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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
过部署在机器上的客户端感知到实例的状态变化(比如实例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,上游模块可以过查询redis.noah.all的实例状态结果,主动过滤非正常的实例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障实例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障实例。 在下一节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为一个底层的基础,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 系统过HTTP接口对提供变更,用户过Web页面或者接口进行或实例信息注册。为了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、实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
干货概览 在故障自愈机器人,你安心好睡眠一文中,我们介绍了单机房故障自愈的必要性和解决思路。本文主要介绍单机房故障自愈前需要进行的准备工作,具体括: 单机房容灾能力设中遇到的常见问题及解决方法 基于网络故障及业故障场景的全面故障发现能力 百度统一前端(BFE)和百度名字(BNS)的流量调度能力 单机房容灾能力--常见问题 单机房故障场景下,流量调度是最简单且最效的止损手段,但我们发现业线经常会遇到如下问题导致无法过流量调度进行止损: 1.存在单点 描述:系统内只一个实例或者多个实例全部部署在同一物理机房的程序模块即为单点。 问题:单点所在机房或单点自身发生故障时,无法过流量调度、主备切换等手段进行快速止损。 要求:浏览请求的处理,不能存在单点;提交请求的处理,若无法消除单点(如序提交场景下的ID分配),则需要完整的备份方案(热备或者冷备)障单机房故障时,可快速切换至其他机房。 2.跨机房混联 描述:上下游之间存在常态的跨机房混联。 问题:逻辑单元未隔离在独立的物理范内,单机房故障会给产品线带来全局性影响。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
2.1业采购决策人 企业里CEO/COO/CFO或实权VP,他们不关注云产品云技术,更关注业上的求新图变,互联网决策人还会敏感IT成本。单纯靠销售搞不定亿元采购决策人,亿元大项目必须是高层互访合作,最终敲定合作的原因的就这几种: 一把手政绩工程 战略投资的附加条件 海量或结构性压缩成本 生态圈陪玩的附加条件 高层利互换 高级IT人力采购决策人只能敲定项目可以开始,但不证落袋为安,IT方案决策人和技术执行人员同样重要。 2.2 IT方案决策人 从CTO/技术VP到实权总监,业决策人选择云厂商,而IT决策人可以否决候选厂商。他们要考虑公司总体利,比如云厂商的技术梦想是否辱智商,超低资源报价是否可行性,生态合作是否伏笔暗枪等等。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范大,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,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。 为了解决这类问题,我们针对百度内部网络环境设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合网运营商链路监测、内网链路质量监测与业指标监控构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、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。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
命令传递(发) 命令传递两种方式,一种是文件形式,将bat/shell脚本上传到器然后执行。另一种就是交互式,过telnet/ssh等方式远程连接器后,直接在命令行界面执行。虽然从形式上我们将命令传递分为了两种方式,但从本质上来说,器上的命令传递,都没逃脱网络传输这个过程。 命令执行(使) 对于操作系统来说,命令的执行,其实就是启动一个进程并传递相应的参数,运行完成后得到相应的结果。这里我们并不关心进程如何创,PBC的结构如何等细节,我们只关心命令进程的启动方式以及结果的获取方式。 为什么要执行命令 在分布式产品的开发维护过程中,三个主题是无法绕过的,分别是配置管理、部署升级和监控采集。 配置管理 配置管理的目标是为了标识变更、控制变更、确变更正确实现并向其他关人员报告变更。从某种角度讲,配置管理是一种标识、组织和控制修改的技术。常情况下,配置管理都会统一部署配置器来同步所节点的配置。但是在开发测试过程中,总会出现临时修改某个或某一批节点的配置的情况,这时过人工逐个登录来完成修改显然是不太可能的。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署用场景 在百度内部,用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥各自的规范,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实现的。 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过心跳获取任后,调用部署插件执行实际任。涉及大及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥各自的规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为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规范。
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,普项目不需要高级售前、解决方案和实质性定制开发。 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,认为这就是卖资源,但每个云平台都将CDN收入列为重要单项,成熟的模式催熟了巨大蛋糕。 关于Serverless的介绍,我议大家搜一下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的实之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调需付费的计算只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是真正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其实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都能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
对于故障处理与修复,NoahEE过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并立故障工单,由相应的人员进行操作。另,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库全生命周期覆盖,做到所运维操作记录可追溯。了资产管理,运维人员可以在器完成入库、上架工单后即可在管理中看到该器并进行管理,无须任何其他操作。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,怎样过灵活的部署方式,先进行小流量线上测试,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,实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。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK开发语录类技能模板
