是企业实现新发展的重要途径澳门亚洲城网址:,常用的传统IDC服务包括实体服务器托管和租用两类

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你要更换配件怕是一个模块化的箱子这样拉起来?

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在一份来自IDC的于2012年7月进行的调查报告中,亚马逊AWS英国地区负责人IainGavin表示,在5年的时间内,企业在云端运行应用要比在自建数据中心设备上少花费70%的成本。

二、前期调研

运维团队规模(4人):运维1人、运维架构师1人、网络工程师1人
客户研发/测试团队规模:30人
客户电信机房资源:

  • 3个机柜
  • 40台左右硬件服务器(dell
    r410为主,其实两台16核/96G内存用于xen虚拟化)
  • 200Mbps(独享)
    客户环境简介:

    IDC架构图

所以从上图可以看出传统电商的架构环境:  
1、由于电商环境存在大量商品图片,所以CDN是必不可少。  
2、服务器端,前端采用nginx+varnish作为二级缓存,主要减少CDN回源访问的压力。  
3、后端业务系统名称designe/kderp/seach/res/seo/oc/img等十余项,采用的开发语言主要为Java、php、python。操作系统主要为centos为主,少量windows环境。  
4、图片源文件等,主要通过nfs进行磁盘挂载共享,图片数据量2T+。  
5、数据库缓存端主要采用redis作为数据库缓存,减少数据库压力。  
6、数据库端主要为mysql,采用硬件服务器上面部署mysql主从。

开始建立运维团队,专业化运作。2007 –
2014年IT信息化主要分为IT和运维,IT则负责办公网的产品业务,包括办公电脑、打印机、办公流程的软件;而运维全面负责公司IDC机房、服务器、业务,运维整体还处于人肉时代,运维服务效率较低; 

ecs部署mysql性能好像有点折扣,毕竟ecs是虚拟出来的玩意

目前,美国70%的企业在云中运行至少一个应用程序,预计未来一年内,这个数字将达到90%.在美国,云计算已经对传统IDC服务商形成有力冲击。在中国,云计算也在助推这一趋势。

对于一些国外知名的大型公有云服务商来说,在很多年前就已经开始在为企业级用户提供能够接替数据中心的云服务,其中包含了强有力的计算与存储能力。这种按需付费来使用的服务模式一改当初的少数使用全年购买的付费模式,保证企业IT环境稳步提升的同时还大大降低了企业的IT总体成本。

四、上云迁移的挑战性

挑战1:时间短:客户机房2月到期,并且在每年2月14日情人节是一年中的业务高峰期。由于确定商务合作的时间点已经12月底了,所以项目排期,我们需要在1月中旬(仅两周)完成项目的上云迁移、测试、及正式上线,预留两周作为观察过渡期。

挑战2:业务系统较多、技术环境较多:通过梳理,客户有十余个业务系统。Nginx、varnish、tomcat、php、python、redis、mysql等技术环境较多,这远远增加了迁移难度。

挑战3:零配置文档、零规范:其实说到这点挑战,我是很想吐槽的。很难想象,一个做了八年运维的系统,居然在运维配置文档、运维手册方面没有一份文档,仅仅有几张零碎的架构图。另外,在主机名、防火墙、配置文件规范方面更是杂乱无章。在迁移期间还遇到件比较搞笑的事情,忘记机房交换机密码,然后网络工程师亲自破解获取最新密码。这跟我们带来的迁移难度及挑战可想而知。

曾伟表示,高德在运维方面经历的痛和负重在上云后都得到了根本性的改变,首先基于阿里云实现了统一基础设施的运维,让运维人员不再运维基础设施;同时,阿里云提供的各种云服务有负载均衡、弹性计算ECS、云数据库RDS、对象存储OSS、云数据库Redis版、大数据计算服务MaxCompute(原ODPS)等,运维人员只需要使用好这些服务就可以了,不需要去维护具体的组件。另外,高德经常有大型活动,用户访问量会在某个阶段激增,这时就需基于阿里云的弹性伸缩服务,就能实现快速扩展的基础设施。最后,运维人员只需要专注于业务的性能、架构、故障等核心价值即可。

