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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
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
历史总是惊人似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低成本,让客户直接付费购买息技术,极大减了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放在云台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云台一样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。 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
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。
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。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云台账户体系
第四.台通知和管理机制 前文将各种资源和权限进行了分,那接下来要分的就是台通知机制。 单账户大通铺模式下,所有的台短和邮件都往一个账户发就行了,但现在要重新设计。我的一线技术工作经历并不依赖第三方(如云台)通知机制,对通知功能的研究较,所以我只能提出通用性设计建议: a.别把台维护通知当做甩锅通知,大客户会因此忙到鸡飞狗跳。 b.员工正常操作不要通知到管理员,自然人收到的多会麻木。 c.员工执行摧毁核心资源等高危的操作要及时通知管理员。 d.这些操作日志可以通过API等方式对接到企业自身的台。 e.合规和安全风险发送台管理员和资源池管理员。 云台有通知机制就要有管理权限,比如说某IP存在合规隐患,管理员要能查看和操作该IP;否则台管理员只能组织各部门领导开会,台的管理员一般不是公司高管,其处理速度和处理效果就很慢也很扰民了。 第五.其他随笔说明 a.过去云管台做计费和权限开发很繁琐,云台支持精细控制后云管台的对接成本会瞬间降低,那些功能缺失又不是行业标杆的云台会云管台被逐渐放弃接入。
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。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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维台——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台中选中导航的模块进行升级,运维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****t 2018-07-11
设计中立公有云云管
云厂商提供OSS+CDN的好处就是内网互通节省带宽费用,但大客户很可能越过云管台直接采购,小客户一年可能只节省几十块钱。云管台要集成OSS和CDN时,一定要注意这两个是没有域概念的,比如客户用了百度北京的虚拟机加上七牛浙江的云存储和阿里全国的CDN,此时客户业绝对跑的通,三方互通有额外网络开销。云管台的资源创建和计费系统都要考虑清楚,尽量资源走一个供应商,或要求不供应商之间互免费。 上述PaaS资源都有一个特点,可以按照使用量付费,或者提供贴合到业逻辑操作层面的支持功能,那也就代表着客户的计费访问数据铁定会被供应商拿到,而业数据是否被偷窥要看供应商自律。 我们再看看下文一些更专业(偏门)的。 容器云入门门槛高,在中小客户场景下缺乏成功案例,如果没有具体项目要求上容器云,就等到接完上面的PaaS再考虑接入容器云。 反DDOS攻击只能由云厂商提供,因为开销偏大计费不灵活,但又没有日常管理需求,客户到云管台到厂商沟通时直接用邮件、工单和合即可,如果没有频繁攻击和检测需求,可以不留展示界面只用邮件通知。
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。 深入数据确定根因 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、市等关联维度的逐层下钻定位。 我们针对这些场景,设计了应的解决方案。 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
最终这个单子在客户执行层的暗助之下,该小云快速把业切过来并坐实站住了,这份暗中助就是靠个人商誉带来的任。 我和大客户谈故障的时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企业客户是讲道理的,不要把糊弄ToC用户的手段来对付ToB客户。面对意外故障,我们有心向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏实认错是对客户的最后尊重,而公开事实也是逼着内部不会重蹈覆辙犯样的错误。 过去大家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到云计算领域的。而云的高科技光环褪去、产品质化以后,企业的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂的云到底哪些组件是靠谱的,不要让赖你的客户受伤又受骗。如要学习云计算关知识,可以多关注我往期云计算文章,比如说 云计算最重要的工作是配合销售和客户:云客户需求引导管理--实战型IT极拳 中国云计算现状系列汇总: 做云计算要花哪些钱,请看第一篇成本篇,原创链接。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
如何应对不流量调度策略和台的差异?
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。
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