本文从技能交互、部署讲述如何快速搭海贼王语录技能。 语录类技能模板的交互模型 语录类技能跟用户的交互很简单。用户说“来一个”,技能从语录列表中选取一条读给用户,用户可以继续说“来一个”继续听语录,或者说“退出”以结束交互。 使用模板开发技能的流程 新技能 新技能详情请参阅自定义技能创 配置意图 意图配置详情请参阅意图、常用表达和槽位 语录类技能模板需要创“获取语录”意图。获取语录意图如下图所示: 配置技能部署 语录类技能模板使用CFC部署技能。使用CFC部署技能详情请参阅 百度云CFC 修改CFC函数代码 开发者过模板创函数以后,可在线编辑函数。
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。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厂,如果你市场客户那对方会主动上门寻求合作。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
单机房故障自愈的常见问题和解决方案 传统的流量调度自动止损方案存在如下问题: 1容量风险控制能力不足 【问题描述】 传统流量调度的模式两种:固定比例模式与容量护模式。 固定比例模式:照预先设定的固定预案,一个机房故障,该机房的流量照预先设定的比例分配到其他的机房。很可能某个机房的容量或剩余机房的总容量不足,切流量后导致多个机房发生故障。 容量护模式:针对固定比例模式存在的容量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断容量是否充足,容量充足则进行流量调度,否则不进行调度并知人工介入处理。但此种方案面对的问题是: 1.容量仍buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过容量护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使照容量进行调度,过载仍可能发生,容量数据本身存在一定误差,流量成分的变化以及变更等导致的容量退化,都可能导致原先容量无法完全可信。 【解决方案】 基于容量水位的动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在的风险,我们划分两条容量警戒线。 安全水位线:流量处于在安全线以下则风险较小,可以一步进行切换。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体系
这个账户只是为了让客户低成本的获取,不含客户给供应商的任何承诺,双方的权利义要看商合同。 第二.账户内资源隔离 企业客户尽量会将资源集中采购,在采购IDC/CDN这类简单时不用担心资源混淆。但套用过去管理虚拟机的经验,管理IaaS和PaaS时要资源池隔离,不同部门和项目的主机资源要分别计费和管理。 一个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云主机费用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设上限,部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没资源池的概念,就是一个账户管所资源的“大铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费金额;万一云平台调整了资源价格,较真的客户又要从头重算一次。 这个“大铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是一个账户下所资源毫无权限隔离,客户或者只一个人去登录云平台,或者将不同业注册完全孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人关的流程是多沉重,客户选一个云平台管理员完成所操作,客户的项目越多管理员员就越晕越累。
m****t 2018-07-11
设计中立公云云管平台
该管理控制台借鉴各大公云控制台即可,所要展示的资源和功能已经在前文讨论过了,该产品可完美模拟功能强大,也可以极速从简只做必要功能。 3.计费系统 标准计费系统的功能复杂又强大,每个账户是预付费还是后付费、当前多少余额/透支额度、单个资源是打整体付费还是量付费,免费配赠资源的占用策略,资源欠费后的留周期,网银和财付费接口,甚至连发票管理都是计费系统要涉及的。 本部分说明如何用一两个人月就能做出来的对账式计费系统。 用户相对可控,对反赖账逻辑就可以弱化甚至不做。 量付费就要几分钟一次频繁对账,那就把虚拟机、公网IP的量付费砍掉,做成月付费;对不能做成月付费逻辑的资源,小金额需求直接打或减免(比如说OSS的get post费用是一百块钱上亿次),大金额项目只能做成延迟出账单的后付费(比如CDN账单)。 产品品类不用太多,比如说虚拟机配置留常用的5-10类就行了,没必要做出四五十个配置类型。 各个厂商产品单价都是微微不同,但云管平台的资源可以做成统一价格。云管平台可以简单的最高价格向客户收费,也可以要求高价云平台做充值赠送把价格实际降低。
不****主 2018-07-09
高精地图
与普地图不同,高精地图主要于自动驾驶车辆,过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否管制,多少个交信号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的信息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交信号灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它含了大量的驾驶辅助信息,最重要是含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
Master端主要做复杂的任调度和管控逻辑,并且所功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,括虚拟化容器管理,应用管理、部署、扩缩容、拓扑搭活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent过定期心跳的方式,与Master进行信,在心跳发中发送本机状态信息,在心跳回中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对差异的地方做相应修改,使二者持一致,从而证集群中所机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止大规模集群被破坏,为了护集群世界的安全,贯彻高效和简单的运维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在意义的事上花费不止1分钟。
b****z 2018-07-11
智能运维基础-运维知识库之ETL
运维知识库中的数据 运维知识库中含了元数据(Meta)、状态数据(Status)、事件数据(Event): 运维元数据(Meta)对运维实体世界进行模,括运维实体的属性、组成以及关联关系等; 状态数据(Status)反应系统的状态,表征的存活性、资源消耗或能力等; 事件数据(Event)描述对系统做的变更、状态的异常等事件。 ETL系统架构 运维元数据、状态数据、事件数据分布在几十个不同的系统中,随着业的增长和相关系统的不断增加暴露出了以下几个问题: 数据分散,访问方式不一致:同一类型的数据分散在多个不同的系统,各系统提供不同的访问入口; 数据术语、概念、模型不一致:各系统使用的术语、概念、模型各不相同,例如“应用”这个概念,每个系统或工具对于Application的理解都不尽相同; 系统间数据没立关联:例如部署、监控和路由等核心场景在运维数据上没,表现为部署平台、路由、监控系统所使用的管理机制各不相同,三个系统间的数据难以关联,且无联动性。
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