民用的最高水平吧…

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不管是对于数据中心还是云平台来说,对于用户数据安全的保护一直以来都是使用者关注的重中之重,所以近些年开始有一些企业级用户开始租用其他企业提供的能依据客户需求进行优化的IT基础设备厂房来作为自己的数据中心,这样能够帮助企业在一个相对安全的IT环境当中进行业务的运行,从而也降低了成本的投入,可谓是一举两得。

六、上云前后的对比

写这篇文章的时候,我一直在脑海中搜索有没有一个上云的实践对得起“最佳”二字。对我本身而言,在面对成百上千的客户实践案例中。这个项目无非是我体会最深刻,总感觉千言万语总嫌少。一切尽在以下对比图中:

IDC 阿里云
配置 3个机柜
15台硬件服务器(包含两台96G内存配置) 23台ECS(4核8G、2核4G)

1台按量SLB
2台RDS(6000M/200G、2400M/200G)
带宽| 200Mbps/电信独享 | 1Gbps/BGP网络
成本| 人员成本:15w/人 4人= 60w
资源成本:8w/年\
3个机柜=24w
100元/Mbps*1个月*12个月* 200 = 24w
合计:100w/年| 资源成本:15000元/月*10个月 = 15w
第三方运维服务费用:12w
合计:27w/年

  • 上云实践11:IT正在向DT变革
    随着云计算的到来,传统IT已经向大数据(DT)时代变革。云计算低成本、高效率、灵活扩展等诸多优点,已经在逐渐淘汰传统IDC的IT模式。正如上面迁云的对比表格中,可以看到在成本里面。迁云前,是有四个运维人员的。迁云后,客户是没有运维人员的。在上云的第一年,客户仅保留了一名运维来处理日常琐事。在第二年中,客户公司已经将剩下的一名运维人员也裁掉。从某方面来讲,云时代对运维行业是冲击,很多运维人员面临失业。因为传统中小型互联网公司不再需要运维人员来做一些琐事,这些问题在云平台中都得以解决。从另外一方面来讲,这也将跟我们带来新的机遇及挑战,要求技术人员的技术更加全面。这也是为什么很多人说devops是未来之路的根本原因!

我为自己带盐,原创作者:乔锐杰

高德于2002年成立,这十几年的发展使得高德产品从简单的车载导航产品应用至整个互联网,目前提供的产品或服务主要有基础服务:定位、搜索、线路规划、导航、步行、公交;O2O:酒店、美食、景点等;车联网:AMAP
AUTO车机版本、无人驾驶;高德大数据:实时路况,躲避拥堵等。

多备份冗余

托管私有云

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一、故事的开端

那是2014年的12月中旬的某日,客户联系到我们。由于客户2015年2月机房机柜到期,所以想把资源迁移上云。客户联系到我们时,表示需要我们的支持。客户需求很明确,希望根据平台目前数据及特性,兼顾成本与性能给予最佳云架构/资源方案。
客户背景:2006年成立,杭州某知名网上私人订制礼品购物平台。

2014年7月 –
至今,云上的高德实现自动化运维。此阶段高德开始上云,运维逐步迈向自动化的时代,运维人员的故障处理能力、性能等进一步提升等。

  9月15日技术沙龙

常用的传统IDC服务包括实体服务器托管和租用两类,前者是由用户自行购买硬件发往机房托管,IDC提供IP接入、带宽接入、电力供应和网络维护等,后者是由IDC数据中心租用实体设备给客户使用,用户无需购买硬件设备。

五、上云迁移

过完元旦后,2015年1月4号正式上班。来到公司(上海),做了些简单准备,收拾好行李。我作为运维负责人,和两名架构师、1名DBA、1名高级运维、两名中级运维,在下午开车前往杭州进行项目周期为期两周的上云迁移。

