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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,包含了哪些例,规模、部署况、行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同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)是百度云智能维团队研发的套分布式的名字系统,是百度云Noah智能维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了名到资源息的个映射关系。
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(详见附录验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。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,然后才会采的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老辈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同步效果需要时间。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。 有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上代架构师为什么有这个误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,代人将偏见神化为迷
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障诱因众不可避免 单机房故障诱因众,详细复盘若干单机房故障发现故障诱因大致可以分为四类: 基础设施故障:物理机房故障、网络链路拥塞、流量转发基础设施故障等 程序缺陷:程序隐藏bug、程序性能严重退化等 变更故障:测试不充分的程序、配置、数据变更,人工临时介入的误操作等 依赖故障:第三方故障例如通用的认证、支付、存储、计算故障等 单机房故障止损可靠性与效率急需提升 人工处理场景下,维人员通常选择7*24小时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急况下进行响应、决策、操作系列故障止损动作,尽量挽回损失,降低故障影响。 但上述解决方案会面临如下问题: 响应可能不够迅速:例如间报警 决策可能不够精确:例如手OP经验欠缺,误决策 操作可能出现失误:例如止损命令错误输入 “机器人”处理场景下,单机房故障自愈程序可独立完成故障感知、决策、执行的完整故障处理过程,并及时向维人员同步故障处理状态。维人员的职责由处理转向管理,最终维人员在低压力值班中保证稳定行。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
生产领域的公司因为维涉及到在在的,所以维人员待遇高(都是专有技术难培养)、做的事(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维要大些(都是专有技术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这条路的人部分是自己有大觉悟或巧机缘,但另部分人是的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 最后总结下,云计算是不可阻挡的历史趋势,它还给了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。 天行健,君子自强不息。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
文章概览 过去的文章为大家介绍了百度云智能维的方方面面,从监控、部署等传统的维技术到智能异常检测、故障自愈等智能维技术,这些维基础能力和黑科技,是十年来百度工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了百度维十年间的创历程。很同学在看了这些文章后,都在想如何把这些领先的维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设维平台不是蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不同学都在希望我们能够有个产品的形式输出这些技术,方便将这些前沿技术用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的维场景与需求,结合百度历年来维的经验与技术沉淀,并经过维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个百度的维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说下百度内部的统自动化维平台Noah。Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚的平台。作为系列维系统的集合,Noah包括了管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任调度等等,已经了百度数年之久。
摩****5 2018-07-11
都是防晒
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
干货概览 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations ),即智能维,是将人工智能的能力与维相结合,通过机器学习的方法来提升维效率。 在传统的自动化维体系中,重复性维工作的人力成本和效率问题得到了有效解决。但在复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、资源过程中,仍需要人来掌控决策的过程,这阻碍了维效率的进步提升。而AI方法的引入,使得机器能够代替人来做出决策,从而让正意义上的现完全自动化成为了可能。 在AIOps的落地施过程中,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为个全的技术发展和应用方向,并不是简单地说具备某种技能或招募两个大牛就可以完成的,它需要不同角色、个团队的配合才可以达成。根据近几年来整个业界对AIOps的理解和践,AIOps参与角色的划分也越来越清晰。
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称上线)是维领域最常见的业类型,主要涉及线上代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的下,让数据自动生效》中专门讨论过)。般的业上线具有不定时操作、业部署况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工维时代,维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由上线变更触发,如何减变更过程中人为误操作,提供个灵活、稳定的部署系统是维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在维自动化的大潮下,百度维管理平台Noah发布了键上线部署系统——Archer。Archer致力于提供套产品线全过程的可迁移发布解决方案,键完成机器初始化、部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起次上线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为个环节结合进整条测试发布流水线中。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
背景:为什么要做智能维 百度云智能维团队在维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全百度数十万规模的器上的,所提供的包括管理、资源定位、监控、部署、分布式任调度等等。最近几年,团队着力于发展智能化维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,百度除了搜索业之外,还有很其他的业线,有像地图、百科、知道、网盘这样的老牌业,也有诸如像教育、医疗这样的兴业,每个业在规模上、架构上都有很大差异。业本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了的挑战。 百度维经历了从脚本 工具、基础维平台、开放可定制维平台到我们现在的智能维平台,这样四个阶段的转变。过去维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速度、稳定性、营成本等。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本条件。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,将盲测分为三种类型: 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。 提前通知有损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业有损,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,业线维人员可以提前准备相应的止损操作,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,对业来说与发生故障场景完全相同。验证业线在单机房故障况下的止损恢复能力。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
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。云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的数据上云后基本下不来,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。厂商做过PB级项目但其小群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,这类事了,对象存储合同上不会有总容量,发票存根也只是简单的费。客户的成功案例必须是单命名空间容量达到PB级别,并简要说明文件数量和主要读写场景。
布****五 2018-07-10
如何执行条命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,软件包的上传,二是进程的重启动。进程的重启动不必说,软件包的上传可能有种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件维过程需要时刻监控系统及业软件的行状态,各种维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化维的发展,很维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为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,种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/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,都有个共同的目的: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”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行条命令”的意义所在。
y****i 2018-07-11
做容器云的最佳用户
谈做容器能省资源 容器因为虚拟化程度低,肯定比虚拟机要节省资源,但面对这种诡辩我会三联问: “您的职场生涯中关注过消耗器资源吗?” “拿省下的给你们团队发工资好不好?” “为了资源效率,我们直接用裸机行吗?”。 容器公司见到客户就谈价格谈省,又说不清楚省了际上砍了IT项目才是最省的,能解决问题客户可以。 在云平台营过程中,容器技术确能节省成本,但这是靠容器资源的更小调度粒度决定的。假设台物理机有180G内存可用,客户买了5台32G内存的虚拟机用了160G,剩余20G内存就是卖不出去了。但如果拿这20G内存给堆只用500M到2G的容器进程用,还是整机都跑小容器不跑大虚机,资源利用率下就高很了。那闲置的20G内存成本早晚也要把摊到客户身上,但这和客户直接可视的资源售价没关系。 这个理由最蠢的地方就是,它把容器云的客户限定成了对成本敏感的维人员,而使用和更容器、使用容器编排系统,都是要研发人员起努力才能发掘出来。
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