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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,我们来试着析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同的下游流量如何配? 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布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个要基础系统。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息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
客户的数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云平台一样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。 综上所述,云计算就是将散在各个公司的息技术资源汇聚到一个大平台,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响上和传统工厂并不相同。云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外。云基地和数字地产不完相同,数字地产只装修好房,云基地关注用这些房做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产生大量污染。 云基地像电视台和号塔一样,通过产生和扩散数据息对客户提供,这些息的传输没有物流成本,光速直达球每个角落。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿去吹牛,时间长了NTPD就背上黑锅了。 真有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,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷。 但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把所有的精力都用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。
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 在运维自动化的大潮下,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,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流线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流线中。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
前言 沙龙的镳局已改成客栈。东方的大梦没法不醒了。----老舍《断魂枪》 云计算大潮到来了,我把IT技术像五虎断魂枪一样收起来了。我不会将它压到箱底,偶尔我也会练练聊聊,纪念一下那个搞技术的黄金时代。 本文聊个很有嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己安装系统以后,丧失了这么多乐趣。 正文 1.主板加电和硬件自检,就是开机第一屏启动界面。 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。 早期小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,启一钟能启动的还能恢复,启三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,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板大都是BIOS引导,也有是UEFI引导,但从器用户看别也不大。 主板可选从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。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于上面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩小故障范围,到故障根因: 局问题定位:快速确认线上状态,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析仪表盘。 细维度定位:通过析地域、机房、模块、接口、错误码等细维度,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析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行析,看如何快速到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、息丰富的景监控仪表盘(Dashboard)对于状态景掌控至关要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了一款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据息。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云故障危机
附录 请各位多琢磨评估本厂的云到底哪些组件是靠谱的,不要让赖你的客户受伤又受骗。如要学习云计算相关知识,可以多关注我往期云计算文章,比如说 云计算最要的工作是配合销售和客户:云客户需求引导管理--实战型IT太极拳 中国云计算现状系列汇总: 做云计算要花哪些钱,请看第一篇成本篇,原创链接。 云计算产品各有什么特色该如何类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户的采购人员如何看云计算,厂商如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖成名,但这也是机遇, 看云厂商花式作死的九种方法 。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
固定比例模式:按照预先设定的固定预案,一个机房故障,该机房的流量按照预先设定的比例配到其他的机房。很可能某个机房的容量或剩余机房的总容量不足,切流量后导致多个机房发生故障。 容量保护模式:针对固定比例模式存在的容量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断容量是否充足,容量充足则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种方案面对的问题是: 1.容量仍有buffer可以进行部止损。期望能够在不超过容量保护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使按照容量进行调度,过载仍可能发生,容量数据本身存在一定误差,流量成的变化以及变更等导致的容量退化,都可能导致原先容量无法完。 【解决方案】 基于容量位的动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在的风险,我们划两条容量警戒线。 安位线:流量处于在安线以下则风险较小,可以一步进行切换。 位上限:该位线表明的最大承载能力,一旦流量超过故障位线,很大概率会导致容量过载。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更要——企业级难寻产品经理
:产品经理需要凌晨从床上跳起来十次,然后手机静音漏掉一次故障,才会对监控频繁误报有切肤之痛。 利害关系:缺乏详细监控息和故障处理功能,没漂亮的监控页面和月度报告,监控部门只能依赖其他部门排障,又被被公司领导视作闲职,没业绩没晋升也没新HC。 我举的第二个例是一个网店仓库拣货发货系统的合格产品经理: 技术:对IOT传感器、图像识别技术、网店ERP系统有足够了解。 业:对拣货员的拣货路径、数量、看单还是听单、错误息处理有充的了解,自己至少要做三天拣货员,仓库里的纸板味能熏得你睁不开眼;如果做农业IOT,可能是要养三天的猪,拌猪食扛死猪都要干一干。 利害关系:了解拣员需要这系统更无脑的拣货,小组长需要用系统约束的拣员,公司需要这拣系统更快周转货物。而你既要让客户内部三方满意,也要通过工作的简化明细化,引入自己公司更多的IOT和图像识别设备,甚至用机器人取代一部人力工作。 某些货会说这是售前和解决方案的工作,人家跟你又没有隶属关系,凭什么帮你解决就业问题,产品经理要自己调研和汇总客户的合理需求。 2.
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种新AI能力呈现
首期开放日着介绍了近期开发者询问较多的市政、物流、教育三个领域的落地案例。 比如百度EasyDL与形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写息的麻烦,使用定制词法析快递申请,一秒拆姓名、电话、住址等息;更具科研意义的还有百度EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目上展开的合作,在传统类学日渐没落的今天,百度EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12幅图片进行析,目前在700多种鸟类模top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线要求。 与卓繁息的合作,百度大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政新模式为社会公众提供年无休的24小时自助办事,提升了政府为民的能力。
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