5.1、项目启动:2015年1月5日
这是来到客户公司正式开展工作的第一天。这一天中,我们主要确定双方参与项目人员的职责,制定项目通讯录。并且确定了项目实施计划,项目周期为12天。

5.2、系统架构梳理及评估:2016年1月6日—2016年1月7日
接下来进入是项目迁移实施期间,首先我们需要对原系统进行评估、并且制定云上架构。原系统评估的内容涉及到:系统架构、软件模块架构、业务架构、接口以及调用依赖关系、性能评估、上云迁移目标
云上架构涉及到的内容:上云后系统架构、软件架构、业务架构、性能目标、上云难点等等。其中云上架构图如下:

云上架构图

与IDC架构不同的是,

  • 上云实践1:加入SLB保障架构灵活扩展性
    在前端我们加入了SLB负载均衡。在原IDC架构中,域名解析到不同nginx+varnish上,然后进过前段静态缓存,然后转发到后端对应的业务服务器。加入SLB,将此架构变得更加灵活。即将所有域名绑定到SLB,然后转到后端nginx,通过nginx做虚拟主机等七层更灵活的控制。

  • 上云实践2:采用TCP层SLB保障性能
    在实践中,在面对高并发性能要求的场景。我们发现HTTP层的负载均衡相比TCP层的负载均衡,性能上面有很大差距。HTTP层负载均衡只能达到万级别并发,而TCP层负载均衡能达到几十万级、甚至上百万的并发量。所以在电商等网站应用中,SLB我们优先选择TCP层。

  • 上云实践3:低成本高效率的按量带宽
    在IDC机房,200Mbps的独享电信带宽,一年成本大概1Mpsb/100元/月 *
    12个月 * 200 =24w
    。而在云端,采用1Gpbs峰值的BGP多线SLB带宽,在带宽质量上面提升了几个量级。另外,带宽费用采用按量付费,这给我们大大降低了成本。

  • 上云实践4:数据库优先采用rds,低成本高效率
    在IDC硬件上采用mysql主从手动部署并维护的模式,给我们带来了后期很大维护管理成本。即我们要监控及维护主从状态,并且出现问题需要及时处理,保障业务对数据库读写的连续性。采用rds后,这一切问题都自动化解决了。即,对数据库主从的监控、备份、后期维护、故障切换等等,都是全自动的。

5.3、迁移方案:2016年1月6日—2016年1月7日
在进行系统架构梳理及评估的同时,我们同时开展了迁移方案的确认。即,如何将应用、数据迁移至云端。同时我们还确认系统割接上线的流程及对应的时间节点。在迁移方案中,我们确认了客户云上资源清单(23台ECS、两台RDS、一台SLB)及具体的服务器配置。

  • 上云实践5:云计算的优势在于分布式
    很多用户喜欢把单台云主机跟同等配置的传统物理服务器相比较,结果往往是吐槽云主机的性能是如何的糟糕。传统物理服务器,多核高频CPU等方面的性能,真的能把云主机甩上几条街。何为云计算,关键字在于“云”,即分布式是云计算最大的优势。所以在实践中,我们不要追求单台机器的性能要如何高,而是我们要通过分布式的设计思想保障业务的高性能。所以在此项目中,我们服务器的标准配置都是4核8G,也有大数服务器采用2核4G的配置。我们通过分布式充分压榨了单台服务器的资源使用,从而最大限度保障了最终的低成本(在后面详细明细了一下这块费用)。
    在迁移方案中,图片文件迁移的方案有一定难度。一方面,线下图片数据目录的数据量有2T多,而线上单块磁盘只能最多支持1T的容量(当前官网单块磁盘支持32T)。另外一方面,2T的图片主要是小文件,数量特别多。怎么样把这些文件迁移到云端?

