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h****e 2018-07-10
程序:我哪里来?
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,包含了哪些例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 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一分布式的名字系统,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,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,并给出相应的优意见。 根据业线进行容灾能力建设的不同阶段,我们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,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。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
干货概览 业部署(熟称上线)是运维领域最常见的业类型,主要涉及线上代码变更、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《嗖的一下,让数据自动生效》中专门讨论过)。一般的业上线具有不定时操作、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。公布的数据显示,Google 70%的生产事故由上线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供一个灵活、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 在运维自动的大潮下,百度运维管理平台Noah发布了一键上线部署系统——Archer。Archer致力于提供一产品线过程的可迁移发布解决方案,现一键完成机器初始部署、添加模块监控、添加CT任、动态数据文件的分发等过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起一次上线的操作入口,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可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
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****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——裸光纤和NTPD谈起
NTPD做时间调整会有效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业(详情见附录验);也不会盲目信任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD相信本机时刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采信新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲其他时间源,让老一辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没有会装LAMP可以去吹牛,时间长了NTPD就背上黑锅了。 有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为什么有这个误会无人深究,下一代人将误会固为偏见,新一代人将偏见神为迷信。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
现在虚拟机不能像CDN一样随意迁移,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,大厂商嘴上说不要眼神也很诚。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、客户关系等原因没有投标的机会。 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。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
版本发布和数字转型——无论是微观的版本发布还是宏观的数字转型,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有云端IT资源,也有平台输出。是个比资源更难量的概念,我只引一把火苗出来。 咨询规划--如果直接给客户买资源,那就只能谈性价比,而且资源本身不会说话,所以云厂商要做好咨询规划。 明晰验收--云项目的施和结项都是以结果为导向的,明确的过程控制和验收标准对供求双方都是保护。 友好接口--面对亿元大金主,云厂商的下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒了就要学IOE类集成商。 资源持续--亿元大客户不要求云平台永不故障,但要云平台承诺清晰SLA,事后给个合理的故障报告。 后记 如我在《复制阿里云并不难》中所说的,一个云行业半个IT界”,云行业将垄断IT界一半的营收和利润。本文讨论的亿元大项目,目标就是下IT圈的营收上限。现在亿元大单都是云厂商在侵入系统集成商的势力范围,后面云厂商会得到越来越多的亿元大单。
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一般远大于政企集采,他们能硬件厂商那里到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资金的支持。 云计算是一个商业,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一线大城市,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一大批互联网,但一道封网命令就可以毁掉一个云计算公司的声誉。如果当地政企要做好云计算就要管理者变为者,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上门寻求合作。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录信息,是个很重要的问题,搞得不好,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,通常都涉及不少的物理操作,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? 物理操作维护怎样反应到系统里? 不同角色(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通过故障自动发现与工单流程解决了上面的问题。系统自动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提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操作,设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库生命周期覆盖,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。
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。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
