『壹』 對象存儲有什麼優勢
簡單介紹一下藍隊雲對象存儲的優勢：
1、邊緣存儲。
藍隊雲邊緣存儲服務在大規模邊緣節點和用戶側部署服務，加速數據存儲至邊緣，並最終將持久化數據保存至中心，有效解決數據上傳鏈路差，帶寬利用率低等行業痛點，降低本地存儲成本。
2、內容加速分發。
面對視頻、游戲等熱點資源分發的業務場景，您可以使用藍隊雲對象存儲作為源站，搭配藍隊雲 融合CDN 進行加速分發，方便您通過 CDN 節點就近訪問資源，提升用戶體驗。
3、多媒體數據處理。
針對有海量用戶生成內容的場景，藍隊雲對象存儲服務的高並發能力可以靈活應對大流量的業務場景。對存儲在雲端的圖片、音視頻等文件進行數據處理。
4、靜態資源託管。
藍隊雲無縫集合各類第三方擴展插件，如 WordPress、Discuz、Emlog 等，並支持一鍵將各類插件里的靜態資源託管到藍隊雲。
5、備份和歸檔。
藍隊雲提供高可用和高可靠的存儲解決方案來備份和歸檔用戶的關鍵數據，用戶可以設置不同的訪問許可權和級別，保障數據訪問安全。
相較於傳統自建方案，用戶無需采購高昂硬體，無需擔心擴容、安全等問題，從而節省更多的存儲、維護、人力成本。
6、海量數據高並發。
藍隊雲針對海量數據高並發的場景做了深度優化，實現對象存儲訪問協議到 HDFS 協議的轉換。
相較於傳統 Hadoop 方案，用戶可獲得更優的讀取、分析性能，更強的穩定性和更好的擴展性。
7、私有雲存儲
企業客戶可以選擇私有化部署藍隊雲對象存儲系統。
基於公有雲存儲的經驗積累，私有雲存儲解決方案具備高可靠、強安全、易擴展等特性。同時還能提供成熟的系統管理和運維，讓企業以更低廉的產品及維護成本，滿足在容量、性能及穩定性上的需求。
藍隊雲對象存儲跨數據中心的副本冗餘，為用戶數據提供異地容災和資源隔離功能，能夠保障服務的高可用性。能夠實現存儲需求的彈性伸縮，從而提高業務靈活性。並且藍隊雲對象存儲按需購買的便捷性，能夠有效避免存儲及帶寬資源的閑置浪費~您值得信賴~
『貳』 機房運維，工作內容有哪些
一般IDC公司運維工程師沒太事情做機房穩定沒事情候閑死機房故障或者外攻擊候忙死般要散尺粗幫數據或者客戶處理網路連通性硬體故障系統故障軟體應用防沖鎮火牆策略設置等等另外型點IDC公司困升運維員要撰寫評估數據各種參數運行情況報告等內容。
『叄』 SRE和運維的區別是什麼
SRE工程師和運維的主要區別為職責不同。SRE工程師的主要職責是優化線上技術架構，從運維角度參與並推動研發、產品改進架構體系，提高平台穩定性。運維工程師的主要職責是保障並不斷提升服務的可用性，確保用戶數據安全，提升用戶體驗。有兩大核心特點：
首先，雲計算保證用戶可以隨時隨地訪問和處理信息，非常方便地與他人共享信息。
其次，雲計算保證用戶可以使用雲端的大量計算資源，包括 CPU 處理器和存儲器(內存和磁碟)，而無須自己購置設備。
SRE工程師主要崗位職責
1、負責平台運維工作，提高自動化運維水平、故障響應能力，優化資源使用率。
2、負責運維平台容器化規劃、演進及落地，支撐大數據平台及智能監控等。
3、負責平台運維產品化、自動化工具的開發。
『肆』 大型互聯網架構概述，看完文章又漲知識了
1. 大型網站系統的特點
2. 大型網站架構演化歷程
2.1. 初始階段架構
問題：網站運營初期，訪問用戶少，一台伺服器綽綽有餘。
特徵：應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上。
描述：通常伺服器操作系統使用 linux，應用程序使用 PHP 開發，然後部署在 Apache 上，資料庫使用 Mysql，通俗稱為 LAMP。匯集各種免費開源軟體以及一台廉價伺服器就可以開始系統的發展之路了。
2.2. 應用服務和數據服務分離
問題：越來越多的用戶訪問導致性能越來越差，越來越多的數據導致存儲空間不足，一台伺服器已不足以支撐。
特徵：應用伺服器、資料庫伺服器、文件伺服器分別獨立部署。
描述：三台伺服器對性能要求各不相同：應用伺服器要處理大量業務邏輯，因此需要更快更強大的 CPU；資料庫伺服器需要快速磁碟檢索和數據緩存，因此需要更快的硬碟和更大的內存；文件伺服器需要存儲大量文件，因此需要更大容量的硬碟。
