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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,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、部署情况、例运行状况如何? 2.我从哪里来? 游有哪些,不同的游流量如何分配? 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? 在百度的运维践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运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信息 ,这些信息包括:在机器部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了名到资源信息的个映射关系。
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情况下的止损恢复能力。
疏****月 2018-07-09
线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线代码变更、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》中专讨论过)。般的业线具有不定时操作、业部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运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%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,百度运维管理平台Noah发布了线部署系统——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测试发布流水线中。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这次验好玩的地方在于: 我定个35分的任计划,结果ntpd将时间跃变越过了第35分直接到了37分,但该任计划仍然执行了。而从执行输出结果是37分来看,这不是步快跑的踩过35分,而是第35分被越过了不存在。 这个验里坑很多,个人要和时间赛跑才能完成验,我做了8次验成功了3次,每次都等了10分钟以。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦里记得其他有历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望有朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障诱因众多不可避免 单机房故障诱因众多,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,运维人员通常选择7*24时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急情况下进行响应、决策、操作系列故障止损动作,尽量挽回损失,降低故障影响。 但述解决方案会面临如下问题: 响应可能不够迅速:例如夜间报警 决策可能不够精确:例如新手OP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,并及时向运维人员同步故障处理状态。运维人员的职责由处理转向管理,最终运维人员在低压力值班中保证稳定运行。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的,所以资源部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。 3.3数据存储池 数据存储池是很难年均摊营收亿的,但定个1000万的目标是能现的;如果有1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。存储资源是大订单曲线突破的好选项,还是AI和大数据项目的基石,我们和客户讲的是有技术含量的故事,需要精英售前给销售做幕后军师。 配图说明:谁掌握了数据,谁就掌握了理 3.4人力资源池 亿元项目不可能是客户自助施的,人力营收占比很低但画点睛,可能会干掉纯卖资源的友商,也可能晚交付半月就亏损千万。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
当客户的非CDN云资源采购金额过500万以后,其子项目之间没有内网互通的需求,这时候该做个跨厂商的云端资源管理方案了。现在虚拟机不能像CDN样随意迁移,但未来Serverless崛起,计算能力也会在多厂商之间漂移的。客户提前把云管平台从计费和权限层面做好,至少在项目级别可以和多个厂商侃价,还能模糊计费相关业数据。 五、企业IT咨询和 前面的云计算都免不了卖资源或者卖软件,搞IT咨询和可以让公司增加企业的融资概念和收入构成。中型云厂商都尝试转型做这类工作避开成本搏杀,大厂商嘴说不要眼神也很诚。但具体参与过程中,这类工作很少有成功案例,我做成功过这类项目感慨也很深,本段落重点解释这些现象并给出建议。 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、客户关系等原因没有投标的机会。 我们常遇到咨询标,但我们也不想投这个标。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近距离观察下这艘船的方方面面。 管理 我们首先介绍管理是因为管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台各个系统能够进行批量自动化操作的关键。管理这个概念的出现,是随着业快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,可能部署在几台甚至台机器,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器人工操作就好了。随着业的发展,分布式应用与的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。在业规模发展到定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部(资源的隔离)?权限又该如何控制?
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
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,文件系统自检功能要不要开,这都可以聊好几个时。 看看各的启动优先级也是个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关系很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作系统启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的启动失败。 后记 以内容只能算精简科普版的Linux系统启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以自己查维基百科,或拿我说的关键字去百度搜索。 曾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。但客户云就能少招个研究这事的工程师,云确也很有意义啊。 夜静人稀,沙子关好了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。叹口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
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,因为卡得匹。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企业级难寻产品
个人产品理是个需要梦想和热情的职业,但在政企和工业级IT领域,能力比梦想更重要。 本文是想说清楚,政企和工业级软件领域,能力比梦想更重要,个人产品理来到这个行业就会被秒成渣。如果个企业要招产品理,要知道这个行业有哪些难点痛点,需要什么样的产品理(其是软件和设计师)。 1. 需求拆解的能力 个人产品理在设计款APP时,是可以用生理的主观感受给产品打分的。但是让个产品理来设计个流水线自控系统,他的主观感受并不重要,必须用技术和业能力将客户需求描述和引导。某些产品理因为自己毫无感受憋不出词来,就把客户的要求当做圣旨跪拜,这不仅是吃里扒外,还是会搅黄项目的搅屎棍。 要拆解客户的需求,必须技术能跟客户做平等对话,业了解客户工作流程,还要理解大型客户内部的利害关系,不能靠“视察”客户会议室装专家宾,也不能像外行样凡事都跪问客户。 我举第个例子是很多系统都有监控,监控系统的产品理要完成下列工作才合格: 技术:产品理对“check tcp 80”和“check http 200”这类业术语没概念,需要客户被坑次骂次才能改点点。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个的步骤,是新软件包的传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的传可能有多种方式,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,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“如何执行命令”的意义所在。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
器就是高功耗高价格的专业电脑,云计算企业的采购规模般远大于政企集采,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多是采购资金的支持。 云计算是个商业,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前云计算公司聚集在线大城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,云计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线城市不仅要积极准备云计算硬性资源,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,最终说云计算公司将GDP和税收留在当地。 云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。二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍有不解可能就会封禁大批互联网,但道封网命令就可以毁掉个云计算公司的声誉。如果当地政企要做好云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保驾护航。 前几都是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动寻求合作。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔钱做,但采购决策层更喜欢看谁的报价最低。数十PB的数据云后基本下不来,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钱而友商已在贴钱,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,这类事情太多了,对象存储合同不会有总容量,发票存根也只是简单的信息费。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。考察案例性的方法主要靠听对方能否自圆其说,甚至让多个厂商当面质疑,能逻辑自治的厂商终归还是靠谱些。 大客户对云端数据的处理的要求比中客户更简单,因为复杂业功能可以自己做,还可以要求厂商为自己做定制开发。
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有所值,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,买家永远没有卖家精。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账,但细心的甲方是能看出来端倪的。有时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是人为原因,缓过这次故障赶紧修订BUG和准备资源;有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。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。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前端器压力大了就多做水平复制扩容,在网站类应用,无状态-会话保持-弹性伸缩等技术应用纯熟。后端要群集化就是多做业拆分,常见的就是数据库拆库拆表拆键值,拆的越散微操作就越爽,但全局操作开销更大更难控制。 时改异步是我学的最后IT技术,绝大部分“时操作”都不是业需求,而是某应用无法看到后端和Peer状态,默认就要时处理结果了。CS模式的时操作会给支撑带来巨大压力,Peer合作的时操作可能会让数据申请方等宿。架构师将个无脑大事拆分成多个,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表样,拆散的需要更高业层级做全局事保障。 在群集性能规划中,网络和硬盘IO+CPU算力+磁盘和内存空间是可以互换的,架构师要完成补不足而损有余的选型。比如数据压缩技术就是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个新选型都会带来细节的万千变化,但每种变化都是符合自然规律有章可循的。 典微机系统就是中央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是对应。 3.
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