  • 上云实践6:lvm在磁盘管理方面的应用
    在云端迁移方案中,我们购买了四块1T数据盘(每台ECS最多只能挂四块数据盘),通过LVM逻辑卷虚拟成一块4T磁盘,这样我们在云端保障了大于2T存储数据量的冗余空间。
    官方是不推荐使用LVM。因为阿里云的快照主要针对的单块磁盘,不能针对几块磁盘同时快照。而LVM主要针对的多块磁盘(物理卷)的基础之上,抽象成为逻辑卷。LVM的读写针对的是逻辑卷,数据被分散存在至底层的物理卷(磁盘)上。如果某块磁盘数据损坏,如果通过快照恢复这块磁盘的数据,我们无法保障LVM逻辑卷整体数据的完整性。通过LVM主要是能够提升磁盘IO,比如需要购买100G的数据盘。常规配置,买一块100G的数据盘即可。但是我们也可以购买4块25G的数据盘,通过LVM虚拟化成为一块100G的磁盘。在功能性上面都能满足需求,但在磁盘IO性能上面,LVM至少能提升20%-40%的IO性能。

  • 上云实践7:rsync在云端应用
    怎么样将线下数据不停机实时的迁移到云端,rsync是文件增量同步迁移最优方案。只不过在此项目中,一方面数据传输要走公网,另外一方面数据量较大。所以我们初步统计下来,完成数据增量迁移至少需要一周多。所以这方面的数据迁移由于时间周期较长,为了避免影响整体迁移进度,我们需要提前进行。

5.4、迁移实施:2016年1月6日—2016年1月7日
二十多台云主机牵扯nginx、php、tomcat、redis、varnish等环境部署,我们通过自动化的部署手段来保障部署的最大效率。线上23台服务器环境的部署,我们半个小时内搞定。

  • 上云实践8:域名备案要先行
    上云的最后一步,是需要将域名的ip解析到SLB公网IP(或ECS公网IP)上。但前提是域名备案需要在阿里云上,不要到最后域名解析到阿里云上后发现域名被拉黑,业务访问被拒绝,才发现未备案到阿里云,这将会变得非常麻烦。所以我们需要提前通过阿里云进行域名备案,或者已经在其他供应商备案过,需要将域名备案转接入阿里云。

  • 上云实践9:通过镜像提升云端部署效率
    刚开始我们开了一台ECS,针对这台ECS我们做了运维规范方面的系统调优、安全加固等。然后我们把这台ECS做成了一个基础镜像,批量开通了22台同样环境服务器,在部署效率上面大大提升。
    上云实践10:自动化运维工具的应用
    对应软件的安装脚本,我们内部团队都统一存在在内部的gitlab中。我们通过ansible工具,定制对应playbook,推送对应的安装脚本到目标机器上。5分钟内搞定了对应Java、php、python等环境的安装。

至此,我们引来了迁移最为痛苦的时期。由于运维配置手册、运维文档的缺失,所以我们将应用代码部署到我们已经搭建好的环境中后,我们需要对每一项参数、每一个配置都要仔细调试。我们三名运维同学拉着客户运维人员、研发团队不眠不休整整一天一夜,完成了所有代码的调试、对应配置的文件的调试。至此,我们迁移工作完成了大半。后续核心工作主要集中在功能测试、性能测试及上线割接了。

5.5、迁移测试:2016年1月9日—2016年1月11日
此阶段主要为功能测试、性能测试,主要集中在客户的测试团队。

5.6、上线割接:2016年1月13日—2016年1月15日
上线割接前,需要做好客户及公司内部的维护通告。正式迁移的时候,由于系统、代码、文件都已迁移过去。加上客户数据库较多,无法做到实时迁移,所以我们采用了保守做法,停机迁移。迁移的最后一步是将域名解析至阿里云,这里在前面也提过,域名需要提前备案的。
到此是不是完成了最终迁移呢?其实还是没有的,虽然域名已经解析到最新的ip,当前万网的刷新最新的解析记录的时间周期最短也仅仅10分钟。但是我们没法把控的客户端本地的DNS缓存,即还会有部分客户还是访问到老的站点。所以完成最后迁移,我们还差最后一步:

