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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Check Agent:提供BNS例的康检查功能,用户通过在Web页面对每一个例配置康检查的方式,机器上的Check Agent会主动探测所有例的运行状况,并将康检查的结果上报给Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS系统满间交互中常见的的资源定位、IP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、定位、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。
M****点 2018-07-10
中国计算现状——产品篇
前言 上篇文章《中国计算现状——成本篇》(特大首发改名为《做好计算要花》)讲的是成本问题,即什么企业有可能能做计算。本文是第二篇产品篇,目标客户是计算产品经理和计算标准用户。我从一个老用户的角度谈谈每种计算产品该如何使用,哪些产品改进是刚需放心吐槽,哪些产品有内因就是改不了。本文主要说用产品的问题,买产品的问题在采购篇单聊。 正文 现在是2017年,计算是物理硬件的优质替代方案,客户很认可计算极低的采购和交付成本优势。这时候我们要被企宣PPT洗脑,追求华而不的远景,这些PR文章的受众是风险投资、客户决策层和创业者。我们应该摸清楚方案和硬件方案比有什么特点和局限性,客户明特点才能使用得心应手,客户明局限性才会早作备用方案,产品经理心里不慌才会关注核心功能。 一、IaaS产品 IaaS平台的本质是,产品以做硬件资源的虚拟化为本,业上承接物理硬件替代需求,其优势是最快速度最低成本交付,客户为预占的物理资源付费。IaaS产品是最经典的计算,核心组件是主机,如虚拟网络、硬盘和安全组都是为支撑主机业的。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--故障危机分析
软件BUG 相比客户自己粗选一个物理机的OS,主机精选的虚拟机OS、宿主OS、Hypervisor的软件BUG并不,大中型厂商都有精选底层支撑软件的力,但客户装物理机自选的OS都可能有驱动问题,三个精选软件的故障率没一个粗选软件更高。 但是从资源的管理、调度、监控软件,到客户界面,API管理、账户和后台策略层面,越往上走的软件质量还不如XXXX,此处省略一万五千字,客户自己揣吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍一样,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会住一只羊使劲薅羊毛,毕竟报障也要负载均衡。但客户自己心里要有秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不上墙,故障的性质对长久的品质很重要。 我列一下潜在的故障原因,哪些故障能忍,哪些故障不能忍,这些要客户自己评估了。 技术原因 IaaS的核心主体功能(主机、硬盘、VPC),在没有特型要求前提下,是可以用开源方案搭建。如果是厂商连个开源平台标准模块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确客户要自认倒霉,因为友商也会遇到同样问题。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚计算
器就是高功耗高价格的专业电脑,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是采购资金的支持。 计算是一个商业,不仅需要硬性支持,还需要够的环境和政策支持。当前计算公司聚集在一线大市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线市不仅要积极准备计算硬性资源,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,最终说计算公司将GDP和税收留在当地。 计算平台提供的都是互联网,大量的互联网部署在本地会有极大的管控压力。二三线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计算公司的声誉。如果当地政企要做好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计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动上门寻求合作。
s****d 2018-07-11
亿元级用户分析
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上层业测试和变动。 API调用PaaS——API就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目信任厂商。客户有精力就做冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来厂商还会自定义SLA标准——大部分API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,厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.输出分析 厂商输出给客户的即有端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,所以厂商要做好咨询规划。 明晰验收--项目的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--面对亿元大金主,厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒了就要学IOE类集成商。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时流量调度也无法使得恢复正常。 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N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不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现上下游依赖解耦,下游发生单机房故障,可以快速调整由比例现止损。
m****t 2018-07-11
设计中立公有管平台
