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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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们就说联机调试分式日志,几个节点的时间有错可能日志就看不懂了。 NTPD做时间调整会有效减少这类情形,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少影响业(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
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,及时拦截部署引入的线上故障 针对分级发的使用场景,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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
综上所述,云计算就是将分散在各个公司的息技术资源汇聚到一个大平台,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响上和传统工厂并不相。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,云基地关注用这些房做什么。 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。
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少了。 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。 如果甲方要精英猎头,先要确认该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
要求:将拆分为若干不的逻辑单元,每个逻辑单元处于不的物理机房,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,造成更大范围的影响。 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,时需要保证变化时及时更新数据和扩容,避免容量数据退化。时对于流量的变化趋势,也需要有提前的预估,为重大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:单机房故障发生时,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,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。 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,业线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本条件。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
那是在更早的版本GRUB程序读不了GB级磁盘分区,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。 曾经某偏门软件推荐用集成镜像安装,装完了就是起不来,我把内核版本、硬件配置的init*.img替换以后系统就正常启动。 Kernel加载了所有驱动后就会卸载initrd*.img,早期linux版本在系统启动过程中还能看到很多“umount filesystem”的提示,那不是卸载正式文件系统,而是卸载了initrd*.img这个迷你系统, 6.Init进程启动,正式启动。 从看到“Welcome use CentOS”的彩色欢迎文字开始,init已经启动了。 在这之前的启动过程也就读取BIOS/MBR/GRUB和/boot分区,现在终于开始读/etc目录的配置文件了。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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。 举个例,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。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。
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福的生活,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,发了企业、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、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。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例如下: 息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了保证命令高效正确送达目标器,需要构建一个可靠的命令传输网络,使命令息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。 图2简单问题放大后也变得困难 百度目前拥有分在世界各地的几十万台器,并且随着业的不断扩张,这个数字还在持续增长,构建一个高效稳定通用可扩展的命令描述、传递、执行系统在这样的环境中有着重要的现实意义。对百度各产品线的用户来说,这样的一个系统,最基础的要求是:执行高效,控制灵活,扩展方便。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于上面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩小故障范围,到故障根因: 全局问题定位:快速确认线上状态,缩小故障判定范围。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建一个全景分析仪表盘。 细分维度定位:通过分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分维度,进一步缩小问题范围,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,看如何快速到可能导致故障的变更事件。 全景掌控缩小范围 对于一个乃至一条产品线而言,拥有一个局合理、息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于状态全景掌控至关重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了一款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据的特征,自由灵活的组织仪表盘局,配置所需要展示的数据息。
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
大家都知道黑云压也该未雨绸缪了,如果你已经是个运维老鸟或者很快就投身运维工作,我建议大家往这几个方向上动动脑: 1、企业采用公有云方案后,仍然需要一个懂行的人解决公有云平台的监控、评估、采购、报修这类问题。但这个职位应该一个公司公司只需要一个人,且再等上十年云计算彻底标准化后还会再次消失。当然了,我相能胜任这个位的人,在云计算已经规范到不需要专人维护的时候,他们也会有能力到更合适的位。 2、进行云计算器维护;几大云供应商自己也要维护器,那些大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工作,但自动化运维技术会让运维人员的数量大大减少,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工作,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,阿里盛大新浪都没得卖,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。
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、器交钥匙还是黑盒——不的客户项目需求,导致硬件管理和监控不于传统方案也不于其他云项目。 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,还有底层工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——大部分API云连等待超时都没定义。 版本发和数字化转型——无论是微观的版本发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。
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