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关键词

大数据

前言计算公式:计算公式(年度): (100 - (故障分钟数 全年的分钟总数 * 100)) %说明: 期望一年能达到的为: 99.99%,允许出现问题的最长时间是:52.56分钟 ; 期望一个季度能达到的为:99.99%,允许出现问题的最长时间是:17.28分钟。 运维监控,涵盖自上而下业务监控,应用监控,基础监控 2.1 有效 2.1.1 监控数据采集、数据上报有效:数据采集失败、数据不能上报监控agent的监控采集器每天以报表形式发送到运维负责人,运维负责人进行修改 ; 2.1.2 报警发送方式(如邮件等)、报警接收人有效:每天计短信、邮件及其他渠道的报警发送量,有异常变化(突增或者为0)以报表通知到运维负责人修改; 2.1.3 报警1分钟内到达:对自身发送器进行监控 运维人员 应用运维、运维、所有角色一主一备(AB角)。 ps: 厂商责任机制:如果有故障时长,则给予对应102.4倍服务时长的补偿。

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精壮

但是在核心链路上有些服务是不可降级的,比如商品服务的库存能力,订单及支付服务,所以对于核心链路的可用不是一两个服务的可用,而是全链路上所有服务的可用,可用治理是贯穿于核心链路全部服务的。 有些指标反映了负载到一瓶颈了,包括核心业务指标,指标。 1.如果服务层、存储层不能保证高可用,服务整体的无从谈起。 在工程维度,除了前面提到的限流,在建设上还有哪些手段呢?套用八股文大概有这些解:限流,熔断,降级,隔离,缓存等等。合理的架构设计和合理的技术选型是新加的,比如缓存失效导致权限失效这个case。 所以很多时候架构设计不合理或是技术选型不对,也会埋下坑,对后续的带来挑战。

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    治理最佳实践

    试想一下,京东一支付就繁忙,你慌不慌?那么该如何治理?有没有什么标准或者可以放之四海皆准的方法论和实践?问题?一个取决于很多因素,同样也受制于很多因素。 又称之为“接口健康度”,及在指时间内成功请求总请求的比率,这个是接口里最重要的指标,可以通过这个指标直接判的可用。 压测可以用自动化的手段来在真实环境下获得问题,提前发现异常和薄弱环节。 演练监控发现问题治理,压测探查薄弱瓶颈,而演练则是在生产上真实的创建故障,用来发现、鲁棒和自动恢复,还能检测应用负责人是否有快速响应异常的能力、止血和修复的能力。 压倒一切,只有保障了好了,才能帮助业务蓬勃增长,因此治理始终是工程师基本能力之一。

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    Twitter是如何保障的?

    Twitter时常会因为某个热点事件导致压力突增,例如前两年日本的“天空之城”事件使Twitter创造了新的发推记录,之前是每秒1万条左右,因为这个事件,突然达到了每秒3.4万条,而Twitter的并没有受到多大影响 ,顺利支撑住了Twitter的技术副总曾在InfoQ的访谈中聊过他们的做法,我个人对其内容的总结主要有两点,一是预演,二是预案Twitter在平时会对做大量的压力测试,对产品功能做极端测试,模拟各种意外情况 ,并分析各个情况及相应的处理方法,形成预案,以备快速处理突发状况压力测试能够从容的面对突发压力,是因为背后长期的准备工作,经常对整个进行压力测试每月都会跑一遍压力测试,并分析每个的状况每周检查整体能指标 ,和每个服务的能指标,清晰了解当前的处理能力讨论分析是否处于高效运行状态、当前服务器数量是否足以支撑预期的产品状态、是否需要买更多的机器 ……例如发现某个服务不正常,处理的请求数明显低于其他服务, 用作紧急情况下的指导文档虽然不可能想到所有的情况,但至少会列出测试中发现的那些问题,并指明如何处理还有一个巨大的玻璃墙,上面记录着关键信息,在问题发生时能够帮助进行快速决策提前做好准备、想好出现问题时如何处理,是保证的重要思路

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    换个角度聊建设

    而且我们未来是要做SaaS产品的,更是SaaS的基石。什么是关于如何是一个很难的问题,因为围绕于义的视角太多了,我简单说下我的理解,起到抛砖引玉的目的。 关心的是:服务与数据。主要解决的是:容错与恢复。? 如何做到在聊之前,我们先看下我们的需求是如何一步步交付的。需求交付生命周期? 总结来说:避免引入过多临时解决方案,使得技术债越来越多,影响。 如果存储层做不好高可用,上层服务就难言。如果我们的中存在大量未经设计的临时实现,大量的技术债堆积,总有一天会反噬,造成风险。

