关于 江西工程学院附近妹子找援交服务〖97860638微信〗 的搜索结果,共762
h****e 2018-07-10
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 在序员的日常作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名OP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? 当新增上线实例、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,同时新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。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
在传统运维场景中,平台研发师负责平台、基础组件、类库和具的研发作。在针对运维的场景中,会覆盖运维相关的管理、监控、变更、流量调度等相关平台。 这部分平台是运维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平台的建设。 同时在AIOps场景中,数据成为了中心,运维各种状态息转换为大数据,机器习则作用在大数据上进行分析。在百度AIOps的实践中,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整的智能运维平台,三大平台的建设和实施离不开大数据、机器习架构的引入。这就要求平台研发师具备大数据、机器习平台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器习平台、算法策略平台等一系列大数据和机器习平台架构能力。 运维研发师 基于多个业线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足大部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业线来使用。原因如下: 策略和参数需要进行调整 流量调度、容灾策略等策略,针对不同的业线,配置并不相同。
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 序缺陷:序隐藏bug、序性能严重退化等 变更故障:测试不充分的序、配置、数据变更,人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:例如新手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,单机房故障自愈序可独立完成故障感知、决策、执行的完整故障处理过,并及时向运维人员同步故障处理状态。
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,会装NTPD又没有会装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,上一代架构师为什么有这个误会无人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷。 但无论误会、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、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在做技术作时,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就不错了。 把所有的精力都用到做业逻辑,你只是个编语言翻译机而已;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,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
硬件和系统管理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、钥匙还是黑盒——不同的客户项目需求,导致硬件管理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还有底层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云连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,一个是室内装修作,一个是新建房屋作,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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
进入2000年,无纸化办公、游戏、社、电商改变了大众的生活的方式,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数十种师。 在最的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名师吗,我们有这么多师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次业革命开始时,每一个厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低成本,让客户直接付费购买息技术,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
在业规模发展到一定度后,运维作还停留在早期人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 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,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,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。
3****3 2018-07-10
百度智能运维架构
背景:为什么要做智能运维 百度云智能运维团队在运维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维,所提供的包括管理、资源定位、监控、部署、分布式任调度等等。最几年,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,百度除了搜索业之外,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,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业,每个业在规模上、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,同时在业上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 百度运维经历了从脚本 具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续付的速度、稳定性、运营成本等。
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