关于 网上赌出款层级维护系统自动抽查不给提款怎么办?qq⒐3O6⒈5 的搜索结果,共1637
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS中,服务单元表示一个服务的实例集合,一般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示服务名,noah表示产品线,all表示机房名称,服务单元的名字在中是唯一的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名OP工程师,负责几十个模块的运,我常常需要登录部署服务的机器排问题,但是只知道服务名,记住那多部署信息,? 场景二:我是一名RD工程师,我负责的服务需要扩容,我的服务是很多下游服务的依赖,服务的扩容通知下游模块? 场景三:我的服务部署实例有一个现故障了,我想对下游服务屏蔽该故障实例,? 下面以一个简单的例子来说明,假设一个模块名是Server,它的游是Proxy服务,下游是Redis服务,当现变更或者故障时,如何让游感知到呢? 当新增线实例、下线摘除实例或者实例发生故障时,BNS通过部署在机器的客户端实时感知到实例的状态变化,同时新增和删除实例的变更情况会立即同步到分布式的缓存中,这样用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的实例变化。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
背景 时间的浪潮奔流息,科技的发展也从未停步。云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在全行业拥抱云,取得了巨大的进步。云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,企业云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建己的私有云或者混合云环境。 但是在述环境中,用户的机器都需要行管理,这就必然云运人员带来很多意想到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什大的变化,唯一同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器部署基础设施?A 一切都源于那个亘古变的道理:扔一个文件到机器,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器部署基础设施?A 这个也好!定制操作镜像CUSTOM.iso装机化安装! then…… Q如何快速升所有机器的基础设施? Q服务因异常挂掉,能重启保活吗? Q公司做活,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活结束,为节约成本,能缩容吗?
流****水 2018-07-11
度云企业平台——NoahEE
资产管理 在机房里,各种各样的服务器、络设备和安全设备7x24小时的运转,为我们的业务供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升、新增、搬迁等等都在考验着机房运人员的能力。这些资产并记录信息,是个很重要的问题,搞得好,这些资产可能变成运人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运操作,通常都涉及少的物理操作,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? 物理操作样反应到里? 同角色(职责)的运人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障发现与工单流程解决了面的问题。探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE供了同的工单流程覆盖了日常机房运中的操作,从设备采购入库、架、机架变更,直到设备下架、库全生命周期覆盖,做到所有运操作记录可追溯。有了资产管理,运人员可以在服务器完成入库、架工单后即可在服务管理中看到该服务器并进行管理,无须任何其他操作。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是工程 需要真正开放的安全
将这次开放的能力进行梳理(如图所示)可以看,这是百度安全针对智能终端的全面的安全方案,包含了“云、管、端”的各个环节。这些方案里面,也结合了百度安全的大数据安全能力,以及机器学习实践经验。 终端面的安全 在终端面,首先要保证的是安全。因为一旦被攻破,就等于智能终端 的安全来了个釜底薪,即便的应用安全做得再好也是徒劳。但这恰恰是智能 的“顽疾”。以往的安全修复,需要厂商先打补丁、升,终端厂商再进行修复、版本升,最后终端用户升智能终端的。这个修复链条非常长,收敛的速度甚至长达几年。加之智能碎片化严重,市面有2 万多种设备型号,安全根本无 从保证。更要命的是,在这个过程中专业的安全企业是缺位的,即便是发现了高危漏洞 也无从“插手”。 针对这个问题,百度安全研发了KARMA 适应内核漏洞热修复方案。
b****z 2018-07-11
智能运基础-运知识库之ETL
在运领域我们需要看到的某些元数据/状态的实时变化,比如实时路由数据、监控的时序数据等。Pull ETL由于是周期性的执行,因此在时效性无法满足需求;Push ETL需要数据源进行改造,有一定的成本,且变更消息传输存在一定的延迟,无法实时询到最新数据。 因此,如下图所示,我们采用另一种经典方法Federation(Lazy ETL)来实现数据集成:即运知识库处理用户询时,直接调用接口去访问原始数据源,按schema转换后,返回用户。 总结 本文主要介绍了百度云Noah智能运产品中的运知识库之ETL。针对同业务场景使用的数据,同的ETL方式。针对离线数据建设,采用Pull ETL周期性从数据源获取数据,此外综合考虑数据接入收益和成本,供了适应ETL以及基于SDK的定义ETL;针对时效性高的数据建设,采用Push ETL,数据源主推送变更到运知识库中;针对实时数据建设,采用Lazy ETL,在询时回源获取数据并进行转换。有对运知识库和ETL感兴趣的同学,欢迎留言探讨。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为服务托管平台的底工具链,为PaaS平台供稳定的底部署服务。 通用场景 在百度内部,通用的部署需要适用于以下场景: 各业务线拥有各的包规范,语言、框架一,部署策略一致; 支持分发布,及时拦截部署引入的线故障; 业务的多地域部署; 多种络环境及大包部署; 化效率,能够集成测试发布化流水线。 后面,我们将结合面场景,向大家介绍百度持续部署是如何实现的。 服务架构 整个由命令行工具、web服务、中转服务及单机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务分发,对应执行机器agent通过心跳获取任务后,调用部署插件执行实际任务。涉及大包及络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业务线拥有各的包规范,语言、框架一,部署策略一致 为避免杂乱无章又规范的服务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。