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    软件

    软件,主要决于整体的架构设计,然而也不可忽略编程的细节,正所谓“千里之堤,溃于蚁穴”,一旦考虑不周,看似无关紧要的代码片段可能会带来整体软件的崩溃。 我经常因为某些本该24x7运作的宕机,而在半夜三点受到惊扰。 关于设计和架构的书籍往往只告诉你怎样满足功能需求,的确这类书籍对你在QA面前过关会有很大帮助。 之所以运用这一原则,是因为的核心功能是生产照片。这样的生产过程不允许因为软件的原因而导致生产线停下来。这就决了渲染管道的设计,必须在最早的过程中进行验证。 软件,主要决于整体的架构设计,然而也不可忽略编程的细节,正所谓“千里之堤,溃于蚁穴”,一旦考虑不周,看似无关紧要的代码片段可能会带来整体软件的崩溃。 △ 代码片段,需单击放大或横向阅读这一小段代码是造成Airline崩溃的罪魁祸首。

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    建设

    现在上上下下组成了一支牛人团队,请来了其他部门很多资深高手进行封闭开发,确保我们。  选择一份工作,必然要考虑的是:我们是做基础设施的,还是做平台的,还是做核心链路的。 checklist:  核心链路最重要的是。如果拿到一手烂代码,到了非重构不可的程度。那么重构之前要弄明白几个问题:原TOP5的主要问题是哪些?我重构了就能解决这些问题吗? 依赖内外部  下游1  timeout配置?重试次数?满足幂等?TP99?挂掉后是否?  下游2  timeout配置?重试次数?满足幂等?TP99?挂掉后是否?   被依赖内外部  上游1  是否限流?timeout配置?重试次数?满足幂等?TP99?挂掉后是否?  上游2 是否限流? timeout配置?重试次数?满足幂等?TP99? 组件和版本:  维护要注意选择合适组件和版本。  比如Apache Tomcat被纰漏有高危漏洞。

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    缓存 - 架构师峰会演讲实录

    所以我们常说看一个架构设计的好不好,很多时候看看缓存设计的如何就知道了。 我主要分为以下几个部分跟大家探讨:缓存常见问题单行查询的缓存与自动管理多行查询缓存机制分布式缓存设计缓存代码自动化实践缓存涉及的问题和知识点是比较多的,我分为以下几个方面来讨论:正确可观测规范落地和工具建设由于篇幅太长 ,本文作为列文章第一篇,主要跟大家探讨『缓存』缓存 缓存方面,网上基本所有的缓存相关文章和分享都会讲到三个重点:缓存穿透缓存击穿缓存雪崩为什么首先讲缓存呢? 一般都是当DB有压力,甚至经常被打挂的情况下才会引入缓存,所以我们首先就是为了解决的问题而引入缓存的。 未完待续本文跟大家一起讨论了缓存的常见问题,下一篇我来跟大家一起分析缓存的数据一致问题。

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    【云+社区年度征文】建设实践总结

    我们不妨看下来自于维基百科的解释:是数学或工程上的用语,判别一在有界的输入是否也产生有界的输出。若是,称;若否,则称为不。简单理解,本质上是的确应答。 从另一个角度解释,服务建设就是如何保障能够满足SLA所要求的服务等级协议。 二、为什么需要建设? 三、建设为什么难?关于以及如何提升指标,我们可以想到很多的优化项:eg. 3.2 建设是一个的大工程多环节分工精细复杂,不容一点疏忽。从构成来看,可以区分为单服务和多服务集群。 那我们可以以小见大,从单服务本身出发,提炼看看存在哪些建设的关键点。其实只有每个单服务环节都可靠,那集群乃至整个工程才有保障。

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    基于微服务的互联网~亿级用户

    互联网为大量的C端用户提供服务,如果隔三差五的出问题宕机,会严重影响用户体验,甚至导致用户流失。所以对互联网非常重要!接下来,我根据自己的实际经验来聊聊基于微服务的互联网。 下面我们从雪崩、隔离、服务降级、突发流量、缓存、数据冗余、熔断、限流、CDN、数据库、CI、网络等方面,聊聊如何保证基于微服务的。雪崩效应产生原因,如何避免? 而秒杀的瞬间访问量很高,可能会对服务带来巨大的压力,甚至压垮服务。内部运营也经常有批量数据导出的操作,同样会给服务带来一的压力。这些都是不因素。 除了提高用户访问速度之外,页面静态化之后存放到CDN,用CDN扛流量,可以大幅减少(源站)的访问压力。同时也减少了网站带宽压力。对非常有好处。 此外,一套完善的灰度发布,可以让上线更加平滑,避免上线大面积故障。DevOps工具,CI,CD对也有很大意义。OK,就分享到这。

