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疏****月 2018-07-09
一键线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、大量的点,我们已在数据传输文章《嗖的一下,让数据自动生效》中专讨论过)。一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,提供一个灵活、稳定的部署系统是运维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,百度运维管理台Noah发布了一键线部署系统——Archer。Archer致力于提供一产品线过程的可迁移发布解决方案,实现一键完成机器初始化、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线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的点。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。
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的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 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? 在百度的运维实践中,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,我们就可以获取这个的相关信息 ,这些信息括:在机器部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个资源信息的一个映射关系。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维台——NoahEE
在业规模发展一定程度后,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。 在实际的运维中,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?随着规模变大,人力成本等管理成本升,然而效率低下、可用性不升反降等等都是非常可能出现的问题。百度对于这个问题给出的答案是,必须先要解决资源组织管理问题。简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 在管理这个地基打好后,我们再来回顾下面的例。这个例中,地图研发的同学就可以在运维台中选中导航的模块进行升级,运维台会通过管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体局部逐步缩小故障范围,故障根因: 局问题定位:快速确认线状态,缩小故障判定范围。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建一个景分析仪表盘。 细分维度定位:通过分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分维度,进一步缩小问题范围,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更线类故障进行分析,看如何快速可能导致故障的变更事件。 景掌控缩小范围 对于一个乃至一条产品线而言,拥有一个布局合理、信息丰富的景监控仪表盘(Dashboard)对于状态景掌控至关重要,因此在百度智能监控台中,我们提供了一款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据信息。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.主体贩售资源分析 云供应商不可能靠软件和亿元销售额,只有以资源为载体,客户才会给亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不能做为云目的分析”并不是冲突而是印证。 以软件和做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但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路了。 我们先列出来哪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混淆集中付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。 3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等的模板化云主机,决定资源池成本的是硬件和电力的价格,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的装,完成资源成本分析、展示和付款周期核算;在硬件资源池付时,云厂商的优势长处是大规模付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
本文二十个字之前我就说过, IaaS产品的优势是快速低成本付,但是太多的用户户盲目的追求云主机的高可用。物理机要求硬件稳定永不死机,而云主机适合批量创建快速释放,不太关心单台云主机的可靠性,这要求应用层支持高可用。即使云台不承诺主机的无限高可用,其故障恢复速度也远快于物理机。新生的云计算不敢明确挑战物理机时代的用户观念,现在该纠正这个误区了,成熟的云计算台不强调单机高可用。基于同样理念,用户追求超高配置的云主机是架构缺课硬件来凑的临时手段,正途是将业拆散多台中低配主机。 当前虚拟网络的性能短板并不是速率,主流云台内网互通速率是1Gb,一个物理万兆网卡正好负载20-30台虚拟机,这是性价比均衡的选择。虚拟网络的性能短板是量,器CPU不是换机CPU,它的配置再好也只能处理20万左右量,所以一台低配虚拟机被抓做SYNFlood肉鸡也能瘫痪一个物理节点,各云台正在逐步推进虚拟网卡的量限制,但还有大片的漏网之鱼。 虚拟网络对用户行为的改变是抑制ARP广播,各种旧有IP漂移技术都离我们而去了。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
附录2:网一个写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。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云台账户体系
这个账户只是为了让客户低成本的获取,不含客户给供应商的任何承诺,双方的权利义要看商合同。 第二.账户内资源隔离 企业客户尽量会将资源集中采购,在采购IDC/CDN这类简单时不用担心资源混淆。但用过去管理虚拟机的经验,管理IaaS和PaaS时要有资源池隔离,不同部和项目的主机资源要分别计费和管理。 一个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云主机费用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设限,外部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是一个账户管所有资源的“大通铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费金额;万一云台调整了资源价格,较真的客户又要从头重算一次。 这个“大通铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是一个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有一个人去登录云台,或者将不同业注册完孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉重,客户选一个云台管理员完成所有操作,客户的项目越多管理员员就越晕越累。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
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,如果你有市场有客户那对方会主动寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖行业的,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国。这个窗口期只有三五年,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,每类厂商有哪些点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的点才能心里有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有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,但极小风险就能看收益。
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