当我们要设计管平台时,最小必须的计算资源为这几项: 1.主机,2.硬盘,3.公网IP+带宽4.VPC+安全组5.负载均衡 一个平台缺这五项中任何一项,用户都不可能达到等同于自购物理机的效果,甚至最基本的功能都无法执行。当前各大供应商(含OpenStack和Zstack方案)都将这些资源都已经现API化创建、查询、管理、删除。 对这些必要资源的规划思是,在能证基础功能和用户便利的前提下,尽量砍掉一些炫酷但只有数厂商支持的功能,为了简化开发难度,对一些通用但低频功能也可以拖到二期三期再做。 比如主机创建主机API时必备功能是“选择硬件配置”“顺手创建公网IP”“自定义镜像克隆主机”“设置主机名”的,管理API必须有“查看主机状态和配置”“硬重启”“绑定/解绑IP、硬盘”。其他的功能根据项目组的人力和工期可选展示给客户,有人有时间就做,没人没时间就做。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年计算时代的运维职位展望
生产领域的公司因为运维涉及到在在的,所以运维人员待遇高(都是专有技术难培养)、做的事情(自发做事了会出错,不如找厂商技术支持),只是跳槽的难度比通用运维要大一些(都是专有技术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这条的人一部分是自己有大觉悟或巧机缘,但另一部分人是的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 最后总结一下,计算是不可阻挡的历史趋势,它还给了运维五到十年的时间去修正自己的职场规划,我们可以顺势而为也可以激流勇进,但不可得过且过随波逐流最终。 天行,君子自强不息。
x****3 2018-07-10
中国计算现状——采购篇
2、稳定性大于功能需求 前文说过,厂商卖的绝大部分是替代性产品,主机是替代物理机的,存储是替代存储柜的。过去的产品功能再挫、价格再高也能用,你的产品优势是锦上添花,但你这刚开发出来的产品稳定性如何?即使只是常规感冒,你愿意让习医生练手吗? 3、价格可描述 价格不同于价值,价值是灵活解释的,而价格是固定的单价和数量。先说单价,IaaS资源的大头是公有主机,这里有不可说不可测的硬件超卖和漏洞百出的SLA,谁能证你60元的主机就比人家70元的便宜?客户用私有方案吧,你的软件没有专利和著作权,人力报价没有施工人日规划表。PaaS层的天然量付费,但数量该买个该如何预估?在这类企业里需付费并不讨喜,了谁来结账,了是不是业萎缩了,风传某些超低价中标的CDN,就是靠虚报资源数量来维持品质的。 4、尽量将责任外抛 客户肯给你掏就已经尽到自身责任了,不要让客户承担因为选你而产生的额外责任。如果客户放弃资质和案例需求、自担稳定性风险、自己评估总价格,厂商卖就能像话费充值一样简单。
小****园 2018-07-10
让PB级存储不再神秘
最后一条就是有些领先大厂直接压制,故意做技术无关的不兼容、甚至拒绝、甚至从其他层面正面打压业。这里就不举例了,太明显针对单一厂商。如果只是技术不兼容那算和其他平台恶意竞争,如果到了平台明抢客户自身业的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的职责范围。 3、大型用户谨慎选型 大型用户即使只存储1PB,每年也要花100万了;中小型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还有更技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,大型客户比中小客户更难办,小客户是嫌价格贵,大客户却怕低价砸场。存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔,但采购决策层更喜欢看谁的报价最低。数十PB的数据上后基本下不来,平台方无论是提价还是降速,有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,为什么同样的价格我们还能挣而友商已经在贴,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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
一、裸光纤的故事 前几天和朋友聊天,谈到一根裸光纤可以分波分大的问题。 几个业内好友都明确说一根裸光纤最跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何一个波分(或者不做波分)都可以跑100G以上。 后来我和于老板深究原因,不可能几个朋友都骗我或者都蠢,很可能前些年光纤波分机自己只能甩出10G口,或运营商租光纤套餐里只有10G规格,给大家造成了裸光纤只能跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商那里租,而且价格很贵还必须买波分设备等等;其现在企业专线的市场竞争很充分,拉同裸纤一公里也就小几百块,而且短距离裸纤也不值得上波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想到了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以上(2014年市价)。但很的IT专家也在此事上跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该迷信思考。 NTP是网络时间协议,它是项传输、计算、加密技术的核心参数。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,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,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。结合外网运营商链监测、内网链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月某公司香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,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,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。
c****i 2018-07-11
付费拨见日--咨询可行性分析
没有计算的时候,这些不懂IT的公司根本不会上IT项目,他们用传统经营以生存发展。现在IT项目的施门槛被厂商降低,未来愿景被厂商抬高,友商搞IT化自己也只能被迫跟进,但IT决策人的环节是缺失的。 2.咨询的客户价值 在企业IT市场里,厂商如狼似虎,客户是肥羊不是猎人,肥羊无法坐山观虎斗。 简单让厂商拼价格拼,短期内会是劣币驱逐良币,无论是低价中标还是画饼营销,最终坑的都是客户。 长期看即使口碑最好的厂商,配备最优秀的销售团队,厂商也不可能以客户的利益为优先,他们关注的是技术执行过程,而不是技术决策过程。 随着IT行业的发展变化,非IT企业根本招不到、留不住合适的IT决策人(参见踏落地--谈IT就业趋势)。IT决策人是在大部分公司里是唯一的IT内行,外行不尊重内行“闲着的价值”,那内行就要让外行“跟着忙起来”,所以他要障自己的利益就必须把IT项目做大、预算做,而且绝对不能粘上风险责任。 只有中立咨询团队,项目是否上马、怎么执行都不影响自身业绩,为了后续更订单,还会更加重视口碑和专业性。 我们见了零元中标的项目,这些项目有几个施验收的?
