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s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD做时间调整会有效减这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量影响业(详情见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝步时间。NTPD本机时刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时钟步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老一辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD步效果需要时间。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究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷
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,不的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不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
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也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外。云基地和数字地产不完全相,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也不会产生大量污染。 云基地像电视台和号塔一样,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,所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。一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。但是这些营收会计入云计算公司所在地,而非云基地机房所在地,云基地只能被当做外地公司在本地租赁的库房,只会在所在地消费掉地租、电费和网费。各地政府只有提供足够的优惠政策,才能吸引云计算公司在当地成立独立税核算的分支机构;有长久规划的地方政府甚至可以将云计算人才逐步引入当地,形成高科技硅谷
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,行业挖来挖去就那几个熟人;而那些新手猎头三个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更新简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门单一猎头更新简历库的互联网人才越来越了。 在甲方来看,个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受一呼百应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法保障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块的小单子。 如果甲方要精英猎头,先要确认该岗位是否值得去专业人才;当甲方觉得能付出十万块钱的佣金是值得的,好甲方就能到好供应商;如果招聘方把几千块佣金当做传家宝贝,给猎头花这个钱还不如给面试者报销打车费。
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,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)实现了智能流量调度与自动止损能力。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。例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭州电接入故障,中断小时级别 2017年1月某业天津机房故障,数小时无法提供 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。
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,模拟或真实制造故障,验证不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阶段,我们从对产品实际可用性影响程度、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,时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业实际无影响,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:真实植入实际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入真实错误,对业有损,用于实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。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,对业来说与发生真实故障场景完全相。真实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。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
为了让流浪喵过上幸的生活,程序员出身的他用百度大脑动物识别技术和百度EasyDL打造出 “猫脸门禁”、“病猫识别”、“绝育识别”三大智能功能,给流浪猫一个温暖的住所的时帮助救助志愿者发现生病和未绝育的流浪猫。晚兮提到,凭借百度大脑的开放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项主要AI功能,看似高冷的AI技术最终化为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年百度大脑走进6大市举办7场行业创新论坛,发布了企业、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校、智能政7大行业解决方案,推动AI与不行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。百度大脑目前已经落地20+行业,生态赋能已成燎原之势。 百度大脑新品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励开发者学习应用百度大脑开源能力,百度大脑现已提出了“百度大脑新品体验师计划”,希望与开发者一起推动百度大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
遇到过几次倒霉事以后,我习惯用dd备份每台器的前512字节,但自从我做完备份以后,就再也没倒霉过。 4.GRUB引导启动vmlinuz内核。 GRUB2如果细说有stage1、stage1.5、stage2多个步骤,我们可以简单认为前面两步是为了苟到stage2加载为止。 我们用GRUB来选定要加载的内核,并向其传递大量启动参数,这样就可以在多OS、多Kernel、多runlevel之间来回切换。网上的GRUB调试教程都集中在这一步,我们还可以直接传参以单用户模式启动,直接无密码登陆器。 有些人习惯给/boot一个128M的小分,可能是老师的老师说过这样比较“安全”。那是在更早的版本GRUB程序读不了GB级磁盘分,没办法加载vmlinuz内核,现在已经只是一个迷而已。 5.内核启动加载驱动,但这还没触及任何业。 不硬件一个版本的vmlinuz内核hash值是相的,因为驱动息放在initrd*.img里。Initrd*.img是一个精简但带了所有驱动的linux镜像,一般系统安装完之后自动生成,也可以事后手动生成。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
如上图所示,我们可以按照问题定位的思路,将整体的可用性情况、分功能可用性情况、分模块的核心指标、流量的环比对比、分IDC的流量对比等,依次通过丰富的可视化组件进行呈现。使得在收到报警时,可以快速将故障缩小到具体功能、模块、接入流量、机房级别。 入数据确定根因 在故障处理过程中,全景数据仪表盘为我们缩小了故障定位的范围,但大多数的根因仍然隐藏在数据的细分维度中。由此多维度分析的重要性就体现出来了。常见的多维度分析包括如下几种场景: 单维度取值对比分析:针对一个维度的不取值进行对比分析,例如确定流量下跌出现在哪个省份。 多维度关联分析:分析两个甚至更多维度互相作用后数据的分析,例如如何确定一个下跌是机房级别还是模块级别。 维度下钻分析:一些维度包含多个层级,例如省份、市等相关联维度的逐层下钻定位。 我们针对这些场景,设计了相应的解决方案。 单维度取值对比分析 维度取值对比分析是一种最常见的细分维度定位方式。对于一个维度下取值数量较的情况,可以通过多维度趋势图和饼图等可视化方式进行快速的分析,查看不维度取值的取值状态,以及占整体比例情况。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
有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;有时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸实锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会个其他原因来给脸部降降温。 对于落实是人为导致的故障,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实际损失更小,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,长期看商业誉。商誉分为企业商誉和个人商誉,云厂商的企业商誉都积淀不足,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优大赛无法相提并论。大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择任能有个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有个客户非常任某个小云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某小云低5%;但是某大云的机制有问题,出故障从来都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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,地图研发的学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。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安全设备7x24小时的运转,为我们的业提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复?
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
SaaS产品已经出现并流行了十几二十年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建站等等SaaS都是比各位读者从业年龄还长的老古董,最新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖云器,这些应用上云走公网和之前走内网别并不大,用物理机和虚拟机别也不大。 狭义的云计算是企业,目标用户的是企业IT技术人员,而SaaS云的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。 从这一点来看,这些SaaS只是云平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有别。只要SaaS云没自建IaaS和PaaS的技术能力和意图,那他们就是客户而非友商。 四、物理机-混合云-云管平台 云主机是物理机的最好替代方案,但也有各种物理机无法被替代的场景需要继续用物理机。 某些云主机的超卖比过高,性能太差,又因为各种原因不更换云厂商,那只能基于性能原因用物理机。 某些硬件特性虚拟机还没模拟出来,或者你模拟了我也不,比如说Oracle RAC就偏爱硬件存储。 某些非TCP/IP资源必须接专用板卡,比如说接电话网络的器,接专用器材的器,接加密狗的器。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
Archer的配置文件路径、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地域配置不的问题。Archer提供了配置派生功能以支持多地域部署的场景。Archer支持在一份配置文件中设置配置变量,并在特定地域(机房)中生成特定配置值; 多种网络环境及大包部署 针对多种网络环境及大包部署的使用场景,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。
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