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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统单元表示一个例集合,一般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示名,noah表示产品线,all表示机房名称,单元的名字在系统是唯一的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景一:我是一名OP工程师,负责几十个系统模块的运维,我常常需要登录部署的机器排查问题,但是只知道名,记不住那么多部署信息,怎么办? 场景二:我是一名RD工程师,我负责的需要扩容,我的是很多下游的依赖,的扩容怎么通知给下游模块? 场景三:我的部署例有一个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障例,怎么办? 下面以一个简单的例来说明,假设一个模块名是Server,它的上游是Proxy,下游是Redis,当出现变更或者故障时,如何让上游感知到呢? 当新增上线例、下线摘除例或者例发故障时,BNS系统通过部署在机器上的客户端时感知到例的状态变化,同时新增和删除例的变更情况会立即同步到分布式的缓存系统,这样用户通过一个BNS名字就可以感知到下游的例变化。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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这个平台上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一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业较为简单时,一个可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。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,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源在哪里。在业规模发展到一定程度后,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。 在际的运维,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部门(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上升,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,必须先要解决源组织管理问题。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
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。 依赖层:内网上下游业之间的流量调度过程,使用百度名字(BNS)进行流量调度。 对于单机房止损场景来说,DNS流量调度的效时间较层、依赖层的流量调度效时间要慢很多,所以我们期望在发某个业的局部单机房故障时,优先进行层、依赖层调度。提升止损时效性。 在单机房容灾能力、智能监控平台、流量调度平台的基础上,启动单机房故障自愈工作的时机已经成熟。我们将会在下篇文章详细介绍单机房故障自愈解决方案,请期待! 单机房故障机器人止损方法 单机房故障止损的能力标准 单机房故障自愈的常见问题 单机房故障自愈的解决方案
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
是个比源更难量化的概念,我只引一把火苗出来。 咨询规划--如果直接给客户买源,那就只能谈性价比,而且源本身不会说话,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IOE类集成商。 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》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,目标就是拿下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。
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。小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小时一千元的咨询付费。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机分析
这些地方出了问题该投诉投诉、该索赔索赔,逼着客户去招更业专业的工程师。 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。面向小客户的时候,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,小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小,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
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
云计算不会产污染,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小型国企,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。
w****t 2018-07-10
AIOps的四大金刚
干货概览 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations ),即智能运维,是将人工智能的能力与运维相结合,通过机器习的方法来提升运维效率。 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。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体系
供应商用“认证”“审核”这类词跟甲方说话就是态度不端正,这又是一句“客户你好,你要从管理,爱审不审,不审就滚”。这类甲方的身份料是公开的,也不会恶意赖账,这时应该由乙方主动记录合规信息,后台透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建的账户让员工继续使用。某天CEO被老婆打了一顿,因为他的网购记录有给“丽丽”订花和开房;或者网警约谈该倒霉蛋,警告他不要用网盘传播非法视频;也可能CEO打开聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文给投商。不要误会是有人要整这个CEO,SSO单点登录多项,同事用混了账户也正常。 如果客户放弃使用某云之后,原账户不注销滚动欠费几千万怎么办?云巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户有竞争,霸王注册条款下的法风险确存在。 一个企业的账户不应该由客户注册,而是供应商主动提供,像IDC和CDN就会主动给客户提供查带宽的账户。这个账户只是为了让客户低成本的获取,不包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.账户内源隔离 企业客户尽量会将源集采购,在采购IDC/CDN这类简单时不用担心源混淆。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
Archer的配置文件路径、的启停脚本及运维命令具有固定的标准并且支持定制化,使用Archer进行部署的具有统一的包结构; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障 针对分级发布的使用场景,Archer支持串并行上线及暂停点功能,可按照单例、单机房、单地域等级别设置暂停点,并支持部署过程进行暂停、继续、重试、撤销等操作; 业的多地域部署 的多地域部署主要需要解决不同地域配置不同的问题。Archer提供了配置派功能以支持多地域部署的场景。Archer支持在同一份配置文件设置配置变量,并在特定地域(机房)成特定配置值; 多种网络环境及大包部署 针对多种网络环境及大包部署的使用场景,Archer提供了部署数据转传输。采用转的上线在发起任后,部分代码将首先被转存至转机上。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架,单机房故障自愈解决方案构建在运维知识库、运维开发框架、运维策略框架三个核心能力之上。具体过程为自愈程序搜集分散的运维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划的止损操作,并通过标准化运维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可用的自动化运维平台之上,现了业在任意单个机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发后1min55s完成止损。 在后续文章我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设有哪些常见问题? 如何证明已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知故障? 人工止损时如何收集故障信息? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 如何设计单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险? 如何应对不同业流量调度策略和平台的差异?
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原的猎头
第三部分.影视剧对猎头的梦之误解 编剧们写的“白领剧”是给观众展示一场“高端职场环境”的梦,“白领梦”并不比“皇帝梦”“武侠梦”更,因为这个“高端职场环境”从来就没存在过。我看那些影视剧对猎头的刻画过于夸张,按照那种方法做猎头就别想挣钱了。 第一点,猎头不会深度参与面试,甲方人事部不会让“外人”参与面试决策;猎头的核心利益是成单拿佣金,在甲方面前也是外人。业的猎头会全程跟踪面试者的反馈,老练的猎头能从HR手里拿到面试结果,但猎头不会出现在甲方办公室和甲方一起面试候选人。 第二点,候选人不会懒得接触猎头,不需要猎头给候选人端茶端尿陪床上吊。候选人懒得和猎头聊很可能是因为这个职位太挫没吸引力,少部分是自己有内线不用走外部渠道。如果招聘方要定向挖某人,老板亲自出马比猎头约见面有诚意多了。 第三点,任何供应商不能公开干涉甲方内。诸如“猎头要做的就是把顶尖人才放到合适的职位上”这类话听听就好,候选者是不是顶尖人才猎头说了不算,能不能进这个公司猎头同样说了不算。猎头就是提供人才搜寻的供应商,这个供应商不能替甲方人事和业部门做决策。
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