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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
通过部署在机器上的客户端感知到例的状态变化(比如例状态由0变成-1,即常变成非常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,上游模块可以通过查询redis.noah.all的例状态结果,主动过滤非常的例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障例。 在下一节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作一个底层的基础,BNS系统每天的访问量近千亿次,这对系统的可用性提出了很高的要求,因而系统需要在各个层面完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对外提供变更,用户通过Web页面或者接口进行例信息注册。了保证平台稳定和安全的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每一个组、单元、例的注册都需要进行权限验证,用户只申请了合法的Token才能允许访问,另外系统还提供了白名单等其他的鉴权方式。
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,模拟或制造故障,验证不同业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同阶段,我们从对产品际可用性影响程度、成本、效果等方面权衡,将盲测分三种类型: 无损盲测:仅从监控数据层面假造故障,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业际无影响,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。 提前通知损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业损,用于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。同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,减少单机房止损能力建设不完善导致的损失。 无通知损盲测:在各业线单机房容灾能力建设完成后,进行不提前通知的损盲测,对业来说与发生故障场景完全相同。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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
三、确的时间是向量 Linux环境下两个常用工具,NTPD和ntpdate。NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用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同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好ntpdate这个动作负责。 常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间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,大部分业对系统时间是盲目信任,不相信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健壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
客户没对接成本,可以随时更换其他云厂商,或默认即使用多个云厂商,普通项目不需要高级售前、解决方案和质性定制开发。 客户只关注价格和质量两个维度,不用承担太多选型责任,大不了切走就行,甚至专门的中立CDN监测的平台。 虽然业内对CDN生意评价不高,认这就是卖资源,但每个云平台都将CDN收入列重要单项,成熟的模式催熟了巨大蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议大家搜一下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的之处在于要求程序自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的把戏,Serverless才是的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其SaaS产品和狭义的云计算没一毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外包都能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很买 打折买了几台器 目前都荒废了,因卡得一匹。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因其故障时间长、影响范围大,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,通常需要人工止损,但人工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大。 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)现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于时容量与时流量调度自动止损策略与管控风险,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、信息流、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。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作上层托管平台的底层工具链,PaaS平台提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍百度持续部署是如何现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发一次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent通过心跳获取任后,调用部署插件执行际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
4.架构和流程变化分析 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,了避免技术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 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DDOS的资源和统一前端的践经验,还海量廉价优质带宽。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信任云厂商。客户精力就做多云冗余校验,预算就做专资源池部署;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——无论是微观的版本发布还是宏观的数字化转型,其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云端IT资源,也平台输出。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