  • 上云实践11:nginx反向代理将老用户请求引流至阿里云
    还依旧访问IDC机房应用的客户,我们在IDC机房前端nginx上做302重定向跳转,将依旧还访问IDC的客户引流到阿里云。值得注意的是,由于nginx是七层负载均衡,需要匹配域名。这里nginx的server_name和跳转的链接配置的域名都是同一个,为了确保跳转的域名解析的地址为阿里云,我们可以在nginx所在服务器的hosts配置中强制将域名的解析ip设置为阿里云对应的IP。

5.7、项目交付及后期监控运维
后续便是项目交付,主要为文档的编写总结。此项目我们总共汇总了三十余个文档,主要包含系统软件架构、系统架构、迁移方案、运维实施配置文档、运维维护手册、故障处理文档、资源清单等等。
文档交付后,进入后续7*24日常监控及运维阶段,这里不再过多概述。

在上云前,高德在运维方面经历了很多的痛苦,比如自建机房带来的运维之痛,高德之前有7个小机房零散分布在全国各个地方,但随着业务的快速增长自建小机房模式带来很多问题,包括IDC电力、空调、网络都很容易故障,也使得当时的运维达到40多人;同时也面临大量的运维需求,因为运维需要负责IDC、电力、网络、服务器、OS、数据库(MySQL、Redis、Oracle、Memcache、PG、MongoDB)、各种应用软件(Nginx、Apache)、开源工具(Jenkins、Puppet),大量的需求使得运维人员的经历分散,产生非常大的压力。另外,有时候因用户激增带来的大流量,加上原本吃紧的带宽等问题,甚至会造成重大活动/节日时的宕机。

云的安全性高还是传统机房(即自建)安全性高呢……华住也算有头有脸的公司,但是整个it建设实在是惨,假如公司建设完备,运维能力强,当然是自己搞更好,一般般的还是用云

部署在云数据中心中,需要服务商具备云咨询、云产品、云运维的能力。

有很多国外厂商建立起了庞大的数据中心帝国,然后邀请其他企业来租用他们的机房,并以此来赢取收益。他们的客户在租用机房空间后,会在机架上安装他们自己带来的设备,并根据电力的使用情况向“房东”付费,这种新型的数据中心服务模式相信在未来随着用户数据量的不断攀升将会给用户带来更多的惊喜。[返

三、确认合作意向

从客户角度来讲,有三大痛点:
1、虽然云的确在成本、扩展、灵活性、快捷等方面有很大优势。但是,对云产品、云架构的灵活运用,是有一定技术门槛的。怎么样利用云资源设计出低成本高性能的架构,这是个经验性的技术活。

2、客户没有724监控响应中心,导致出现报警往往不能及时马上联系上运维,及立即响应解决,运维的724无法得到保障。

3、客户有四个运维人员,成本高昂也是最实质性的痛点。
所以通过洽谈,最终在12月底确定了合作意向(具体商务方面的细节不再这里概述)。我们为客户提供上云架构方案

  • 上云迁移 + 724监控
    +7
    24运维服务(我方运维为主,客户运维为辅)来解决客户痛点。

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一个机房拉电缆很贵的

由IDC数据中心租用实体设备给客户使用,用户无需购买硬件设备。

安全问题不容小觑

云计算带来的变革不言而喻,作为一种新型的IT交付模式,切实为企业节省IT成本、加快IT与企业业务结合效率、提升创新能力、加强管理水平以及增强系统本身的可靠性等方面提供巨大支持,是企业实现新发展的重要途径,它已然成为全球IT产业的主流声音。

罗俊呀:

相比单台实体服务器甚至单个IDC数据中心,云数据中心无论从交付/服务方式、资源分配规模、资源分配速度,还是整个平台的运行效率方面,均有不小的提升。此外,在选址规则方面,云数据中心也有很大的灵活性。长期来看,这种替代的趋势在商业应用、企业成本、资源效率等方面将愈发明显。

