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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。为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。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
先说IT咨询,过去云计算平台吸引到的都是成本敏感的游戏客户或者技术优先的创业客户,这两类客户都不会为一时一千元的咨询付费。现在高净值客户放出来的云计算咨询标了却没人投标,因为型云计算企业因为资质、高层合作、客户关系等原因没投标的机会。 我们经常遇到咨询标,但我们也不想投这个标。咨询标的交付物就是各种文档和报表,互联网公司的技术积淀都在技术部,技术人员最烦的就是写文档,而且技术人员匮乏的想象力和沟通能力并不适合做咨询标,让售前承担技术文档书写也扛不住。传统IT外企做云IT咨询流程上没问题,但技术水平太差,也不被政策扶持。此外还个哈哈哈哈的大杀器让我们不能投咨询标,投了咨询标就不能投施标了,施标的金额要比咨询标大很多。 到了施阶段,其矛盾和咨询标差不多,既要干活又要写文档,而且验收者并不专业,施工作传统厂商会抢着压价,还会各种意外拖进度抢进度,各互联网企业的施团队根本支撑不下来。传统厂商虽然压价抢标,但他们要是施云计算项目的人才,互联网公司加价三倍挖走谢谢。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台户体系
前文是说注册阶段的法承诺,到使用过程中云平台又会各种奇怪的“资格认证”“功能审核”等问题。云平台要规避自注册客户的政策法规问题和恶意欠费问题,但这和大客户什么关系?供应商用“认证”“审核”这类词跟甲方说话就是态度不端,这又是一句“客户你好,你要从管理,爱审不审,不审就滚”。这类甲方的身份资料是公开的,也不会恶意赖,这时应该由乙方主动记录合规信息,后台透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建的户让员工继续使用。某天CEO被老婆打了一顿,因为他的网购记录给“丽丽”订花和开房;或者网警约谈该倒霉蛋,警告他不要用网盘传播非法视频;也可能CEO打开聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文给投资商。不要误会是人要整这个CEO,SSO单点登录多项,同事用混了户也常。 如果客户放弃使用某云之后,原户不注销滚动欠费几千万怎么办?云巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户竞争,霸王注册条款下的法风险确存在。 一个企业户不应该由客户注册,而是供应商主动提供,像IDC和CDN就会主动给客户提供查带宽的户。
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,大部分人没做好为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。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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。例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多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。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
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。是个比资源更难量化的概念,我只引一把火苗出来。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
资源投入 云资源贩售过程中,合格的厂商可以让云资源物所值,但巧妇难为无米之炊,原始资源投入不够云就不可能很稳定。面向中客户的时候,云厂商很忌讳透露具体硬件成本,也尽量避免承认资源不足,但面对大客户时会很坦诚。 作为持久共生的大甲方,请关注乙方的成本红线,买家永远没卖家精。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,作为甲方该闹就要闹。 人为原因 云厂商的人为故障总是糊涂,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,会说是人为原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备资源;时候明明是人为原因,但人为故障都是打脸锤,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。 对于落是人为导致的故障,甲方单纯的索赔追责并不能解决问题,因为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。
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。 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 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包规范。
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,因为卡得一匹。
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,因为这个“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为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。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
另外,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)。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
让用户头疼的是平台方会根据计费日志估算你的业规模,就像区保安总共能看到你何时出门一样。据不可靠传闻,某厂商本来能拿到某云厂商母公司数亿美元投资,自吹数据量数PB,该司投资部去调了一下他们的消费金额就取消投资了。单一个消费总金额就这么麻烦,访问日志可以看文件数量、用户规模分布和大致的动作类型,一个新兴企业最好还是把业分散在两个厂商那里,毕竟他们两家不能核对你的单。 最后一条就是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云平台恶意竞争,如果到了云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多万了;中型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还更多技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,大型客户比中客户更难办,客户是嫌价格贵,大客户却怕低价砸场。
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,因为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)。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
部署过程可以拆解为两个的步骤,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为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,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,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。
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