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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
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,包含了例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从来? 的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游些,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一套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,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:在机器上部署信息(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,它提供了一个名到资源信息的一个映射关系。
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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这个坑很多,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分钟以上。这个验也不够严谨,我只是拿crond做验,我在梦记得其他历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时间做验了,也希望朋友能帮我答疑解惑。 附录2:网上能到一个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
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。 前几条都是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你市场客户那对方会主动上门寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心数。 第一类是大型云厂商,他们自身很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手抢单
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
用好PaaS产品可以更省人力、更快交付,用量付费可能会比资源付费更便宜(也可能更贵),而PaaS平台的恼人和诱人之处均在于产品形态很模糊、质量很难评估、很难独立运、没领头羊企业和事标准。 PaaS云平台和IaaS云资源的区别就在于,平台需要理解客户的动作和状态。对象存储和CDN就是最典型的PaaS,云平台照数据容量、访问流量、访问次数和方法收费;Mysql RDS只能照内存和日志空间上限计费,但仍然可以替客户做数据库状态展示、分析和备份,这是过渡性的PaaS。 最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最成熟的PaaS是CDN,最魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个。 一个经典PaaS应该只是一个进程,进程是无法长期存储数据的,小量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间限,因为企业已经数据库和DBA了,DBA并不信任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据安全性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
每个公司环境都不相同,他们可能强力推进项目,也可能暗地阻塞施,大部分情况下是被动拖沓进度,但合理引导很容易积极配合。他们的诉求更简单直白: 操作的简便清晰不出错 建设和维护的劳累程度 云IT技能的个人稀缺含金量 云对旧烂工作的解放 云对个人基础技能的替代 稳定故障清晰 汇报汇总展示方便 要想让IT技术执行人成为云厂商的好帮手,工程进度靠项目经理配合,资源协调靠销售配合,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和做到亿元销售额,只以资源为载体,客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和做亿元收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源和其他的软件资源做打包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
秒级付费是创业公司吸引开发者的宣宣传段,但际大客户使用自然日粒度做计费就够了,毕竟释放机器要打报告走审批流程啊。 秒级付费是计算资源的需付费,还很多PaaS默认就支持需付费,但无论需付费都是羊毛出在羊身上。如果云平台平时就预备资源,那需付费不过是数字游戏;如果云平台没预备空闲资源,你想需付费时云平台可以不卖。这跟IDC带宽复用是一个道理,大规模的CDN客户从不选需流量计费而是选择带宽峰值计费。 至于追9大吹赛就更无聊了,比如说数据可靠性是99.999999999%和99.9999999999%什么区别?我中彩票的几率多大,你被外星人抓走的几率多大,奥尔特星云孕育出奥特曼的几率都没你们两家厂商丢失数据的几率大,你们比几个9不就是在浪费打印油墨吗?而且话说回来,丢了数据,个厂商能不到新理的?传统IT时代业持续性到99.999%、数据可靠性再加两个9已经够用了,这个标准同样适用于云计算时代。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
3、进传统行业继续做运维;笔者就是在一个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造成限的技术革新,比如说现OS的虚拟化。我们需要的SIP必须亲自搭建,阿盛大新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站一类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低一些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管理生产线)也类似的顾虑,云计算的优势和公司的业需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大家工作的时候都习惯网站相关的工作,但你学过Web就一定要网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足一个没前途的行业。生产领域的公司因为运维涉及到在在的钱,所以运维人员待遇高(都是专技术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不如厂商技术支持),只是跳槽的难度比通用运维要大一些(都是专技术不通用) 4、彻底转型,做和计算机无关的工作;选这条路的人一部分是自己大觉悟或巧机缘,但另一部分人是的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
但是从云资源的管理、调度、监控软件,到客户界面,API管理、账户和后台策略层面,越往上走的软件质量还不如XXXX,此处省略一万五千字,客户自己揣吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍一样,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会住一只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不上墙,故障的性质对长久的品质很重要。 我列一下潜在的故障原因,些故障能忍,些故障不能忍,这些要云客户自己评估了。 技术原因 IaaS的核心主体功能(云主机、云硬盘、VPC),在没特型要求前提下,是可以用开源方案搭建。如果是云厂商连个开源平台标准模块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确客户要自认倒霉,因为友商也会遇到同样问题。 现在容易出问题的是云平台的运维护和云厂商的自定义管理模块,客户就是缺合格运维才被逼上的云平台,但云厂商自己也缺人;在软件BUG这一部分我已经吐槽过做云平台外延模块程序员的技能水平了。这些地方出了问题该投诉投诉、该索赔索赔,逼着客户去招更敬业专业的工程师。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
在生僻业的规划施过程中,没人告诉我们该,我们只能靠摸透一个又一个访问逻辑图和数据生命周期,来摸索群集内些角色和依赖关系。 架构师的核心技能包括画好访问逻辑和数据流量图,因为问题现状描述清楚了,问题就解决了一多半了。一个好的业访问逻辑图,不仅仅是几个圈圈几条线连起来,其信息量大到包罗访问过程的所元素,也要详略得当高亮关键点。 5. 各环节都不可盲信 容灾设计中都尽人事和听天命 整个IT系统中就没可靠的组件,架构师既不能盲目信任撞大运,又不能无限冗余唬自己,而是在尽人事和听天命之间做好权衡。比如TCP就是要建立可靠链接,而现在做性能优化的时候,大家又嫌TCP太过笨重了。 业应用不可靠,如果该应用能快速重建也不阻塞其他应用,月级偶发的内存泄漏和意外崩溃都是可以接受的。 支撑性不可靠,对于大部分业,预估一年都不丢一次数据,SLA能到99.95%就可以了。 操作系统故障崩溃,现在商用系统内核都很稳定,一般故障都出在硬件驱动兼容性上,或者些照本宣科的傻瓜乱改默认参数。
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,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小时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,中断小时级别 2017年1月某业天津机房故障,数小时无法提供 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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
开发一套对象存储然后公云磨几年,这需要投入亿元以上,分摊到一个项目也数百万投入。厂商的人力成本很多是用在压缩硬件、机柜、带宽、闲置成本上,节省了人力成本其他开销就会增大。 在千万级别项目投入,金融成本也是很大的成本。建设一个存储群集的总成本会和买一套硬件存储柜的价格差不多,报价不便宜但考虑金融成本就很合算了。假设客户买一套硬件存储柜是一次性掏5000万;而对象存储群集硬件占比不高,机柜、带宽人力等成本都是月缴纳五年才凑到5000万的。 拿着上述数据我们已经可以预估出新建一个存储群集的际成本,我们拿这些钱和公云价格进行对比,如果私云成本比公云高太多,我们也能说采购决策层继续用公云。 在群集运过程中规模会受到IDC环境的限制,机柜和带宽不是想买就的。电力也好机柜也好,IDC都是卖不出去资源就愿意接大客户,怕零利润总好过闲置;但如果资源都卖给一个大客户了,这个IDC也就没资源接其他客户了。我很少考虑100PB以上的存储问题,也这方面考虑。些工程师吹牛皮说做过EB级存储,让他基于常识说一下自己的硬件投了多少。
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