据Rackspace预估的数字来看,其客户使用服务器资源的费用有时会低至每小时0.2英镑或每个月14.6英镑,这些客户使用的Linux系统服务器包括512MB内存以及20GB存储空间。

为此,CSDN记者日前采访了国内最早一批提供地图API互联网服务商高德的高级运维专家曾伟,从运维的角度分享了高德上云的背后故事和带来的好处、云上架构、运维核心价值的变化等,最终实现了应用服务可用性上升到99.99%,同比提升了5倍,以及运维人员从原先的45人降到16人。他也表示,企业应当及时抓住云计算技术带来的新机遇,针对自身不足,实施相应的技术和业务变革,拥抱云计算,充分发挥云计算技术在企业管理中的作用,从而增强企业的竞争能力。

但是这些东西不仅仅是硬实力还有软实力呀

由于部署和配置实体硬件的缘故,传统IDC资源的交付通常需要数小时甚至数天,将增加企业承受的时间成本,以及更多的精力消耗。而更加灵活的资源应用方式、更高的技术提升,使云服务商拥有集合优势创新资源利用方式,促进整个平台运作效率提升。

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高德的数据采集、加工、整合过程

太片面了,华住的事情和是否上云没有必然关系,云数据库不让外网访问,难道自建或者IDC托管的数据库就应该让外网访问了吗?

自建和管理私有云

据Rackspace预估的数字来看,其客户使用服务器资源的费用有时会低至每小时0.2英镑或每个月14.6英镑,这些客户使用的Linux系统服务器包括512MB内存以及20GB存储空间。

摘要:
云计算带来的变革不言而喻,作为一种新型的IT交付模式,切实为企业节省IT成本、加快IT与企业业务结合效率、提升创新能力、加强管理水平以及增强系统本身的可靠性等方面提供巨大支持,是企业实现新发展的重要途径,它已然成为全球IT产业的主流声音。

安全

随着云数据中心的逐步兴起,传统IDC服务商不得不思考转型的问题。

在一份来自IDC的于2012年7月进行的调查报告中,亚马逊AWS英国地区负责人IainGavin表示,在5年的时间内,企业在云端运行应用要比在自建数据中心设备上少花费70%的成本。

整体来说,对于高德运维变化最大的就是运维模式的变化,从原来的IDC到网络到数据库等基础服务都要自己维护,变化为使用阿里云的各种云服务,运维人员可以专注于架构、故障、性能等核心能力上,员工的成就感得到了很大的提升,同时运维人员从原先的45个降到16个。也就是说,全面云化后,是运维核心价值的转变和变革。

我感觉这不是个技术问题

实体服务器托管

对于一些国外知名的大型公有云服务商来说,在很多年前就已经开始在为企业级用户提供能够接替数据中心的云服务,其中包含了强有力的计算与存储能力。这种按需付费来使用的服务模式一改当初的少数使用全年购买的付费模式,保证企业IT环境稳步提升的同时还大大降低了企业的IT总体成本。

平台化阶段:上线高精采集车采集全景、分米级高精轨迹,以及众包的形式进行社会化采集;内业工作平台化,数据流转任务流转平台化,而且全流程有监控,最终进入到流水线生产阶段;

但是云数据库影响因素太多,尤其是高响应,对系统反应时间要求高的系统。

那么在云数据库的选择上,我们又该考虑哪些方面呢?首先要考虑安全性,数据泄露的问题可不容小觑;其次是扩容性和性能上也要有保障;同事在兼容性和多应用场景上也不能差,以便数据迁移和实际应用。

公有云企业敢于尝试吗?

