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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Check Agent:提供BNS例的康检查功能,用户通过在Web页面对每一个例配置康检查的方式,机器上的Check Agent会主动探测所例的运行状况,并将康检查的结果上报给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?我从哪里来?该往哪里去?”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,欢迎家积极留言。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业线具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本条件。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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
CDN是最早出现也是最成熟的云计算,它下列迷人的特点给云计算行业的未来立下标杆: 客户没学习成本,肯付费、懂IT常识能接入,所客户都认同使用CDN能节省成本提高质量。 客户没对接成本,可以随时更换其他云厂商,或默认即使用多个云厂商,普通项目不需要高级售前、解决方案和质性定制开发。 客户只关注价格和质量两个维度,不用承担太多选型责任,不了切走行,甚至专门的中立CDN监测的平台。 虽然业内对CDN生意评价不高,认为这是卖资源,但每个云平台都将CDN收入列为重要单项,成熟的模式催熟了巨蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议家搜一下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其SaaS产品和狭义的云计算没一毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外包都能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。
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,还底层工程师能否推动上层业测试和变动。 API调用PaaS——API云是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力盲目信任云厂商。客户精力做多云冗余校验,预算做专资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——部分API云连等待超时都没定义。 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,其都和上云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是新建房屋工作,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云端IT资源,也平台输出。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,明确的过程控制和验收标准对供求双方都是护。 友好接口--面对亿元金主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒要学IOE类集成商。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD背上黑锅了。 TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为什么这个误会无人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷信。 但无论误会、偏见还是迷信,时间跃变、回退和停滞对应用壮性和业全性的威胁始终存在,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、见微知著和防微杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,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,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑不错了。 把所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,资格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,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自信和自尊。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
东方的梦没法子不醒了。----老舍《断魂枪》 云计算潮到来了,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。 本文聊个很嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己装系统以后,丧失了这么多乐趣。 正文 1.主板加电和硬件自检,是开机第一屏启动界面。 CPU和内存插得问题器会滴滴乱叫,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。 早期小内存器一般内存检测的功能,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变了,所以我们经常顺手把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板都是BIOS引导,也是UEFI引导,但从器用户看别也不。 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,第一个加载不成功尝试第二个。系统装镜像都个防止误操作的倒计时,而网络引导一般是排在末位,硬盘引导是通用的系统启动的方式。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,心好睡眠
干货概览 在型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围,一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。 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 回顾近2年来各互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
数据中心对电力的要求是量且稳定,数据中心每年的电力消耗都在数万千瓦以上,其电力使用优先级等同于医院手术室,绝对不能接受拉闸限电。 是高功耗高价格的专业电脑,云计算企业的采购规模一般远于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资金的支持。 云计算是一个商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前云计算公司聚集在一线城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极,云计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线城市不仅要积极准备云计算硬性资源,还可以用合作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说云计算公司将GDP和税收留在当地。 云计算平台提供的都是互联网量的互联网部署在本地会的管控压力。二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍不解可能会封禁一批互联网,但一道封网命令可以毁掉一个云计算公司的声誉。如果当地政企要做好云计算要从管理者变为者,必须在管控违规违法时不惊扰正常业,甚至主动出击为正常网络驾护航。
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。
