关于 网赌注单审核系统自动抽查不给提款怎么办?qq9306 1523 的搜索结果,共1533
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS中,服务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维,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出现故障了,我想对下游服务屏蔽该故障实例,? 下面以一个简的例子来说明,假设一个模块名是Server,它的上游是Proxy服务,下游是Redis服务,当出现变更或者故障时,如何让上游感知到呢? 当新增上线实例、下线摘除实例或者实例发生故障时,BNS通过部署在机器上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。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体
前文是说册阶段的法务承诺,到使用过程中云平台又会有各种奇怪的“资格认证”“功能”等问题。云平台要规避册客户的政策法规问题和恶意欠费问题,但这和大客户有什?供应商用“认证”“”这类词跟甲方说话就是态度端正,这又是一句“客户你好,你要服从管理,爱就滚”。这类甲方的身份资料是公开的,也会恶意赖账,这时应该由乙方主记录合规信息,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创建的账户让员工继续使用。某天CEO被老婆打了一顿,因为他的购记录有“丽丽”订花和开房;或者警约谈该倒霉蛋,警告他要用盘传播非法视频;也可能CEO打开聊天工具,发现己很多幼稚鸡汤文投资商。要误会是有人要整这个CEO,SSO点登录多项服务,同事用混了账户也正常。 如果客户放弃使用某云之后,原账户销滚欠费几千万?云巨头们都是横向一体化经营,搞好会和客户有竞争,霸王册条下的法务风险确实存在。 一个企业服务的账户应该由客户册,而是供应商主供,像IDC和CDN就会主客户带宽的账户。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux过程
那是在更早的版本GRUB程序读了GB级磁盘分区,没法加载vmlinuz内,现在已经只是一个迷信而已。 5.内加载驱,但这还没触及任何业务。 同硬件同一个版本的vmlinuz内hash值是相同的,因为驱信息放在initrd*.img里。Initrd*.img是一个精简但带了所有驱的linux镜像,一般安装完之后生成,也可以事后手生成。 曾经某偏门软件推荐用集成镜像安装,装完了就是起来,我把同内版本、同硬件配置的init*.img替换以后就正常启。 Kernel加载了所有驱后就会卸载initrd*.img,早期linux版本在过程中还能看到很多“umount filesystem”的示,那是卸载正式文件,而是卸载了initrd*.img这个迷你, 6.Init进程启,服务正式启。 从看到“Welcome use CentOS”的彩色欢迎文字开始,init服务已经启了。 在这之前的启过程也就读取BIOS/MBR/GRUB和/boot分区,现在终于开始读/etc目录的配置文件了。
b****z 2018-07-11
智能运维基础-运维知识库之ETL
在运维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,因此在时效性上无法满足需求;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:即运维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智能运维产品中的运维知识库之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维知识库中;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。有对运维知识库和ETL感兴趣的同学,欢迎留言探讨。
y****n 2018-07-09
Apollo 驾驶感知技术分享
如果要用 Apollo 搭建感知,如何选择传感器、传感器配置?希望它做什任务。 这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代表做得好,黄色代表做得普通,红色代表做得差。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那 ,感知开放模块做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标心,把地图中的点投到坐标里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行格化,格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送障碍物检测。 障碍物检测。分为特征取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包取。
红****2 2018-07-10
故障愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联公司中,机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联公司运维人员的心头之痛。在传的运维方式中,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服务的恢复速度,同时人的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络环境建设了基于智能流量调度的机房故障愈能力。结合外运营商链路监测、内链路质量监测与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智能流量调度与止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度止损策略与管控风险,实现了任意机房故障时业务均可快速愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多心产品的机房故障愈场景。 机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联公司被披露的故障事件,机房故障层出穷。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层服务托管平台的底层工具链,为PaaS平台供稳定的底层部署服务。 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; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 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,我们将结合上面场景,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。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
这个封装工作的结果可能是一个写死的类库文件,也可以做成高大上的态配置代理。如果当前只接入一个云平台可以省掉这份工作,后续无论是己开发还是甩锅新供应商都是可行的。 上文谈了这多平台设计,大家一定觉得很爽,问题会这繁琐,实现结果为什会如此简陋,是应该有资源隔离但一计费的父子账户,是应该有功能强大百调厌的计费API接口。笔者以前就规划过和用过这些,写本文的目的也是为了催促各个云平台开放此类功能。 第六进阶补充 除了上述心业务外,云管平台还可以有一些补充子,让用户像在用像一个标准云平台。 面向客户的API。高级用户会有调用API管理资源的需求,云管平台需要逐步开放面向客户的API或SDK。 客户智能化操作。云管平台可以更贴近用户业务,主替客户完成一些运维操作。简的如滚快照云主机,复杂的如根据LB负载态扩容缩编Web服务器。云管平台离客户的业务足够近,又对云端资源有深入了解,完全可以以此为切入点,从资源贩售发展为技术输出。 日志。无论是计费日志还是操作日志都可以逐步记录和开放出来。 通知和工。此用过多描述。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后一公里
然后由专门的执行解析策略,并执行批量机器的变更,如开源的Ansible、SaltStack和百度内部的CCS。整个执行过程进行,用户只需要看执行进度即可。另一方面,执行供了干预能力,用户可以手暂停乃至撤销一个部署任务的执行。图2出了化部署的示意图。 2分级发布 分级发布是指将变更过程以实例组为位划分成多个阶段,每个阶段引入化的检用例,只有检通过才能执行下个阶段的变更。分级发布能完全避免变更异常,但是可以有效限制异常影响范围。通过把变更版本管理和历史计与分级发布结合,可以有效增强对变更过程的管控,降低异常影响,加快异常恢复速度。整个分级发布规范的构成可以参考图3。 3智能变更策略 采用化部署和分级发布之后,用户已经可以获得较好的变更效率,并且能够在相当程度上升变更安全性,但是使用更高标准来视,其中仍存在改进的空间:变更模板需要人工配置,使用门槛较高,复用性低;变更效果检强依赖人的经验,可能出现异常没被及时检出来的问题。 得益于在AIOps上的充分实践,我们发现通过将智能策略引入到变更流程中,可以进一步升变更效率和安全。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
样维护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? 物理操作维护样反应到里? 同角色(职责)的运维人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障发现与工流程解决了上面的问题。探测故障放入故障池,并建立故障工,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE供了同的工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,做到所有运维操作记录可追溯。有了资产管理,运维人员可以在服务器完成入库、上架工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。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,我们面临的问题有: 批量部署难,样定位目标机器?如何快速部署?
TOP