目前,高德主要有地图、导航两个App产品,以及PC地图,同时还开放了API服务,方便移动开发者更好地为用户提供高质量基于位置的服务。

运维

由用户自行购买硬件发往机房托管,IDC提供IP接入、带宽接入、电力供应和网络维护等。

如今,高德所有核心业务系统已经全部放在云上,由阿里云提供计算服务。在具体的运维人员事情方面,他们不用再运维基础设施——IDC、网络、服务器等;各种数据库、缓存、负载均衡、发布工具都不用自己去维护,使用阿里云的服务即可;异地容灾只需要申请不同地域的云服务就好了,不需要自己去建设机房。安全面方面,阿里云提供了很多服务,比如防攻击(DDos)、流量清洗、防病毒、防欺诈、代码扫描等;毛一鸣总结阿里云为高德提供的服务大概有这几方面,首先是IaaS
(Infrastructure-as-a-Service,基础设施即服务):包含多地机房,网络,巡检等;其次是PaaS(Platform-as-a-Service,平台即服务):高德使用到的云产品包含弹性计算ECS、云数据库RDS、对象存储OSS、负载均衡、内容分发网络(CDN)、大数据计算服务MaxCompute(原ODPS)等;最后是SaaS(Software-as-a-Service,软件即服务):高德自身的系统提供的服务(如上图所示)。

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云计算所需要的数据中心来源于互联网,但又向集成化平台演进,有别于传统数据中心基础设施和信息系统软硬件分离的局面,云计算的数据中心从基础设施到计算与应用是连续和整体的。简而言之,IDC本质上还是托管的,而由云数据中心提供服务能力。云计算是在传统IDC服务上的延伸和发展,是将多台计算节点连接成一个大型的虚拟资源池来提高计算效率。

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早在2014年,谷歌公司就应用了当时最新收购的DeepMind
AI设备的机器学习,以帮助管理整个庞大的数据中心网络的用电情况。

对于IDC来说,私有云既可以看做客户数据中心的自建私有云,也可以是客户自己建设云后交给合作伙伴运营和运维的管理私有云,也可以理解为托管私有云。通常来说,自建和管理私有云都部署在客户的数据中心中,托管私有云部署在云数据中心中,需要服务商具备云咨询、云产品、云运维的能力。

基于阿里云的最佳运维实践

有备无患,只要备份好,放哪都是可以的

租用服务

但是,高德在刚开始上云时,对于熟悉传统数据中心的运维人员有可能不熟悉各种云服务组件,以及高德IDC和阿里云并网运行期间,日志实时传输延迟导致实时数据分析会出现延迟的情况。而通过阿里云提供的完善技术、及时的响应、培训支持,快速地解决了遇到的问题,最终运维人员可以很熟练的使用云服务。比如,在高德MySQL数据库转阿里云RDS的过程中,遇到了数据迁云的问题——数据格式、写的方式、导出/导入方式,最后利用阿里云强大的RDS直接通过中转区搭建了DTS系统,实现了跨网数据库迁移的无缝切换和数据一致性。另外,阿里云技术专家毛一鸣也介绍称,高德也用到了阿里自研的DRC产品(Data
Replication
Center),支持异构数据库实时同步,数据记录变更订阅服务,为跨域实时同步、实时增量分发、异地双活、分布式数据库等场景提供解决方案。

换块硬盘不会要运维人员也下到海底吧

部署在客户的数据中心。

但是如今强大的产品或服务也经历了一个漫长的IT信息化成长过程,从运维角度的来说有以下几个阶段: 

Angie.Z:

如今的IDC业务一般分成两块,一是传统的托管服务,二是云计算服务。云数据中心的基础设备更加规模化、标准化,由此带来了管理的复杂性。此外,云数据中心为了节省成本、实现日益增多的业务,必须采用各种虚拟化技术。与之相比,传统IDC多数是支撑电信运营商数据业务,并有明确的跨网和区域性限制。

自动化阶段:未来的采集将全面转向众包化,实现自动回传,而内业的自动化水平高度提升,通过影像识别、大数据分析、自动数据融合等技术提升自动化生产的水平,这也是高德当下努力的方向。