3****3 2018-07-10
百度智能运工程架构
经过这多年的建设,整个运行业已经非常成熟,而我们所支撑业务规模仍在断增长,越来越多的运场景和问题无法用传方法来解决,而运效率也难以继续支撑业务规模的快速扩张,所以我们更加关注样解放运身的效率,以及解决传方法(人工、化)所解决了的问题。 这就好比从马车到汽车是为了升运输效率,而到汽车已经接近饱和的时候,我们又希望用驾驶把驾驶员从开车这项体力劳中解放来,仅可以增加运行效率,同时也可以减少交通事故率,这也是我们对智能运的诉求。 发展:AIOps,从理念到落地 2016年Gartner报告中了AIOps概念,也就是Algorithmic IT Operations;基于算法的IT运,主要指用大数据、机器学习驱化、服务台、监控这些场景下的能力升。 我们从2014年开始做智能运方面的探索,最开始也是集中在监控指标分析、报警分析、故障根因分析、性能和成本分析这些方面,到2016年我们已经完成将AI应用于完整的运平台研发的论证。
无****回 2020-08-28
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
2017威朗领先型,车架号LSGBC534XHG172314 能帮我下载个升包吗?154383856@qq.com
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运职位展望
云计算的时代正在来临,运的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你勤学苦练都打过坦克手的;铁达尼号的乘客无论多有钱,总是免了泡进海水里的。 首先,我作为一个运为何唱衰运这个职业。 我们运靠什能力在公司里立哪? A.关心硬件和施工; B.关注络问题; C.擅长和服务的调试; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算能企业带来的好处。 A.硬件完全免; B.络接近免; C.、服务接近免; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运人员更好,好到“用关心”的地步。从技术来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 服务都是可以做到很好的。运人员中一多半都是站运,这些运受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个运行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux过程
这个文件注释很简单但水很深,我们该用标签还是UUID来标识磁盘,文件检功能要要开,这都可以聊好几个小时。 看看各服务的启优先也是一个讲究多多的过程,iptables会比network先启这类依存关很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的服务启失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux过程,正式版的启过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户云就能少招一个研究这事的工程师,云确实也很有意义啊。 夜静人稀,沙子龙关好了小门,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天的群星,想起当年在野店荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“传!传!”----老舍《断魂枪》
p****d 2018-07-11
单机房故障愈--运的春天
2016年,百度大部分核心产品线已经实现了Level 2、Level 3的止损能力,但在场景覆盖与风险控制仍存在足。由此,Level 4智能愈方案应运而生。 单机房故障愈的架构 针对传故障愈方案中存在的问题,我们构建了单机房故障愈整体解决方案。 愈方案通过象、规范处理流程实现单机房故障愈的化,即将止损过程划分为一的感知、决策、执行三个阶段;同时通过运知识库解决基础数据、基础设施差异化问题;通过策略框架支持智能化异常检测、策略编排、流量调度问题,同时支持用户定义策略需求。实现单机房故障愈的标准化、智能化。 在单机房故障愈--黎明之战到的百度络与业务架构情况,我们将整体流量调度止损架构拆分为3:接入、服务、依赖。 针对这3的监控感知、止损决策与故障止损方式的同,将止损决策拆分为外止损决策与内止损决策。 外止损决策:覆盖接入。基于外、内监控信号;触发外止损决策器进行止损决策;执行DNS流量调度止损。 内止损决策:覆盖服务、依赖
小****园 2018-07-10
让PB云存储再神秘
如果数据进了纠删码才被删掉,比如说走了个PB相册客户,那浪费磁盘空间的损失可能要持续半年以。 数据去重问题 对象存储做数据去重功能,看着简单的功能背后都有蛛一样的复杂考量,元数据服务、计费服务、存储服务、增数据逻辑、删数据逻辑、回收空间逻辑、用户资源隔离逻辑都会因为这个很炫的功能被彻底改变。真正要去重的文件就是那些电影,随着版权保的加深,电影只存原片盗版减少会是趋势,其他文件即使做切片去重,命中率也非常低。我们供hash值让客户判断该该删文件,该该做文件映射就够了。 长周期软硬件换代 对象存储是付费企业服务,并是终身免费但匆匆关张的个人盘。我们必须考虑十年为刻度的长周期问题,某种硬件停产了,假设内核停止?我强烈反对极端优化单点性能,就是因为单点性能极限优化必然和硬件、内核、文件都有深度关联。我推荐存储主力服务是应用服务用户态进程,老中青三代服务器和谐运行,群集性能瓶颈本来就在单点,己的软件无故设限。
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