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    实现多个(CS PF)

    我们考虑一个具有N个并行服务器的,其中传入的作业被立即复制到,比方说d个服务器。每个N服务器都有自己的队列,并遵循FCFS规则。一旦第一个作业副本完成,剩余的副本将被放弃。 我们研究了具有不同作业类型和异构服务器的一般工作负载模型的可实现区域,反映了由于数据局部问题和软兼容约束可能产生的作业-服务器关联关。 在事先已知作业类型的前提下,我们证明了对于新比用(NBU)分布速度变化,任何复制(d=1)给出的区域都比复制(d>1)严格大。 对于不可观察作业类型,我们表明对于新劣于用(NWU)分布速度变化,完全复制(d=N)比没有复制(d=1)给出了更大的区域。

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    资深技术专家为你解读-分布式建设逻辑

    建设来说就是既要有道,又要有术,道为先。 理念举例Everything fails!如果一件事情有可能发生则在生产环境中一会发生。不要容忍破窗户。过程对了结果一不会差。 错误的理念产生不了正确的行动,在方面是巨大的隐患。试想如果一个人觉得一个是不可能出问题的,那他一就不会制故障处理的紧急预案,出现问题了也不能很好的控制影响范围。 比如变更管理流程,一般大公司会有相应的,而这个实际上是将变更管理的所有要点做了自动化。变更管理变更管理大体上分为两部分:变更识别和变更流程。 流程规范术实例 1>设计阶段一设计模板、其中我编写了三十六计的checklist,可以作为设计的参考规范,详见:《「三十六计」实战和背后的逻辑》2>开发阶段2.1>可行验证阶段写好测试用例 对于流程,很多大公司都有很好的工具或来进行流程规范。但是作为开发人员,一要避免「离开了平台,自己什么都不是」。

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    RTSP视频拉流平台EasyNVR如何?设备可以自动重连吗?

    EasyNVR是TSINGSEE比较热门的产品之一,很多用于室内固IP摄像头监控的场景都能够适用。有的开发者在使用之前可能会担心是否?掉线是否频繁?是否支持设备重连? EasyNVR已经是一个非常成熟的视频平台了,,且支持二次开发,是很多视频行业监控直播的不二之选。? 在网络不或者其他因素的影响下,也会出现设备掉线的情况,正常来说,设备掉线后大多能够进行自动重连,那么在什么情况下设备无法自动重连上线呢?本文我们来分析一下。

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    拆解交易--服务

    交易承担了整个交易链路上的所有交易相关的流量,同时交易上时常会组织一些营销,大促相关的活动,所以需要面对着因大促造成的瞬时流量激增的情况。 所以如何做好服务拆分后的交易也就尤为重要。 但是在一个链路过长的交易中,势必会有一些因各种原因不能很好的服务于链路请求,这种情况可以依据优先级,在受到挑战时进行降级,而确保核心路径不受影响。 所以限流是一种主动干预流量,防止打挂,熔断降级是防止因运行时各种不因素造成的超时等待,指标飙高,防止故障级联传导的防御措施。 梳理好之间的强弱依赖,可以更好的配置降级,限流阈值。针对于弱依赖的服务可以直接降级掉,或者返回兜底默认值。上面说了的宏观层次,限流,熔断,降级,以及单点问题。 其实很大一部分程度是需要在工作流程和工作方式上展开的。 比如你的代码或者新需求,是否可以做到快速回滚,快速应急处理降低损失。

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    【深度好文】如何基于谷歌SRE理论,建设企业IT应用能力?

    摘要在当今数字化转型步伐不断加快的时代,IT应用运行成为了企业的业务正常运转的重要基础,因此,运维管理体的构建也从围绕着数据中心转向围绕着应用方向,首个专门面向应用运维的理论体——SRE ,由Google发布后,受到了越来越多的企业的青睐,很多国内企业已经纷纷效仿Google建立SRE团队,旨在为各个业务应用提供更好的保障能力,为业务保驾护航。 而SRE就是聚焦于的软件运行。SRE提出的管理体:SRE提出了要有服务质量目标(SLO)、on-call轮值、变更和事故管理、故障复盘、应急响应机制等一列的管理手段。 【深度好文】回归本质,重新认识CMDB ——CMDB项目建设思考 02 监控标准化        在以业务为目标的前提下,我们对监控提出了新的要求:监控对象标准化监控需要与以应用为中心的CMDB 如何建设平台基于SRE的理论,应用运维应该打造自己的保障平台。“”仍然是一个比较泛的概念,因此我们可以从它的反面——“故障”来切入。

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    机器人(现代控制理论4)