难怪

运维之痛

假如每年净利润100W,非互联网公司,次年拿出80W做IT投入也不现实呀,即使是互联网企业,也要看盈利的业务点在哪里,再权衡分配

点此查看原文:http://click.aliyun.com/m/42757/

而且自建机房的题量也不一定都是那么大的

充分的性能基准测试、模拟生产环境压力测试

从最初的数据采集、合成、地理等变化到今天的车辆定位系统,高德的数据加工与整合主要分为这几个阶段:

这个取决于公司的重视程度和技术实力

如果预测某天下午四点的路况,就是先拿到历史数据,每天训练做一个离线的历史回归、预测模型,再加上当天的出行、天气、节假日、突发情况等实时信息,再对线上模型进行调整优化,从而达到最优的预测。而在面对未来的智能交通和车联网,高德基于车联网推出了AMAP
AUTO车机版本,解决了传统车载系统的数据更新慢、用户体验差、实时路况缺失、不够智能化的问题,长期来说无人驾驶也是一个非常重要的方向,但在车联网的背后,也是高德充分利用了云计算大数据的能力。

哥们儿,你们什么企业。。好大的体量

高德的IT化信息化之路

彭宁:

没有运维团队的浑沌阶段。2002 –
2007年是初级的IT阶段,数据生产的服务器由IT部门负责,IDC的服务器是研发人员负责,主要用于地图数据的生产,线上的地图只有一小部分; 

数据库这玩意儿 我一直都说 不管在哪个云 只要你预算够 绝壁要多可用区
多地区部署

扫码获取更多资讯:

这个要看公司的量,在一个量以内,能节省,否则。。。

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Hello CC!:

在迁到云上之后,高德地图的应用服务可用性上升到99.99%,比之前的7个小机房提供的服务可用性提升了5倍。另外,从以前的每次大型活动系统常崩溃,到国庆出行高峰的运维人员淡定、系统稳若磐石,充分体现了阿里云计算的稳定性。再者,以前高德的新应用上线和扩容,至少得提前2个月开始采购服务器、上架、装机、人肉扩容、发布,上阿里云之后,弹性扩缩容基本上在20分钟内就完成,新应用上线10到20分钟内就可以完成资源申请到应用发布上线。

合理规划硬件配置

系统阶段:采集车开始使用采集系统软件,再在晚上通过网络回传,脱离光盘作业的形式;之后,通过完善的编辑工具、检查工具,实现了高的质量控制和快的流水线速度,从而进入到数据加工厂阶段;

凡夫俗子:

最后,曾伟也介绍说,高德除了常规导航服务,在上云后,利用阿里云“数加”平台强大的计算处理能力,比如阿里云的大数据计算服务MaxCompute(原ODPS)、流计算StreamCompute等服务,高德可以做出行线路选择、拥堵大数据、躲避拥堵、城市热点分布、景区推荐、商圈热度,主要是根据用户的定位数据,进行实时的数据挖掘,从而跑出预测模型,实时得到现对用户有用的结果。

私企投的比我们狠

初级阶段:采集车安装摄像头和GPS、实景采集、邮寄视频光盘等原始的方式;而内部作业员再通过看录像、轨迹进行数据分析和数据制作,从而实现3个月一次的数据更新。在这一阶段是全手工模式,互联网化较低;

4、如何确保性能优化?

6、是否该将部分应用/数据保留在内部设施中?

1、数据库迁移至云端能否帮助您节约成本?

我感觉像国内那种 军用如果不计成本的玩 高大上的话 谁也比不上吧

技术架构没做好,架构在其次,一般出问题的多是管理上的漏洞

通过分析来自120个变量的历史数据,如功耗、冷却泵速、温度,算法能够计算和实施更高效的数据中心设备冷却方式。其结果是什么?冷却需求降低40%,能源消耗总体减少15%,可以大幅减少运营成本

金融版好像蛮贵的 我记得

最好定期将云平台数据备份到本地,或是在本地搭建
DG,异步同步数据和作为备机

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