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布****五 2018-07-10
执行一条命令
面临的困难 命令行的三要素,也是执行一条命令行面对的三个问题,前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是果要在几万台机器上每天执行几亿条命令,同时证时效性,证执行成功率,证结果正确收集,证7*24小时稳定运行,就不是一件简单的事情了。所谓远行无轻担,量易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定时分发命令、时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了证命令高效正确送达目标器,需要构建一个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下障传输的可靠与高效,毕竟百度的几万台器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
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上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同的下游流量分配? 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),的实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。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
人不仅要住房还可以盖房,不仅会逛超市也会开菜市场。 政府和型国企不仅能采购云计算,早晚也会走向发展云计算的路。 本文不谈任技术细节和商业情怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本文包含下内容。 从时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算带动地方经济,这是个不需要物流就可以全球的行业。 做云计算要满足哪些条件,才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些点。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的信息技术革命,我国借助这次技术革命的好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员都有很深的学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为万人,可以分为软件和硬件两类工程师。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心好睡眠
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,实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生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 证明已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时感知故障? 人工止损时收集故障信息? 人工止损时进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 设计单机房故障自愈整体方案? 降低流量调度风险? 应对不同业流量调度策略和平台的差异?
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
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生。 在实际的运维中,还有更多的因素需要考虑,例机器是否会分配给不同部门(资源的隔离)?权限又该控制?随着规模变,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,我们再来回顾下上面的例。这个例中,地图研发的同学就可以在运维平台中选中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中的所有运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例在监控系统中,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,极的简化了运维操作,提升了运维效率。
雾****士 2018-07-09
添加新的控制算法?
新的控制算法不必遵循默认模式,例,一个横向控制器+一个纵向控制器。 它可以是单个控制器,也可以是任意数量控制器的组合。 添加新的控制算法的步骤: 创建一个控制器 在文件control_config中添加新控制器的配置信息 注册新控制器 为了更好的理解,下面对每个步骤进行详细的阐述: 一、创建一个控制器 所有控制器都必须继承基类Controller,它定义了一组接口。
f****8 2018-07-09
调试Dreamview启动问题?
启动,按下r和enter键运行,果Dreamview崩溃,然后用bt获得回溯。
h****l 2018-07-09
数据时代下的隐私护(二)
要解释加入噪音,我们先看一下下面的 这个例: 假某公司公开了数据,并且对外提供了查询数据的接口f(x),针对不同的查询x, 器都会输出一个查询结果f(x) + 噪声,加入噪声就是为了证 ε-差分隐私。 那么选择噪声呢? 差分隐私方法中,作者巧妙的利用了拉普拉斯分布的性,到了合适的噪声方法。针 对数值或向量的查询输出,M(x) = f(x) + 噪声。我们能得出以下结论: 其中Lap 是拉普拉斯分布,GS 表示global sensitivity: 详细的证明可以参考差分隐私的相关文章。 我们有了这个结论,想要对某个查询接口f(x) 证 ε-DP 的话,只需要在查询结果上加 入Lap(GS/e) 的噪声就可以了。 拉普拉斯分布和其概率密度函数下: (ε,δ)-differential privacy, (ε, δ)-DP ε-DP 是一种“严格”的隐私证,当在数据库中添加和删除一条数据时候,证 所有查询的输出都类似。
小****盈 2018-07-09
生成和发布Docker镜像?
然后,生成一个新的Docker镜像: bash apollo_docker.sh gen 果出现下述的报错,则需要检查一下文件夹${HOME}/.cache/apollo_release/apollo/是否存在,镜像文件默认存放在该文件夹下。果不存在该文件夹,则需要新创建一个。 Release directory does not exist! 上述指令将在发布版本的文件夹内生成一个新的Docker镜像。发布版本镜像被命名为 release-yyyymmdd_hhmm。同时,最近构建的镜像文件会被标记为 release-latest。 发布docker镜像 默认情况下,果执行下述指令,则镜像会被发布到Apolloauto/apollo上的Docker镜像数据中心: bash apollo_docker.sh push 使用者需要将镜像发布到个人的Docker镜像数据中心,否则会出现下述报错: denied: requested access to resource is denied.
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
除了通讯公司之外,生产领域(比管理生产线)也有类似的顾虑,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。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有前途的行业。生产领域的公司因为运维涉及到实实在在的钱,所以运维人员待遇高(都是专有技术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不厂商技术支持),只是跳槽的难度比通用运维要一些(都是专有技术不通用) 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有觉悟或巧机缘,但另一部分人是真的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 最后总结一下,云计算是不可阻挡的历史趋势,它还给了运维五到年的时间去修正自己的职场规划,我们可以顺势而为也可以激流勇进,但不可得过且过随波逐流最终。 天行,君自强不息。
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,向家介绍百度持续部署是实现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(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,调用部署插件执行实际任。涉及包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 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。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被众熟知,再到现在全行业拥抱上云,取得了巨的进步。云的主要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的型企业。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全性、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。 其实我们面临的问题从来就没有什么的变化,唯一不同的只是机器规模越来越,人心越来越复杂。 Q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在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q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装机自动化安装! then…… Q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? Q新开发的基础设施有问题,能立马回滚吗?
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