2.3. 使用緩存改善性能
問題：隨著用戶逐漸增多，資料庫壓力太大導致訪問延遲。
特徵：由於網站訪問和財富分配一樣遵循二八定律：80% 的業務訪問集中在 20% 的數據上。將資料庫中訪問較集中的少部分數據緩存在內存中，可以減少資料庫的訪問次數，降低資料庫的訪問壓力。
描述：緩存分為兩種：應用伺服器上的本地緩存和分布式緩存伺服器上的遠程緩存，本地緩存訪問速度更快，但緩存數據量有限，同時存在與應用程序爭用內存的情況。分布式緩存可以採用集群方式，理論上可以做到不受內存容量限制的緩存服務。
2.4. 使用應用伺服器集群
問題：使用緩存後，資料庫訪問壓力得到有效緩解。但是單一應用伺服器能夠處理的請求連接有限，在訪問高峰期，成為瓶頸。
特徵：多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單一伺服器處理能力和存儲空間不足的問題。
描述：使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，提升系統的並發處理能力，使得伺服器的負載壓力不再成為整個系統的瓶頸。
2.5. 資料庫讀寫分離
問題：網站使用緩存後，使絕大部分數據讀操作訪問都可以不通過資料庫就能完成，但是仍有一部分讀操作和全部的寫操作需要訪問資料庫，在網站的用戶達到一定規模後，資料庫因為負載壓力過高而成為網站的瓶頸。
特徵：目前大部分的主流資料庫都提供主從熱備功能，通過配置兩台資料庫主從關系，可以將一台資料庫伺服器的數據更新同步到一台伺服器上。網站利用資料庫的主從熱備功能，實現資料庫讀寫分離，從而改善資料庫負載壓力。
描述：應用伺服器在寫操作的時候，訪問主資料庫，主資料庫通過主從復制機制將數據更新同步到從資料庫。這樣當應用伺服器在讀操作的時候，訪問從資料庫獲得數據。為了便於應用程序訪問讀寫分離後的資料庫，通常在應用伺服器端使用專門的數據訪問模塊，使資料庫讀寫分離的對應用透明。
2.6. 反向代理和 CDN 加速
問題：中國網路環境復雜，不同地區的用戶訪問網站時，速度差別也極大。
特徵：採用 CDN 和反向代理加快系統的靜態資源訪問速度。
描述：CDN 和反向代理的基本原理都是緩存，區別在於 CDN 部署在網路提供商的機房，使用戶在請求網站服務時，可以從距離自己最近的網路提供商機房獲取數據；而反向代理則部署在網站的中心機房，當用戶請求到達中心機房後，首先訪問的伺服器時反向代理伺服器，如果反向代理伺服器中緩存著用戶請求的資源，就將其直接返回給用戶。
2.7. 分布式文件系統和分布式資料庫
問題：隨著大型網站業務持續增長，資料庫經過讀寫分離，從一台伺服器拆分為兩台伺服器，依然不能滿足需求。
特徵：資料庫採用分布式資料庫，文件系統採用分布式文件系統。
描述：分布式資料庫是資料庫拆分的最後方法，只有在單表數據規模非常龐大的時候才使用。不到不得已時，更常用的資料庫拆分手段是業務分庫，將不同的業務資料庫部署在不同的物理伺服器上。
2.8. 使用 NoSQL 和搜索引擎
問題：隨著網站業務越來越復雜，對數據存儲和檢索的需求也越來越復雜。
特徵：系統引入 NoSQL 資料庫及搜索引擎。
描述：NoSQL 資料庫及搜索引擎對可伸縮的分布式特性具有更好的支持。應用伺服器通過統一數據訪問模塊訪問各種數據，減輕應用程序管理諸多數據源的麻煩。
2.9. 業務拆分
問題：大型網站的業務場景日益復雜，分為多個產品線。
特徵：採用分而治之的手段將整個網站業務分成不同的產品線。系統上按照業務進行拆分改造，應用伺服器按照業務區分進行分別部署。
描述：應用之間可以通過超鏈接建立關系，也可以通過消息隊列進行數據分發，當然更多的還是通過訪問同一個數據存儲系統來構成一個關聯的完整系統。
縱向拆分：將一個大應用拆分為多個小應用，如果新業務較為獨立，那麼就直接將其設計部署為一個獨立的 Web 應用系統。縱向拆分相對較為簡單，通過梳理業務，將較少相關的業務剝離即可。
橫向拆分：將復用的業務拆分出來，獨立部署為分布式服務，新增業務只需要調用這些分布式服務橫向拆分需要識別可復用的業務，設計服務介面，規范服務依賴關系。