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。 在际的运维中,还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,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是如何对资源进行效组织管理与定位: 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子。这个例子中,地图研发的同学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中的所运维系统,都以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
窃取用户数据指的是监守者自盗后自用,要是泄露给第三方那是全事故可以直接报警抓人,但平台方自用用户数据很难抓现行。云存储里都是多媒体数据,谁敢盗播打官司好;日志文件加密了用不了云端数据分析了,但不挂个人信息的基因测序样本被偷了也不怕。如果客户的特别害怕丢数据,云平台确没手段能自证清白,谁偷过用户数据只能听业内风闻。 正让用户头疼的是平台方会根据计费日志估算你的业规模,像小总共能看到你何时出门一样。据不可靠传闻,某厂商本来能拿到某云厂商母公司数亿美元投资,自吹数据量数PB,该司投资部去调了一下他们的消费金额取消投资了。单一个消费总金额这么麻烦,访问日志可以看文件数量、用户规模分布和致的动作类型,一个新兴企业最好还是把业分散在两个厂商那里,毕竟他们两家不能核对你的账单。 最后一条些领先厂直接压制,故意做技术无关的不兼容、甚至拒绝、甚至从其他层面正面打压业。这里不举例了,太明显针对单一厂商。如果只是技术不兼容那算和其他云平台恶意竞争,如果到了云平台明抢客户自身业的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的职责范围。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要正开放的全护航
然而,AI 是一个的生态系统,它的全也是复杂的多层面的。任何一个企业都无 力涵盖所。这也正是OASES 联盟的价值所在。它希望针对AI 全能够发动整个产 业链的力量,联合终端厂商、全厂商和研究机构,通过生态开放、联合的力量,护 各种智能设备的全,最化避免AI 生态出现全和隐私的灾难。据悉,百度全已 经将上述的云管端全方案对联盟内开放。 作为一个技术型的生态联盟,它跟以往联盟最的不同之处在于现了正的开 放,不仅是提供单方向的,而且是核心基础技术开源,专利共享。这打消了产业 链上的顾虑,效地推动了核心技术落地,推动联盟之间的合作。 AI 时代,百度全寄希望于行业联合和技术创新,让全的天秤向防御的一方倾斜 一点,再倾斜一点。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前端器压力多做水平复制扩容,在网站类应用上,无状态-会话持-弹性伸缩等技术应用纯熟。后端要群集化是多做业拆分,常见的是数据库拆库拆表拆键值,拆的越散微操作越爽,但全局操作开销更更难控制。 时改异步是我学的最后一门IT技术,绝部分“时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认时处理结果了。CS模式的时操作会给支撑带来巨压力,Peer合作的时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个无脑拆分成多个小事,这是异步架构,但拆分事跟拆分数据表一样,拆散的小事需要更高业层级上做全局事障。 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余的选型。比如数据压缩技术是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个新选型都会带来细节上的万千变化,但每种变化都是符合自然规律章可循的。 一个经典微机系统是中央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是一一对应。 3.
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。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被众熟知,再到现在全行业拥抱上云,取得了巨的进步。云的主要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合自身数据的全性、所权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行管理,这必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其我们面临的问题从来什么的变化,唯一不同的只是机器规模越来越,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化装! then…… Q如何快速升级所机器上的基础设施? Q因异常挂掉,能自动重启活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施问题,能立马回滚吗?
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
面向中小客户的时候,云厂商很忌讳透露具体硬件成本,也尽量避免承认资源不足,但面对客户时会很坦诚。 作为持久共生的甲方,请关注乙方的成本线,买家永远没卖家精。如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和过高超售比,小云厂商一般是老板带头节俭,而云厂商很可能是执行层的人弄错了,作为甲方该闹要闹。 人为原因 云厂商的人为故障总是糊涂账,但细心的甲方是能看出来端倪的。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;时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会找个其他原因来给脸部降降温。 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,长期看商业信誉。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署过程可以拆解为两个小的步骤,一是新软件包的上传,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 软件运维过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,自动执行的决策过程更是需要采集量的时信息(前期文章《百度规模时序数据存储》中介绍的TSDB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,一种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另一种是通过日志/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,都一个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在器上执行命令并收集结果”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一条命令”的意义所在。
嘟****y 2018-07-11
型企业适用的云平台账户体系
创建和打通子账户以后可以给客户设置各个资源组的权限,很多客户不需要高权限,低权限也是对操作者的护。每个资源组如下权限分组: a.管理角色,即可以对该资源组不受限的执行全部动作,还可以做二级授权,减少云平台管理员的工作压力。但很多客户怕自己配置错误不想要这个权限,比如怕自己手滑删了CDN域名设置导致业中断,所以干脆什么操作都让供应商和管理员帮配,这引出了其他低阶权限。 b.操作角色,操作类角色只能完成各类可逆性云资源变更,比如说不可以释放RDS但可以备份RDS,不可以释放“核心必要”云主机但可以创建和删除“临时扩展”云主机。只云平台精通产品的使用场景,才可能定义好各类资源的管理和操作的权限;开放给DevOPS的“低风险日常操作API权限”也集中在这个角色上。 c.查看角色,对不想或不能承担操作责任的客户可以给与查看权限;公司线上变更流程,事件发起方、业主审核方、业执行方是分离的,事件发起和审核方都只要查看资源权限可以了。 d.财角色,些财人员要上云平台做截图和导出账单,这需要财角色。
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