产品经理教你玩转阿里云负载均衡SLB系列(一):快速入门--什么是负载均衡

负载均衡是一种技术，从字面意义上理解，就是让负载(变得)均衡，负载是什么呢？可以理解为工作量、工作强度。用日常生活中的例子来打比方，一群建筑工人，盖一幢楼房，有搬砖的，有和水泥的，有砌墙的，有刷油漆的，同时每个工人的劳动能力还各有差别，如果让这些工作自组织的干起活来，可能有的人忙到累死，而有的人闲的无聊 ，因此不论大小工地上，都会存在监工、项目经理、包工头等这样的角色，他们会统观全局，识别每个工人的工作强度，合理分配任务，保证建筑活动的正常开展，很大程度上起到了的负载均衡的作用， 这就是负载均衡在生活中的例子。 接下来我们来看看云计算中所说的负载均衡是什么。 阿里云负载均（Server Load Balancer）是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。负载均衡可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系

新型IoT僵尸网络正快速扩张，家中有这些设备赶快升级打补丁

路由器、家用摄像头是现代一些家庭的标配，给很多人的生活带来了便利和安全保障。不过，如果你家里有下列品牌的路由器和摄像头就要小心了，因为它们可能被病毒感染。 近日，360安全研究人员率先发现一个新的针对IoT设备的僵尸网络，并将其命名为“IoT_reaper”。据悉，该僵尸网络利用路由器、摄像头等设备的漏洞，将僵尸程序传播到互联网，感染并控制大批在线主机，从而形成具有规模的僵尸网络。目前，很多厂商的公开漏洞都已经被IoT_reaper病毒所利用，其中包括Dlink(路由器)、Netgear(路由器)、Linksys(路由器)、Goahead(摄像头)、JAWS(摄像头)、AVTECH(摄像头)、Vacron(NVR)等共9个漏洞，感染量达到近200万台设备，且每天新增感染量达2300多次。 360安全研究人员介绍：该恶意程序脱胎于此前曾导致美国断网的僵尸网络mirai，但比mirami的感染途径更广，如果照目前速度继续肆意扩张，其造成的后果将不堪设想。广大用户应及时为IOT设备升级版本，增强设备密码，关闭共享端口，避免被此类僵尸网络感染。 僵尸网络危害极大 曾使美国网络瘫痪所谓僵尸网络，就是攻击者通过各种途径传播僵尸程序，并感染互联网上的大量主机。被感染的主机将通过一个控制信道接收攻击者的指令，组成一个僵尸网络。之所以被称之为“僵尸网络”，是因为众多被感染的计算机在不知不觉中被人驱赶和指挥，成为被人利用的一种工具，如同中国古老传说中的僵尸群一样。 不要小看这些被控制的“僵尸”设备，在2016年10月21日，造成半个美国互联网都瘫痪的罪魁祸首，就是Mirai僵尸网络控制下的数以十万计的物联网设备。在美国断网事件中，美国域名解析服务提供商Dyn公司遭到了峰值达到1.1Tbps 的DDoS攻击，美国东部出现大面积网络瘫痪，包括Twitter、Facebook在内的多家美国网站无法通过域名访问。 IoT_reaper“青胜于蓝” 扩张速度令人担忧本次发现的IoT_reaper借用了部分mirai的源代码，但是在几个关键行为上有显著区别，且比mirai更加“高明”：恶意代码投入时不再使用弱口令猜测、而是使用iot设备漏洞，扫描发现效率大大提高;主动抑制了扫描速度，被安全研究者发现的几率大大降低。 目前很多厂商的公开漏洞都已经被IoT_reaper病毒所利用，其中包括Dlink(路由器)、Netgear(路由器)、Linksys(路由器)、Goahead(摄像头)、JAWS(摄像头)、AVTECH(摄像头)、Vacron(NVR)等共9个漏洞。 目前来看，IoT_reaper规模较大且正在积极扩张，根据360安全中心提供的最近数据显示，IoT_reaper恶意软件已经感染了近200万台设备，日活量已达到10,000台。此外，研究人员指出，恶意软件中还包含100多个DNS解析服务器，能够发动DNS放大攻击。 所幸目前该僵尸网络除了下载样本的指令以外，没有看到实际的DDoS攻击指令，这反映出该僵尸网络仍然处在早期扩张阶段。“但作者在修改代码，因此需要警惕。”360安全研究人员表示。 鉴于该僵尸网络的创建者以及创建目的还未可知，360安全卫士提醒广大用户，一定要及时升级版本安装补丁，修复系统漏洞;给自己的设备及各个账户设置高强度密码，避免被恶意软件轻易破解;并且要关闭不必要的共享端口，防止被恶意程序入侵后变成“僵尸”。 Dlink https://blogs.securiteam.com/index.php/archives/3364 Goahead https://pierrekim.github.io/blog/2017-03-08-camera-goahead-0day.html JAWS https://www.pentestpartners.com/blog/pwning-cctv-cameras/ Netgear https://blogs.securiteam.com/index.php/archives/3409 Vacron NVR https://blogs.securiteam.com/index.php/archives/3445 Netgear seclists.org/bugtraq/2013/Jun/8 Linksys www.s3cur1ty.de/m1adv2013-004 dlink www.s3cur1ty.de/m1adv2013-003 AVTECH https://github.com/Trietptm-on-Security/AVTECH 原文发布时间为：2017-10-30 本文作者：佚名 本文来自云栖社区合作伙伴51CTO，了解相关信息可以关注51CTO。

