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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,我们来试着分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套分布的名字系统,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重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
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任,不相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里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;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。我们就说联机调试分布日志,几个节点的时间有错可能日志就看不懂了。 NTPD做时间调整会有效减少这类情形,它不是简单的龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业(详情见录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD本机时刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时钟同步。
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
A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.网络接免维护; C.系统、免维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运维人员更好,好到“不用关心”的地步。从技术上来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 都是可以做到很好的。运维人员中一多半都是网运维,这些运维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个运维行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。 我原先一直不愿意承认这一点,我也认为运维工作很重要,但前端时间我看了一个故事,想和大家分享一下。 在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责管理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电还是,甚至连拉煤球的都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自主发电而是从电网买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,距离观察一下这艘船的方方面面。 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。对于产品研发的同学来说,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资源在哪里。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门(资源的隔离)?权限又该如何控制?
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。 在最的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打、外卖、电支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低成本,让客户直接付费购买息技术,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要于自动驾驶辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、辆、行人、交通号灯等,但要想让无人变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助息,最重要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
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