关于 资中县哪里酒店宾馆小姐服务〖8843O306VX〗服务真实煽允 的搜索结果,共1186
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? 的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 的下游有些,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,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
单机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其感知阶段依赖监控系统的故障发现能力,止损阶段依赖流量调度系统的调度能力。我们来具体看下百度的监控系统与流量调度系统是如何在单机房故障止损场景起作用。 故障发现:百度监控平台 百度监控平台,针对单机房止损过程的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段的监控。同时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。现从运营商外网链路、百度内部网络设备/链路、/例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足网络类单机房故障、业类单机房故障的监控覆盖需求。 同时提供一系列数据分析方法。如智能异常检测、趋势预测、多维度分析、关联分析、和链路拓扑分析,现故障的精准发现和定位。 故障止损:百度流量调度平台 针对百度的网络架构和业架构,我们将流量调度拆分为三层:接入层、层、依赖层。 接入层:从外网用户发起请求经过运营商网络到百度统一前端(BFE)的过程,使用DNS现外网流量调度。 层:从BFE流量转发至内网的过程,使用BFE提供的GSLB动态负载均衡进行流量调度。
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 云对旧有烂工作的解放 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,源协调靠销售配合,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售源分析 云供应商不可能靠软件和做到亿元销售额,只有以源为载体,客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“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。 以软件和做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售源又会陷入价格战和关系战之,云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些源和其他的软件源做打包混淆集交付,云厂商就不是卖源而是卖梦想了。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对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,我们再来回顾下上面的例子。这个例子,地图研发的同学就可以在运维平台导航的模块进行升级,运维平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,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。管理通过对源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 产管理 在机房,各种各样的器、网络设备和安全设备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。怎样维护这些产并记录信息,是个很重要的问题,搞得不好,这些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?
M****点 2018-07-10
国云计算现状——产品篇
肯定有读者怪我认识浅薄,但是云内源调度都做不好的用户,怎么能做好跨云的源调度。 既然谈到了混合云,肯定就要谈云管平台,云管平台不是伪需求而是新需求。当客户的非CDN云源采购金额过500万以后,其子项目之间没有内网互通的需求,这时候该做一个跨厂商的云端源管理方案了。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源或者卖软件,搞IT咨询和可以让公司增加企业的融概念和收入构成。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,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。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
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,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。直接损失包括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失包括用户信任度下降、给竞品占领市场机会等。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
源投入 云源贩售过程,合格的厂商可以让云源物有所值,但巧妇难为无米之炊,原始源投入不够云就不可能很稳定。面向客户的时候,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,云厂商一般是老板带头节俭,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源的问题,会说是人为原因,缓过这一次故障赶紧修订BUG和准备源;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,可能会找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门。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 云计算既是源又是源相对可以量化,但短期内看直观感受,长期看商业信誉。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云计算不会产生污染,所以不用考虑环保减排问题,但其带来的环保节能问题很严重,每个数据心都会占用大量电力。 对于四线城市政府和型国企,因为现困难源有限是搞不了云计算的;二三线城市和大型国企才能提供云计算公司感兴趣的源。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目信任,不相信t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业安全性,甚至部分程序崩溃的稀糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目信任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 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现的。 架构 整个系统由命令行工具、web及单机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分发,对应执行机器agent通过心跳获取任后,调用部署插件执行际任。涉及大包及不同网络环境的部署会进行转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为避免杂乱无章又不规范的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
设计立公有云云管平台
依赖虚拟IP和共享硬盘的传统群集,比如双主多从MYSQL,Keepalived+Redis,Heardbeat+DRBD+NFS,Oracle RAC。前文在LB阶段已经讲过VIP无法在VPC网络自由漂移,大部分云厂商又不太支持共享硬盘、心跳线等功能。云管平台可以集成这些源应对型客户需求,也可以直接建议客户单机部署;重型用户需求产生了就不轻易变动,可以通过云管平台自主测试、云厂商定制开发、接入混合云物理机等方式来个案单独处理。 客户端旁观选举的自协商群集。最近十年出的新,以及一些老的Cluster版都在走向智能化群集的方向。以Mongodb为例,客户端会连接多个mongos和mongod,客户端旁观端选举和切换主节点,不依赖虚拟IP就现应用层高可用和负载均衡。云管平台可选接入厂商满足型客户需求,毕竟不用自己做维护;但遇到重型客户需求建议直接在高配虚拟机上自己搭,或者走混合云物理机接入VPC的模式。 不考虑高可用性的
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。
林****颖 2018-07-10
国云计算现状——成本篇
6、厂商相对大厂来说足够立,客户可能和大厂云的兄弟部门是直接竞争关系。 至于最近谈的很火的云厂商顺势做企业,其厂商都做的不太好,很难说谁有成本优势,我会在产品篇和盈利篇做进一步说明。 下一讲将会是《国云计算现状-产品篇》,讲述各种云计算产品做起来有没有难度,有没有用途。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
正让用户头疼的是平台方会根据计费日志估算你的业规模,就像区保安总共能看到你何时出门一样。据不可靠传闻,某厂商本来能拿到某云厂商母公司数亿美元投,自吹数据量有数PB,该司投部去调了一下他们的消费金额就取消投了。单一个消费总金额就这么麻烦,访问日志可以看文件数量、用户规模分布和大致的动作类型,一个新兴企业最好还是把业分散在两个厂商那,毕竟他们两家不能核对你的账单。 最后一条就是有些领先大厂直接压制,故意做技术无关的不兼容、甚至拒绝、甚至从其他层面正面打压业。这就不举例了,太明显针对单一厂商。如果只是技术不兼容那算和其他云平台恶意竞争,如果到了云平台明抢客户自身业的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的职责范围。 3、大型用户谨慎选型 大型用户即使只存储1PB,每年也要花100多万了;型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还有更多技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,大型客户比客户更难办,客户是嫌价格贵,大客户却怕低价砸场。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
曾经我把这些技能当做历,但现在大家都上云了,它们就只是闲聊的谈了。但客户上云就能少招一个研究这事的工程师,上云确也很有意义啊。 夜静人稀,沙子龙关好了门,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的群星,想起当年在野荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
w****t 2018-07-10
AIOps的四大金刚
在传统的自动化运维体系,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、源过程,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,从而让正意义上的现完全自动化成为了可能。 在AIOps的落地施过程,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为一个全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,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些变化。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。
TOP