8月16日云栖精选夜读：如何快速掌握阿里巴巴内部高效测试流程？

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网络安全问题频出：全球化、跨行业、快速变异成新特点

第一、 安全问题无国界，已成为泛全球化问题；第二、跨越行业与企业界限，上升为社会问题；第三、新技术不断催生网络攻击的快速变异与升级。

《iOS9开发快速入门》——第2章，第2.1节Xcode 7.0的新特性

本节书摘来自异步社区《iOS9开发快速入门》一书中的第2章，第2.1节Xcode 7.0的新特性，作者 刘丽霞 , 邱晓华，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.1 Xcode 7.0

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欢迎点击阅读《EDAS-如何快速定位OOM问题【云享团】》，也许你能在这篇文章中找到答案。

CDH5之Balancer难以在快速增长的集群上平衡大量的数据

背景： 公司在线上使用了CDH5集群，一开始由于疏忽，忘记了在计划任务中定期执行Balancer来平衡各节点的数据。 后来，在引入大量的Job之后，数据增长非常迅猛，有很多节点开始出现利用率超过99.9%的情况，部分Job甚至开始Failed。 于是我们便执行Balancer来清理数据，结果发现有26T的数据需要平衡，而Balancer每次只移动50G的数据，并且耗时30分钟，而集群每个小时新写入的数据会导致又有40-60G的数据需要平衡。这样一来，Balancer就根本无法胜任了。 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Need to move 26.49 TB to make the cluster balanced. 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.10:50010 to 10.100.1.60:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.20:50010 to 10.100.1.70:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.30:50010 to 10.100.1.80:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.40:50010 to 10.100.1.90:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.50:50010 to 10.100.1.100:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Will move 50 GBinthisiteration ......... 解决办法： 1. 增加Balancer可操作的带宽 我们思考，是否是因为Balancer的默认带宽太小，所以效率低下，于是我们尝试将Balancer的带宽扩容到了500M/s： hadoop dfsadmin -setBalancerBandwidth 524288000但问题并没有得到太大的改善。2. 强行对节点进行Decommission 我们发现，当对一些节点进行Decommission操作时，上面的数据虽然有10-30T甚至更多，但总能在1天内全部Copy到其它的节点上，这里面由于默认集群副本数为3的原因，应该只有1/3的数据被复制了，但数据是完整的，并且被复制出去的数据也是平均分配到各个节点上的。那么我们何不使用它来作为一个类似Balancer的功能来解决一些磁盘用量超过99.9%的节点呢？ 事实证明，这个方法非常可行，我们针对线上8个节点进行了Decommission操作（注意要尽量一台一台进行），在完成下线之后再立刻格式化数据磁盘，并重新添加回集群，新的数据也会非常快的平衡过来。比较完美的解决了之前头疼的问题，并且只花费了不到4天的时间。 3. Hadoop对LVM磁盘卷的支持问题 在解决Balancer的问题时，我们还发现，Hadoop对LVM磁盘卷的支持不是很好，表现在如果在一块磁盘上创建了逻辑卷/根分区等，再创建了逻辑卷/data1分区，Hadoop会一直将/data1写到100%，然后导致一些Job提示没有空间写入。我们猜想Hadoop应该是物理卷为单位来控制用量的。因此，我们不得不将这些包含了逻辑卷数据磁盘的主机重新安装，并分配单独的物理卷，如/dev/sda3作为/data1挂载，便再也没有以上问题。 转： http://heylinux.com/archives/3392.html

云计算-Hadoop两小时快速入门指南-第一部分

下面开始我对前两章的理解，希望给后来者能通过一晚上的时间，快速学习会第二章节的内容。

谷歌 AI 大模型 Gemini 商业化爆发：API 调用量暴涨、企业客户快速增长

这种急速增长反映了开发者对更强 AI 模型的需求快速攀升。 Gemini 面向企业客户的版本 Gemini Enterprise 也获得了显著增长。

Demo 上线了，然后更新一些前后台及功能的截图，方便快速了解 teanary

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