    在上一篇博文中,我们着重介绍了的能控和能观,对于机器人而言,还有一个非常重要的质就是对于同一研究对象而言,应用领域不同也存在差异。 比如对于两轮差动移动机器人,我们可以研究其轨迹跟踪的,这时候这个机器人为轨迹跟踪,控制器工作为跟踪目标轨迹误差尽可能小速度尽可能快,当然它也可以多个机器人一块玩耍,组成多机器人,这时每个机器人都是多机的一部分 简单的多机器人案例参考:https:blog.csdn.netZhangRelayarticledetails50614013?废话不多说,让我们开启机器人的学习吧。? 什么是,什么又是不?这的确很难回答。相关研究还在进行之中,这里给出一些成熟的理论。?什么是“”? 对于静态(这里的并不是李亚普诺夫的啊!!!),控制多关注于轨迹跟踪控制!?而静态不(倒立摆或自平衡的垂直状态),需要控制先使其,再做打算。

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    【现代控制理论基础】四、控制

    Author:AXYZdong 自动化专业 工科男 有一点思考,有一点想法,有一点理个小小目标,努力成为习惯!在最美的年华遇见更好的自己! B站主页为:AXYZdong的个人主页 文章目录 4.1 李雅普诺夫关于义4.2 李雅普诺夫第一法(间接法)4.3 李雅普诺夫第二法4.4 李雅普诺夫方法在线中的应用 4.4.1 线常连续 4.4.2 线常离散4.5 李雅普诺夫方法在非线中的应用4.1 李雅普诺夫关于义设所研究的齐次状态方程为:image.png ? ▲ 的平衡状态及其状态轨线 渐进image.png ? ▲ 渐进的平衡状态及其状态轨线 image.png ? ▲不的平衡状态及其状态轨线 image.pngimage.png image.png image.png

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    以动能为基础,确保学习动态(CS RO)

    非线动力是一种紧凑、灵活、有力的反应运动生成工具。 动态的有效依赖于它们精确表示运动的能力。 为了从演示中学习和准确的运动,已经提出了几种方法。 有些方法将精度和分离为两个学习问题,增加了开放参数的数量和总的训练时间。 替代解决方案利用了单向学习,但限制了对一种回归技术的适用。 本文提出了一个单步方法来学习和准确的运动,工作与任何回归技术。 该方法使考虑学习动态在运行时,同时引入小偏差的演示运动。 由于注入的能量的初始值影响再生产的准确,它是使用一个有效的程序从训练数据开始估计。 在实际机器人上的实验和公共基准上的比较表明了该方法的有效。 原文作者: Matteo Saveriano原文地址:https:arxiv.orgabs2003.11290 以动能为基础,确保学习动态.pdf

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    【分布式设计入门】如果不想总是半夜爬起来抢修生产事故……《发布!》第2版解读 v0.2

    可以尝试使用本文要介绍的“分布式设计关键清单”。如何让队友不会半夜把你喊起来帮着抢修生产事故? 可以在自己日常开发新代码,或解决软件缺陷时,经常浏览和思考下面的“分布式设计关键清单”,来检查相关的代码,是否踩了的“反模式”? 任期崩溃并替换 创建所能做的最好的事情,就是放弃组件级的,并尽快更换组件,以回到最初干净的刚完成启动的状态 7. 需要注意的是,因为那篇文章重点是混沌工程,而不是本文所讨论的“分布式设计”,所以并没有在“该咋做混沌工程”中,体现前面说到的设计。 在寻找暗债的过程中,可以参考上述“分布式设计关键清单”,来启发寻找漏洞及修复

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    战狼:业务高速增长下,如何保证和高可用?

    下面是早期的可用趋势图,仔细看的话,可以看到可用有下降的趋势,旁边的总可用显示只有4个9(99.998765%),美团点评排在第一的价值观是“以客户为中心”,显然对交易这种要求非常高的, 为了地检验效果。我们进行了多次故障演练。?演练效果符合预期,符合标准。这过程中有很多收获和乐趣,比如第一次演练的时候,把缓存挂掉,竟然跟着挂了。 加强了监控报警机制,持续监控和保障着。故障演练也作为了时的日常工作来做。需要建立长期规范,维护组内的checklist,期检查是否达到标准。checklist举例如下:  ? 线上支付平台总结的“四板斧”:研发规范、自身、容错下游、防御上游。经过为期4周的战狼项目,多个小组紧密合作,日夜兼程,高效地完成了一个又一个攻坚任务,保证了交易。 整个项目收获的不仅是一套,更重要的是通过一次次的激烈探讨,一场场集体推进会,总结出了一套通用的提升方法,同时也锻炼出一只充满战斗力的队伍,为整个支付业务快速发展奠了基础。

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