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服務器運維


  • Mirantis使用Kubernetes容器化OpenStack以緩解運維挑戰(zhàn)

    服務器運維 / “Mirantis的OpenStack將會變成一個統(tǒng)一的,持續(xù)地滾動的發(fā)布版本”Renski這樣說.Mirantis同樣將會啟動一個新的持續(xù)集成(CI/CD)管道,使用OpenStackFuel工程來構(gòu)建容器化OpenStack發(fā)布和運維的能力

  • 五個9的可用度、秒級故障解決，探尋互聯(lián)網(wǎng)金融應用之道

    服務器運維 / 今天重點討論如何提高應用自身的可用性,為了提高應用的可用性,首先要做的就是盡可能避免應用出現(xiàn)故障,但要完全做到不出故障是不可能的.互聯(lián)網(wǎng)是個容易產(chǎn)生“蝴蝶效應”的地方,任何一個看似很小的、發(fā)生概率為0的事故都可能出現(xiàn),然后被無限放大

  • 單卡12.8TB閃存卡到底怎么用？

    服務器運維 / 接著,在跟蹤文件目錄中找到最新生成的跟蹤文件PRDDB1_ora_10452.trc包含SQLIDc7452agj0s0t6.接著我們使用orasrp這個工具分析10046跟蹤文件.orasrp為OracleSessionResourceProfiler,出自一位俄羅斯DBA的強大的10046分析工具,網(wǎng)址為：http://oracledba

  • 京東億級商品搜索核心技術(shù)解密

    服務器運維 / 搜索索引服務系統(tǒng)主要功能是接受用戶請求并響應,返回搜索結(jié)果.搜索服務系統(tǒng)的發(fā)展也經(jīng)歷了從無到有,從簡單到豐富到過程

  • 攜程：上萬坐席呼叫中心異地雙活架構(gòu)及系統(tǒng)設計

    服務器運維 / 今天演講分為三塊內(nèi)容：首先,介紹一下攜程呼叫中心系統(tǒng)的整體架構(gòu),因為攜程主要是以呼叫中心起家,當時呼叫中心占整個業(yè)務訂單量70%以上,因此呼叫中心在我們的業(yè)務里面,起到非常重要作用.其次,講解一下攜程呼叫中心異地雙活的架構(gòu),整個過程中會涉及到各個層面的雙活架構(gòu)設計.最后,講解一下座席介入端的異地雙活的系統(tǒng)設計

  • Oracle DBCA高級玩法：從模板選擇、腳本調(diào)用到多租戶

    服務器運維 / 但凡是學過Oracle的同學,對DBCA(DatabaseConfigurationAssistant,DBCA)都不會陌生,有了這個工具,使得創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫成為可能.而DBCA本身有圖形和靜默兩種方式.其中靜默方式看起來高大上一些,因為一個看似復雜的創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的過程,用一個命令就可以輕松搞定.靜默安裝的命令類似下面的形式,其中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫為testdb,字符集為ZHS16GBK

  • 當當網(wǎng)資深DBA：DB運維四大現(xiàn)代化的實現(xiàn)(有彩蛋)

    服務器運維 / 主要是分享下我在當當想到做到的一些事情,很多都是兄弟們一起努力的結(jié)果,這篇文章也是對我們工作進行一次總結(jié),整個平臺的實現(xiàn)方法并沒有用到什么高大上的框架,有亮點的地方我會著重說明,當然,有興趣了解的同學,直接提問就好

  • 以互聯(lián)網(wǎng)金融為例，談談技術(shù)創(chuàng)業(yè)三部曲

    服務器運維 / 講到互聯(lián)網(wǎng)金融領域,先了解下目前中國的金融市場結(jié)構(gòu).傳統(tǒng)金融機構(gòu)占比99%,新興的互聯(lián)網(wǎng)金融只占1%.未來的趨勢會是什么樣子呢?隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,銀行因為支付寶等便利的手機支付方式而失去了直接面對客戶,在慢慢降維.通過第三方支付,再直接面對客戶,銀行會變成基礎設施,就像我們的道路電力一樣.這是我們創(chuàng)業(yè)過程中看到的金融行業(yè)的一個趨勢

  • 如何基于日志，同步實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和實時抽取?

    服務器運維 / 這些方案都不算完美.我們在了解和考慮了不同實現(xiàn)方式后,最后借鑒了?linkedin的思想,認為要想同時解決數(shù)據(jù)一致性和實時性,比較合理的方法應該是來自于log

  • 監(jiān)控系統(tǒng)故障定位之事件關(guān)聯(lián)分析的設計介紹

    服務器運維 / 監(jiān)控系統(tǒng)的建設真是個任重道遠的活,上文只是部分實現(xiàn)了事件關(guān)聯(lián)分析的內(nèi)容,下一步我們計劃在“決策推理”方面進行研發(fā),以提高定位的精準度,為后續(xù)的故障自愈打下基礎.文中有任何不妥之處,歡迎大家指出

  • 高性能高并發(fā)系統(tǒng)的穩(wěn)定性保障

    服務器運維 / 本文是2015年肖飛在內(nèi)部分享的《高性能高并發(fā)系統(tǒng)的穩(wěn)定性保障》PPT內(nèi)容

  • 如何利用Docker、AWS和深度學習偽裝成一個藝術(shù)家

    服務器運維 / 在英國第四頻道紀錄片系列之“Fakingit”中,PaulO’Hare(一名來自利物浦的畫家和室內(nèi)裝潢師)需要在四個星期的時間內(nèi),將自己偽裝成一個藝術(shù)家,并且嘗試著去欺騙倫敦美術(shù)館的評論家.我們將要展示如何利用Docker、AWS和深度學習來完成這個任務,并且完成任務所需的時間控制在半小時內(nèi),這甚至包含了你閱讀這篇文章的時間.此外,所需的費用不高于$10
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