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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
2、进行云计算器维护;几供应商自己也要维护器,那些中型企业肯定会自己做私有云,在这个云计算平台里也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的一系列维护作,但自动化运维技术会让运维人员的数量减少,可能每个公司都只有一两个小团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在一个通讯公司作,我可以很乐观的说云计算会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;而外宣网站一类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低一些没关系。除了通讯公司之外,产领域(比如管理产线)也有类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。作的时候都习惯网站相关的作,但你过Web就一定要网站作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足一个没有前途的行业。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心好睡眠
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,通常需要人止损,但人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。结合外网运营商链监测、内网链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)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年来各互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在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? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,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:在机器上部署息(机器IP,部署径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
政府和型国企不仅能采购云计算,早晚也会走向发展云计算的。 本文不谈任何技术细节和商业情怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本文包含如下内容。 从时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以全球的行业。 做云计算要满足哪些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的活,其行业态也在逐步分化扩,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员都有很深的术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的活,国内从业人员约为十万人,可以分为软件和硬件两类程师。 进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了众的活的方式,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数十种程师。
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。 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,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子。这个例子中,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,极的简化了运维操作,提升了运维效率。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四金刚
在传统运维场景中,平台研发程师负责平台、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数据,机器习则作用在数据上进行分析。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,三平台的建设和实施离不开数据、机器习架构的引入。这就要求平台研发程师具备数据、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数据和机器习平台架构能力。 运维研发程师 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。
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,还有底层程师能否推动上层业测试和变动。 API调用PaaS——API云就是不可控过程的黑箱,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——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。 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--云项目的实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,要把金主伺候舒了就要IOE类集成商。
小****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就业趋势
当精英们无事可做的时候,哪怕钱给够了也很容易跳槽,他们将会富集在云计算公司、IT部门和独角兽企业,而小IT部门和创业团队留不住技术牛了。精英们遗世独立,让普通程师去买云了,对其他程师可不是好事。第六.熊猫跑了,护区要撤熊猫是一种“伞护动物”,熊猫护区也被其他动物所分享;护区里熊猫最重要,其他动物都是玩伴点缀,但如果熊猫都迁走了,护区就会撤销。后台支撑团队总认为自己跟熊猫一样脾气很好,IT鄙视链是不存在的;而业开发总认为这货比熊猫还矫情,自己天天给熊猫让、敬茶、拍马屁了。但是精英们逐渐流失了,业开发是撑不起领导IT部门的重担的,在部分公司里,IT部门会从能产CTO的一级部门,滑落为只能产个IT总监的二级部门。行业精英们待遇好级别高,是因为行业精英们的作是其他管理层听不懂的,你见过老板帮忙搞模式设计,或产品对数据结构提要求吗?这种神秘感和稀缺度,让公司管理层必须跟他们分享权力。而业程师始终在拆解实现具体的业,老板和产品经理都能提需求和做评判,做好了理所应当,做烂了就要挨骂追责,整个IT团队逐渐会变成跑腿打杂的。
h****l 2018-07-09
数据时代下的隐私护(二)
从最开始的k-anonymity, l-diversity , t-closeness 到现在的 ε-差分隐私,都是为了 既证用户的个人隐私,也能对实际应用和研究提供有价值的数据。在数据的时代中, 希望各公司在利用数据提供更好的的同时,能护好用户的个人隐私。这是法律的 要求,也是安全行业的追求。我们相隐私护技术会越来越受到重视,并从术理论 迅速投入业界实战应用。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
Archer的配置文件径、的启停脚本及运维命令具有固定的标准并且支持定制化,使用Archer进行部署的具有统一的包结构; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障 针对分级发布的使用场景,Archer支持串并行上线及暂停点功能,可按照单实例、单机房、单地域等级别设置暂停点,并支持部署过程中进行暂停、继续、重试、撤销等操作; 业的多地域部署 的多地域部署主要需要解决不同地域配置不同的问题。Archer提供了配置派功能以支持多地域部署的场景。Archer支持在同一份配置文件中设置配置变量,并在特定地域(机房)中成特定配置值; 多种网络环境及包部署 针对多种网络环境及包部署的使用场景,Archer提供了部署数据中转传输。采用中转的上线在发起任后,部分代码将首先被转存至中转机上。
j****2 2018-07-10
百度脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
比如百度EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写息的麻烦,使用定制词法分析快递申请,一秒拆分姓名、电话、住址等息;更具科研意义的还有百度EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目上展开的合作,在传统分类日渐没落的今天,百度EasyDL可以利用强的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线要求。 与卓繁息的合作,百度脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政新模式为社会公众提供全年无休的24小时自助办事,提升了政府为民的能力。 开放日当天,网红智能猫窝的设计者百度程师晚兮也在现场为家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时流量调度也无法使得恢复正常。 要求:将拆分为若干不同的逻辑单元,每个逻辑单元处于不同的物理机房,均能提供产品线完整。 3.不满足N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不足以承担该机房切出的流量。 问题:流量调度导致其余机房过载,造成多个机房故障,造成更范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑单元都要有明确的容量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,同时需要变化时及时更新数据和扩容,避免容量数据退化。同时对于流量的变化趋势,也需要有提前的预估,为重事件流量高峰预留足够容量(如节日、运营、假期)。 4.关联强耦合 描述:上下游使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发时,关联的上下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线上关联不允许使用固定IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的上下游连接方式以实现上下游依赖解耦,下游单机房故障,可以快速调整由比例实现止损。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
三、正确的时间是向量 Linux环境下有两个常用具,NTPD和ntpdate。NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定小于新时间t2,新时间t2也小于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,部分业对系统时间是盲目任,不相t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
在一个数据命周期内,为了防止数据全部或部分凭空消失,数据的容错校验、关联复原、冷热备份和安全删除都要考虑到位。 在僻业的规划实施过程中,没人告诉我们该有哪些,我们只能靠摸透一个又一个访问逻辑图和数据命周期,来摸索群集内有哪些角色和依赖关系。 架构师的核心技能包括画好访问逻辑和数据流量图,因为问题现状描述清楚了,问题就解决了一多半了。一个好的业访问逻辑图,不仅仅是几个圈圈几条线连起来,其息量到包罗访问过程的所有元素,也要详略得当高亮关键点。 5. 各环节都不可盲 容灾设计中都尽人事和听天命 整个IT系统中就没有可靠的组件,架构师既不能盲目任撞运,又不能无限冗余吓唬自己,而是在尽人事和听天命之间做好权衡。比如TCP就是要建立可靠链接,而现在做性能优化的时候,家又嫌TCP太过笨重了。 业应用不可靠,如果该应用能快速重建也不阻塞其他应用,月级偶发的内存泄漏和意外崩溃都是可以接受的。 支撑性不可靠,对于部分业,预估一年都不丢一次数据,SLA能到99.95%就可以了。
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