摩****5 2018-07-11
都是防晒
f****8 2018-07-10
2018年计算行业展望
现在各大集团推出的计算业,目的主要是拉集团股价,吃集团内的存货还能吃一两年;失血过的公司可以自控止血退出价格战,靠当前的营收完全可以继续扛两年;海量的新用户仍然在跳坑上,自然增长的趋势也能持续三年。被资本催熟的业普遍都会早衰,团购大战、外卖大战、打车大战都让我们看到了资本抛弃业的速度极快,三年后计算不能拿来给资本画饼了,一些只能烧计算公司都会被合并和售卖。 但计算本质上是企业,并不会出现一家通吃的情况,那些能够自给自计算公司,完全可以像韩遂、公孙康、孟获一样割据几十年。当Oracle在数据库领域雄霸天下的时候,DB2、SqlServer、Mysql、Mongodb只是挣得没那么舒而已,他们并没有被挤死,类似的例子还有企业级操作系统软件、企业级咨询、企业级硬件供应商等等。计算是企业,企业从未出现过一家通吃的先例,拿个人互联网用户的习惯套到企业客户身上是不科学的。 二、一个行业半个IT界 计算行业的梦想上限是替换掉整个IT行业中所有的后端环节,整个IT业一半的产值都会归属到计算公司。
小****君 2018-07-11
落地--谈IT就业趋势
厂商有集采优势,厂商给点资源就能省下很优化工作;部分情况厂商还有数据优势,比如基于本站数据做风控需要反复调试,而对接厂商外部参考画像会简单很。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2000万费,业部门就会掂量成本。客户要使用PaaS就要厂商的是数据和业的格式约定。我们看到越来越的证据,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。正的行业精英是不会护食眼前这碗饭,找到问题最优解比住铁饭碗重要的。当精英们无事可做的时候,哪怕给够了也很容易跳槽,他们将会富集在计算公司、大IT部门和独角兽企业,而小IT部门和创业团队留不住技术大牛了。精英们遗世独立,让普通工程师去买了,对其他工程师可不是好事。
y****i 2018-07-11
做容器的最佳用户
对于持续集成和交付场景来说,以前我们是硬压着研发和测试,持版本一致、证文件打好包,从不盲信回滚预案,必须后半夜上线,就这样还天天出故障;现在自动上线的压力确了,大家都可以放心测试生产环境一致、证文件不漏传、可以和Git无缝集成,可以扔给研发和测试半自助上线了。这就是我前文所说的,容器快速部署的优势在于决策的快、操作的简单。 而K8S的兴起它把容器从改良工具变成了革新武器。以前有过很架构师做培训和文档,讲解发现、注册、编排、由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。可是一套来自大厂的开源方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S以后,即使研发人员做不了架构和运维,只要肯适应K8S的设计逻辑,都可以取代这两类人的工作。他们通过配合了K8S或类似组件的容器,老老改变研发流程,让代码和架构,让架构和资源耦合到一起。 现在我们能说清楚过去为什么没有公有容器成功案例,因为客户的执行层是脑臀分离的——运维推动研发把程序改造到可以上容器,以完成运维的业绩,猫让狗帮忙抓条鱼给猫吃,这事能搞定才怪。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
计算历经年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在全行业拥抱上,取得了巨大的进步。的主要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上已是企业发展的必由之。部分数据敏感的企业结合自身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有或者混合环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行管理,这就必然给运维人员带来很意想不到的麻烦。 其我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所有机器上的基础设施? Q因异常挂掉,能自动重启活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施有问题,能立马回滚吗?
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