2.10. 分布式服務
問題：隨著業務越拆越小，存儲系統越來越龐大，應用系統整體復雜程度呈指數級上升，部署維護越來越困難。由於所有應用要和所有資料庫系統連接，最終導致資料庫連接資源不足，拒絕服務。
特徵：公共業務提取出來，獨立部署。由這些可復用的業務連接資料庫，通過分布式服務提供共用業務服務。
3. 大型網站架構模式
3.1. 分層
大型網站架構中常採用分層結構，將軟體系統分為應用層、服務層、數據層：
分層架構的約束：禁止跨層次的調用（應用層直接調用數據層）及逆向調用（數據層調用服務層，或者服務層調用應用層）。
分層結構內部還可以繼續分層，如應用可以再細分為視圖層和業務邏輯層；服務層也可以細分為數據介面層和邏輯處理層。
3.2. 分割
將不同的功能和服務分割開來，包裝成高內聚低耦合的模塊單元。這有助於軟體的開發和維護，便於不同模塊的分布式部署，提高網站的並發處理能力和功能擴展能力。
3.3. 分布式
大於大型網站，分層和分割的一個主要目的是為了切分後的模塊便於分布式部署，即將不同模塊部署在不同的伺服器上，通過遠程調用協同工作。
分布式意味可以用更多的機器工作，那麼 CPU、內存、存儲資源也就更豐富，能夠處理的並發訪問和數據量就越大，進而能夠為更多的用戶提供服務。
分布式也引入了一些問題：
常用的分布式方案：
3.4. 集群
集群即多台伺服器部署相同應用構成一個集群，通過負載均衡設備共同對外提供服務。
集群需要具備伸縮性和故障轉移機制：伸縮性是指可以根據用戶訪問量向集群添加或減少機器；故障轉移是指，當某台機器出現故障時，負載均衡設備或失效轉移機制將請求轉發到集群中的其他機器上，從而不影響用戶使用。
3.5. 緩存
緩存就是將數據存放在距離最近的位置以加快處理速度。緩存是改善軟體性能的第一手段。
網站應用中，緩存除了可以加快數據訪問速度以外，還可以減輕後端應用和數據存儲的負載壓力。
常見緩存手段：
使用緩存有兩個前提：
3.6. 非同步
軟體發展的一個重要目標和驅動力是降低軟體耦合性。事物之間直接關系越少，彼此影響就越小，也就更容易獨立發展。
大型網站架構中，系統解耦的手段除了分層、分割、分布式等，還有一個重要手段——非同步。
業務間的消息傳遞不是同步調用，而是將一個業務操作拆分成多階段，每個階段間通過共享數據的方式非同步執行進行協作。
非同步架構是典型的生產者消費模式，二者不存在直接調用。非同步消息隊列還有如下特性：
3.7. 冗餘
大型網站，出現伺服器宕機是必然事件。要保證部分伺服器宕機的情況下網站依然可以繼續服務，不丟失數據，就需要一定程度的伺服器冗餘運行，數據冗餘備份。這樣當某台伺服器宕機是，可以將其上的服務和數據訪問轉移到其他機器上。
訪問和負載很小的服務也必須部署 至少兩台伺服器構成一個集群，目的就是通過冗餘實現服務高可用。數據除了定期備份，存檔保存，實現 冷備份 外；為了保證在線業務高可用，還需要對資料庫進行主從分離，實時同步實現 熱備份。
為了抵禦地震、海嘯等不可抗因素導致的網站完全癱瘓，某些大型網站會對整個數據中心進行備份，全球范圍內部署 災備數據中心。網站程序和數據實時同步到多個災備數據中心。
3.8. 自動化
大型網站架構的自動化架構設計主要集中在發布運維方面：
3.9. 安全
4. 大型網站核心架構要素
架構 的一種通俗說法是：最高層次的規劃，難以改變的決定。
4.1. 性能
性能問題無處不在，所以網站性能優化手段也十分繁多：
4.2. 可用性
可用性指部分伺服器出現故障時，還能否對用戶提供服務
4.3. 伸縮性
衡量伸縮的標准就是是否可以用多台伺服器構建集群，是否容易向集群中增刪伺服器節點。增刪伺服器節點後是否可以提供和之前無差別的服務。集群中可容納的總伺服器數是否有限制。
4.4. 擴展性
衡量擴展性的標准就是增加新的業務產品時，是否可以實現對現有產品透明無影響，不需要任何改動或很少改動，既有功能就可以上線新產品。主要手段有：事件驅動架構和分布式服務。
4.5. 安全性
安全性保護網站不受惡意攻擊，保護網站重要數據不被竊取。
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