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DevOps的能力模型、演进及案例剖析

引言 运维工作是实践性的学科和工作,即便没有高深的理论也可以开展工作,继而从事这个工作的朋友不缺乏实际动手的能力。 但从事物的发展规律性和普遍性来看,从实践出发的Ops恰恰缺乏必要的理论指导和思想探究。 本文是我对运维工作的理论、思考和定义的总结,同时给出DevOps相关概念的定义,明确其工作范畴,能力要求,产出标准以及演进建议。一家之言尚未完善,抛砖引玉,欢迎讨论。 从一次面试开始 问题1 问:如何通过Python或者Shell给Nginx添加/删除一个虚拟站点? 答:通过Python或者Shell在nginx.conf里添加server区块,然后如何如何…… 问题2 问:如何使用Python将文本日志结构化 答:通过python的os.system调用awk。(哭,韩国的整容术用到运维上了,给awk整成python……) 这是最近真实的面试案例。上述两个问题的回答,让我很不开心: 问题1的回答,说明面试者不具备运维的工程能力,更不具备架构能力; 问题2的回答,说明面试者不具备程序的架构能力,甚至对语言理解和标准库的学习都不到位。 从案例里我总结了两个核心的定义:工程能力和架构能力。...

运维专家:我在大数据项目中踩过的那些坑

一、主要讨论人员 提问:陈超,七牛云技术总监 回答:朱冠胤,百度资深大数据专家,连续两次百度最高奖得主。 二、引言 “坐而论道”是一个轮流问答的玩法。本文是大数据主题周中,几位国内一线专家激情问答的一部分内容。期间,各位群友也积极参与。 三、问题集锦 1.MongoDB在百度的使用场景及规模? 2.假设现在让你完全主导一个类似Hadoop的项目,你会选择哪种语言? 3.分享你在百度各种大数据项目中踩过的坑? 4.你所在团队在自研和使用开源方案的主要考虑因素? 5.新一代分布式数据库(NewSQL,类似Spanner)是一个好的创业方向吗? 四、精彩回答 问:我们都知道你深度参与了百度多个成功的大数据项目,你是否可以分享下这个过程中踩过的典型的坑? 答:主要包括如下这些: 1.避免过度设计;有些问题考虑太早没用;快速迭代,小步快跑! 2.防御性编程,认为一切都是不靠谱的(同时避免走向1的极端,例如离线系统,就不要考虑跨IDC高可用了)。 3.很多工作尽可能量化(能量化最好先量化);if you can’t measure it,you can’t improve it! 4.对外接口一定...

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