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主动发现系统稳定性缺陷:混沌工程 | 京东云技术团队

这是一篇较为详细的混沌工程调研报告,包含了背景,现状,京东混沌工程实践,希望帮助大家更好的了解到混沌工程技术,通过混沌工程实验,更好的为系统保驾护航。 一、概述 1.1 研究背景 Netflix公司最早系统化地提出了混沌工程的概念。2008年8月,Netflix公司由于数据库发生故障,导致了三天时间的停机,使得DVD在线租赁业务中断,造成了巨大的经济损失。于是Netflix公司开始尝试利用混沌工程优化稳定性保障体系。2010年,Netflix公司开发了混沌工程程序Chaos Monkey,于2012年在Simain Army项目中开源,该程序的主要功能是随机终止在生产环境中运行的虚拟机实例和容器,模拟系统基础设施遭到破坏的场景,从而检验系统服务的健壮性。2019年,阿里巴巴开源了ChaosBlade混沌工程程序,该程序可以结合阿里云进行混沌工程实验。2020年,PingCap 作为国内优秀的数据库领域开源公司,开源了其公司内部的混沌工程实践平台ChaosMesh。 基于以上开源项目,混沌工程项目在国内受到了多家公司的关注,越来越多的公司开始引入混沌工程进行系统稳定性保障工作,通过混沌工...

百度离线资源治理

作者 |百度MEG离线优化团队 导读 近些年移动互联网的高速发展驱动了数据爆发式的增长,各大公司之间都在通过竞争获得更大的增长空间,大数据计算的效果直接影响到公司的发展,而这背后其实依赖庞大的算力及数据作为支撑,因此在满足业务迭代的前提下如何控制成本是公司非常重要的一环。 本文将介绍百度MEG(移动生态事业群组)在离线资源降本增效方面用到的一些技术以及取得的一些成果。 全文4478字,预计阅读时间12分钟。 01 业务背景 随着百度App的日活用户的持续增长,为了满足广大用户对信息资讯更加精准的需求,MEG的各个业务模块对于离线算力和存储的需求也不断增加通过其驱动上层模型获得更好的效果,因此离线成本也逐年增加,如何满足业务增长的情况下最小化机器资源成本是本文重点关注的问题。就拿百度App后端推荐服务(后简称Feed)举例,拥有离线大数据计算数百万核、分布式存储数百PB,成本以亿为单位,而且还在持续增长,因此我们希望能够在满足推荐效果的前提下优化降低离线的成本。整体离线计算主要分为两大类,即数据挖掘类和数据分析类,其中挖掘类场景主要是通过python脚本提交的MapReduce任务为主,...

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