本文聊个很嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己安装系统以后,丧失了这么多乐趣。 文 1.主板加电和硬件自检,就是开机第一屏启动界面。 CPU和内存插得问题器会滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插都无所谓,因这些外设都不属于经典的计算机系统。 早期内存器一般内存检测的功能,但256G内存的器启动的速度也太慢了,重启一分钟能启动的还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,所以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板大都是BIOS引导,也是UEFI引导,但从器用户看区别也不大。 主板可选从USB/SATA/NIC这几类接口上获取引导数据,而且可以排队式加载,第一个加载不成功就尝试第二个。系统安装镜像都个防止误操作的倒计时,而网络引导一般是排在末位,硬盘引导就是通用的系统启动的方式。 爱折腾桌面电脑的朋友从这一步开始就玩双系统/WINPE/U盘版Ubuntu/无盘工作站了,还好器维护人员比较单纯专一。 3.读取MBR(可略过)。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和过高超售比,云厂商一般是老板带头节俭,而大云厂商很可能是执行层的人弄错了,作甲方该闹就要闹。 人原因 云厂商的人故障总是糊涂账,但细心的甲方是能看出来端倪的。时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;时候明明是人原因,但人故障都是打脸锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会找个其他原因来给脸部降降温。 对于落是人导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因云厂商总是比甲方的际损失更,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,长期看商业信誉。商誉分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,会选择信任能个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
一图胜千言,我们看看资产管理的特点: 图3 资产管理 部署管理 应用部署一直是运维工作中的重点,一般来说,我们面临的问题: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何快速部署? 灰度测试难,怎样通过灵活的部署方式,先进行流量线上测试,待效果达到预期后再扩大部署? 回滚难,发现问题后怎样回滚? 上面的第一个问题,际上在管理中已经解决了,也就是说管理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署管理模块通过“分级发布”来解决。在部署管理模块中,我们可以方便的定义并发度、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,在部署的过程中发现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了部署等操作,部署管理模块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某一)。如图来总结部署系统的能力: 图4 部署管理 监控管理 在任何工作里,信息掌握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼百战不殆”这句话说的就是这个道理。运维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。软硬件是否工作常,出了问题是否能及时发现与报警,甚至是对异常事件等进行提前预测,都仰仗监控系统。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原的猎头
第三部分.影视剧中对猎头的梦之误解 编剧们写的“白领剧”是给观众展示一场“高端职场环境”的梦,“白领梦”并不比“皇帝梦”“武侠梦”更,因这个“高端职场环境”从来就没存在过。我看那些影视剧中对猎头的刻画过于夸张,按照那种方法做猎头就别想挣钱了。 第一点,猎头不会深度参与面试,甲方人事部不会让“外人”参与面试决策;猎头的核心利益是成单拿佣金,在甲方面前也是外人。敬业的猎头会全程跟踪面试者的反馈,老练的猎头能从HR手里拿到面试结果,但猎头不会出现在甲方办公室和甲方一起面试候选人。 第二点,候选人不会懒得接触猎头,不需要猎头给候选人端茶端尿陪床上吊。候选人懒得和猎头聊很可能是因这个职位太挫没吸引力,少部分是自己内线不用走外部渠道。如果招聘方要定向挖某人,老板亲自出马比猎头约见面诚意多了。 第三点,任何供应商不能公开干涉甲方内。诸如“猎头要做的就是把顶尖人才放到合适的职位上”这类话听听就好,候选者是不是顶尖人才猎头说了不算,能不能进这个公司猎头同样说了不算。猎头就是提供人才搜寻的供应商,这个供应商不能替甲方人事和业部门做决策。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署过程可以拆解两个的步骤,一是新软件包的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的上传可能多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,一种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另一种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都一个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收集结果”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一条命令”的意义所在。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔钱做,但采购决策层更喜欢看谁的报价最低。数十PB的数据上云后基本下不来,平台方无论是提价还是降速,的是追加预算的手段;如果对方是赔本卖吆喝,成功了就会甩开这个包袱,失败了就直接倒闭。我谈PB级存储项目时,我很愿意分享不同底层技术带来的际成本构成,什么同样的价格我们还能挣钱而友商已经在贴钱,相关内容会在第四章节详细说明。 成功案例是很重要的决策依据,但这个依据很难考证性。厂商做过PB级项目但其是一群TB项目做的计费融合,厂商确做过数百P的项目却和标准对象存储功能不通用,这类事情太多了,对象存储合同上不会总容量,发票存根也只是简单的信息费。客户的成功案例必须是单一命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。考察案例性的方法主要靠听对方能否自圆其说,甚至让多个厂商当面质疑,能逻辑自治的厂商终归还是靠谱一些。 大客户对云端数据的处理的要求比中客户更简单,因复杂业功能可以自己做,还可以要求厂商自己做定制开发。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
器就是高功耗高价格的专业电脑,云计算企业的采购规模一般远大于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资金的支持。 云计算是一个商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前云计算公司聚集在一线大城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,云计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线城市不仅要积极准备云计算硬性资源,还可以用合作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说云计算公司将GDP和税收留在当地。 云计算平台提供的都是互联网,大量的互联网部署在本地会极大的管控压力。二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍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者,必须在管控违规违法时不惊扰常业,甚至主动出击常网络保驾护航。 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,如果你市场客户那对方会主动上门寻求合作。
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