容范围可控,支持异构存储。而所谓的性能瓶颈和高可用单点,在Http对象存储场景下都有成熟的解决方案。
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