本篇主要介绍单机房故障自愈的具体解决方案,内容包括: 单机房故障止损的能力标准 单机房故障自愈的整体架构 单机房故障自愈的常见问题和解决方案 单机房故障止损的能力标准 在单机房容灾能力、故障发现能力、流量调度能力基础上,业线具备了通过流量调度进行单机房故障止损的条件。理想情况下,我们希望构建一完整、自动、智能的自愈方案,但各个业线的特点不同和基础能力参差不齐,很难一蹴而就,所以我们建立起一自愈能力的等级标准,业线根据自身情况制定相应建设计划,逐步提升自愈能力。 自愈能力等级标准划分为5级,Level 0的完人工止损,到Level 4的自动、智能止损。对于Level0、Level1,人工感知止损面临着速度慢、误操作、场景覆盖不、风险控制能力不足等问题;、Level2则现了止损操作的平台、预案,一定程度上提升了止损效率;Level3则现了自动报警联动故障止损,现了止损效率的进一步提升。2016年,百度大部分核心产品线已经现了Level 2、Level 3的自动止损能力,但在场景覆盖与风险控制上仍存在不足。由此,Level 4智能自愈方案应运而生。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
数据去重问题 对象存储不做数据去重功能,看着简单的功能背后都有蛛网一样的复杂考量,元数据、计费、存储、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。正要去重的文件就是那些电影,随着版权保护的加深,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。我们提供hash值让客户判断该不该删文件,该不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级,并不是终身免费但匆匆关张的个人网盘。我们必须考虑十年为刻度的长周期维护问题,某种硬件停产了怎么办,假设系统内核停止维护怎么办?我强烈反对极端优单点性能,就是因为单点性能极限优必然和硬件、内核、文件系统都有深度关联。我推荐存储主力是应用层用户态进程,老中青三代器和谐运行,群集性能瓶颈本来就不在单点,不要给自己的软件无故设限。 冷存储问题 冷存储分冷和低两种类型,冷存储就是用磁带、蓝光盘、可离线存储节点来存储数据,这样可以节省机柜电量,但这是个工程学问题不是计算机问题了。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择信任能有个人商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题的销售和人员。 有个客户非常信任某个云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某云低5%;但是某大云的机制有问题,出故障来都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单子在客户执行层的暗助之下,该云快速把业切过来并坐站住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带来的信任。 我和大客户谈故障的时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企业客户是讲道理的,不要把糊弄ToC用户的手段来对付ToB客户。面对意外故障,我们有信心向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏认错是对客户的最后尊重,而公开事也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去大家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到云计算领域的。而云的高科技光环褪去、产品同质以后,企业的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂的云到底哪些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
在传统的自动运维体系中,重复性运维工作的人力成本和效率问题得到了有效解决。但在复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、资源过程中,仍需要人来掌控决策的过程,这阻碍了运维效率的进一步提升。而AI方法的引入,使得机器能够代替人来做出决策,而让正意义上的现完自动成为了可能。 在AIOps的落地施过程中,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为一个新的技术发展和应用方向,并不是简单地说具备某一种技能或招募一两个大牛就可以完成的,它需要不同角色、多个团队的配合才可以达成。根据近几年来整个业界对AIOps的理解和践,AIOps参与角色的划分也越来越清晰。在百度4年的AIOps践中,我们总结得出了如下四种不可或缺的角色: 运维工程师 运维研发工程师 平台研发工程师 运维AI工程师 可以看到,除了运维AI工程师外,其他角色并不是AIOps产生之后才出现的,他们在传统运维中也发挥了重要作用。我们今天主要想和大家探讨一下,在AIOps时代,他们的职责究竟发生了哪些变。为了方便大家理解,我们会基于百度AIOps的践案例,来进行具体说明。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
CPU和内存插得有问题器会滴滴乱叫,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。 早期内存器一般有内存检测的功能,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,现在终于要外部设备读取数据了。 主板大都是BIOS引导,也有是UEFI引导,但器用户看区别也不大。 主板可选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。系统安装镜像都有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)。 如果是BIOS启动,做为一个老古董它只能会去读MBR,MBR去读取GRUB;而UEFI略过MBR,直接读取GRUB。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
不同的业系统的架构之术完不同,能来汇总借鉴的只有这几条简单的道理。如果一个架构师只是炫耀具体优架构的手法,却闭口不谈选型的道理,他们其是在简单用公司业尝试赌博。 如果我们有架构之道做思想支撑,即使接手新业类型,庖丁可以解牛也可以杀猪,我们一样能游刃有余心里不慌。我曾经接手三种生僻晦涩的业,按照本文的原理去拆解和规划,就没有什么特别难的。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 此岁月静好
背景 时间的浪潮奔流不息,科技的发展也未停步。云计算历经多年发展,最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的主要客户已最初的中初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合自身数据的安性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行管理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其我们面临的问题来就没有什么大的变,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动安装! then…… Q如何快速升级所有机器上的基础设施? Q因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗?
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