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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Check Agent:提供BNS实例的康检查功能,用户通过在Web页面对每一个实例配置康检查的方式,机器的Check Agent会主动探测所有实例的运行状况,并将康检查的结果报给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、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,欢迎大家积极留言。
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,还有底层工程师能否推动层业测试和变动。 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信任云厂商。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;未来云厂商还会自义SLA标准——大部分API云连等待超时都没义。 版本发布和数字化转型——论是观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和云没直接联系,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。 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--面对亿元大主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把主伺候舒了就要学IOE类集成商。
疏****月 2018-07-09
一键线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的标准并且支持制化,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故障 针对分级发布的使用场景,Archer支持串并行线及暂停点功能,可照单实例、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提供了配置派生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,并在特地域(机房)中生成特配置值; 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。采用中转的线在发起任后,部分代码将首先被转存至中转机
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时流量调度也法使得恢复正常。 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,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:下游使用固IP或固机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的下游之间法进行快速的流量调度止损。 要求:线关联不允许使用固IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的下游连接方式以实现下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
面临的困难 命令行的要素,也是如何执行一条命令行面对的个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器每天执行几十亿条命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24小时稳运行,就不是一件简单的事情了。所谓远行轻担,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: 信息存储问题: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信息持久化。日均几十亿的热数据,年均万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台执行命令的要求,需要确何时分发命令、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,使命令信息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分布在世界各地。 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。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
2.群集设计通用规则 前端复制后端拆,实时改异步,组件互换 前端复制后端拆,实时改异步,IO-算力-空间可互换——要做架构就要群集,而群集设计调优翻来覆去就是这板斧: 前端是管道是逻辑,而后端是状态是数据,所以前端复制后端拆。前端器压力大了就多做水平复制扩容,在网站类应用状态-会话持-弹性伸缩等技术应用纯熟。后端要群集化就是多做业拆分,常见的就是数据库拆库拆表拆键值,拆的越散操作就越爽,但全局操作开销更大更难控制。 实时改异步是我学的最后一IT技术,绝大部分“实时操作”都不是业需求,而是某应用法看到后端和Peer状态,默认就要实时处理结果了。CS模式的实时操作会给支撑带来巨大压力,Peer合作的实时操作可能会让数据申请方等一宿。架构师将一个脑大事拆分成多个小事,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表一样,拆散的小事需要更高业层级做全局事障。 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有余的选型。
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就背黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和亿国家级项目里用ntpdate+crond,一代架构师为什么有这个误会人深究,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就不错了。 把所有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,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,多一份自信和自尊。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
大部分猎头公司也所谓简历库,特别是互联网行业更为明显。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,还没有稳的高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就那几个熟人;而那些新手猎头个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更底一些。从长周期来看,猎头属于利用信息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除信息不对称。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钩,专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的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量障,耽误的人力和时间都法衡量。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几千块的小单。 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是值得的,好甲方就能到好供应商;如果招聘方把几千块佣当做传家宝贝,给猎头花这个钱还不如给面试者报销打车费。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
线城市对互联网还只是简单的管控,稍有不解可能就会封禁一大批互联网,但一道封网命令就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就要从管理者变为者,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。 前几条都是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只有五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心里有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
在业规模发展到一程度后,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同部(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,我们再来回顾下面的例。这个例中,地图研发的同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。
小****君 2018-07-11
踏云落地--谈IT就业趋势
5.技术大牛都是让变态业需求给压出来的,如果公司有技术大牛,那各种需求就来了,但如果没有技术大牛,公司也会压缩自己的IT难度。比如搞大促秒杀就要准备2000万云费,业就会掂量成本。客户要使用PaaS云就要照云厂商的是数据和业的格式约。我们看到越来越多的证据,有了对象存储就不用招存储工程师,有了鉴黄和人脸识别就不用自己推演模型,有是反作弊系统就不用自己研究刷单,有了IM就不用自己做openfire。真正的行业精英是不会护食眼前这碗饭,到问题最优解比住铁饭碗重要的多。当精英们事可做的时候,哪怕钱给够了也很容易跳槽,他们将会富集在云计算公司、大IT部和独角兽企业,而小IT部和创业团队留不住技术大牛了。精英们遗世独立,让普通工程师去买云了,对其他工程师可不是好事。第六.大熊猫跑了,护区要撤大熊猫是一种“伞护动物”,大熊猫护区也被其他动物所分享;护区里大熊猫最重要,其他动物都是玩伴点缀,但如果大熊猫都迁走了,护区就会撤销。
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