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    我写这个文章的动机,是因为很多人问我,“一个全局的运维体系应该是什么样的?”。这篇文章就给大家一个初步的回答。

    1.价值体系(value)

    我在任何场合都在强调运维价值/IT价值和用户价值之间的关系,在精益运维的分享中,我推导过,用户价值可以通过IT价值相互转换的。这种转换的能力,大家现在都可以直接感受得到,根本原因是IT形态发生的变化。之前IT中的“I”是information,这个IT作用传递通过很多线下的渠道去接触,这个信息系统是一个内部的管理系统,称之为MIS(管理信息系统)。现在IT中的“I”是Internet,是互联网,互联网本身就是客户渠道,已经把用户和内部的IT紧密的结合在一起了。

    运维的价值是什么?质量、成本、效率、安全!这些价值观的理解和落地有多深有多远,就是你对用户价值的理解有多深又多远。

    有些人说你一直在倡导面向用户的价值交付,好虚啊!说实话,开始我也觉得很虚,即使你的工作中参与了一些实际的价值创造,依然还是觉得很虚。比如我们做用户页面的体验优化,这个是产品经理技术化理解不了的,他们关注的是业务运营措施对用户指标的影响。其实技术同样是有影响的,老外又来数据证明了,比如网页打开速度。来自以下的统计数据:

    • 网页速度加载超过3秒,会损失超过57%的用户,57%的用户在3秒后还没有加载完,就会离开,除非原因是她的电脑问题或网速问题。
    • PV会减少11%,用户满意度降低16%,对话减少7%。
    • 亚马逊网站每延长1秒的加载时间,一年就会减少16亿美元的销售额。

    在腾讯的工作经历,严格把网页打开速度作为和一个核心的业务质量考核指标,对应的直接是用户体验。

    我倒是建议大家找一本客户关系管理的书,看看在客户关系管理的每一个阶段,如何把客户创造价值给提炼出来的,虚可以变成实!

    用户价值内嵌IT价值!

    2.技术体系(technology)

    技术体系,这个是对应Dev技术架构的体系,是和研发建立一致性架构标准和服务化平台标准,在避免架构失控的同时,建立一致的架构可运维性。

    这个地方的难点是很多企业缺少公共架构组,或者说有些企业有公共架构组,而他不负责实现和落地,空谈架构了。我提出的解决办法是:架构组要背上应用技术架构服务化的指标,无论是自上而下的PaaS平台化也好,还是自底向上的组件服务化也好。注意,我讲到的名词是应用技术架构服务化,这个是要求架构组把产生的技术架构能力一定要应用到业务技术架构中去,空谈架构是最容易的了。

    那Dev技术架构体系和我运维有什么关系呢?他决定了你维护成本的大与小,维护质量的高与低,维护效率的快与慢!否则,你只盯着运维平台,认为都是平台的事情。

    技术标准有了,业务的碎片便没有了!

    3.平台体系(platform)

    运维的平台体系,这个我在外面讲得很多了。我从平台的业务目标也论证过,他应该是什么样子的;我从平台的功能架构上也拆解过(到三级)讲过运维平台应该是长成什么样子的。

    不过说实话,对于很多人来说,看到三级功能架构容易被淹没,很理解。所以我的建议重点,你就从cmdb+持续交付开始好了,另外在IaaS层在增加几个组件服务化,比如说DNS/F5/操作系统安装等等。总的平台抽象就是自动化体系和数据化体系。自动化体系以持续交付为核心,数据化体系以智能监控和运营分析为核心。

    平台不是工具!

    4.标准体系(standard)

    运维的标准很重要,并且很难建立统一的一套标准来适应所有的企业,越往应用端靠近,越难统一,但可以抽象统一。

    在越靠近运维侧的基础设施的标准制定上,运维完全可以自主控制,像硬件机型的标准化。但偏向应用的标准化上,需要有技术手段控制和效果呈现。技术手段的控制不仅仅是运维平台上,如应用的持续交付平台管理,还有技术体系中,如能力SDK化/组件服务化等等。技术手段的效果呈现,这个是偏向一种数据能力。我们都一直在讨论日志如何标准化的问题,其实是可以建立一些技术的标准的,把日志分成几大类,webserver日志/用户端日志/应用端日志/接口级日志等等。在定义日志标准的同时,提供sdk化的能力,最终把数据采集回来呈现的效果要平台中看到,在通过数据去驱动决策/驱动优化,如此便是闭环了。

    那天在现场也有同学提问这个问题,关于标准执行难的问题,其实原因有两方面,一个方面是标准的制定有问题,可能有标准定的不对,或者是标准制定没有考虑业务需求;另外一个方面标准缺少有效的技术手段控制。

    标准的层次决定了控制力!

    5.过程体系(process)

    我的过程体系不是流程体系,流程体系是其中的一部分,他还有规范和制度的要求,目标及其roadmap的设定等等。过程体系包括为了达到某种目标,我们设定的执行路径是什么。这个路径有两个部分,一部分是基于产品的执行路径;另外一个是不基于产品的执行路径。

    在数据化运维里面,这个体现很明显。在和大家针对我们的EasyOps产品沟通过程中,我一直说我们的运营分析平台提供的产品,如果不加入运维制度和规范的要求,那就是一个无用功能。另外标准化的落地推广,如果是有平台来承载,他也需要一个过程。这就是我理解的基于产品的执行路径。

    不基于产品的执行路径,大到你的运维目标设定和分解下来的roadmap,比如说运维平台体系的构建;小到你的运维流程,比如说事件流程、资源池管理流程等等。这个地方会沉淀一些制度和规范要求出来的,安全的规范/事件的规范/配置管理的规范/发布的规范/环境管理的规范等等。大家不要害怕规范,规范沉淀-》平台落地-》规范改进,这个是目的哈。

    运维过程不是运维流程!





    作者:老王
    来源:51CTO
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  • 会员积分商城体系的设计不只是简单结合会员体系和积分运营,而是以会员用户为中心的积分服务场景规划的商业模式构建。 我们知道积分服务场景和会员用户权益的设计异常重要,是因为设计关系到积分商城体系的搭建,...

     

    会员积分商城体系的设计不只是简单结合会员体系和积分运营,而是以会员用户为中心的积分服务场景规划的商业模式构建。

    我们知道积分服务场景和会员用户权益的设计异常重要,是因为设计关系到积分商城体系的搭建,是否能实现拉新、促活,再到成本和体系设计的核心。

    一个好的积分服务场景规划,可以帮助企业/商家长期以一个低于市场平均拉新成本,并实现持续型获利。简单来说,建议企业/商家通过会员积分商城体系的设计,规划积分兑换系统,从而去抢占会员用户心智的时间注意力,并持续以积分的形式让会员用户扎根在自己的消费场景内。

    同时,会员积分商城体系的设计主要有五大要素:

    第一、衔接要素:让用户和企业/商家产生衔接的能力,同时产生转化的能力。

    第二、五感要素:通过积分服务场景,让会员用户产额航五感体验的塑造能力。

    第三、用户要素:利用积分服务场景,让会员用户主动帮企业/商家传播,并长期在积分服务场景内互动的能力。

    第四、动静场景要素:动态模型和静态模型,需要确定好会员积分商城内,哪些是动态的,哪些是长期保持静止不变的。

    第五、人场流要素:人即通过对会员用户分层,实现精细化管理;场即对积分服务场景的每个环节埋下数据触点;流即会员用户产生积分等商业流程的数据。

    所以,只要当企业/商家确认了为会员用户提供积分服务场景,就要不断地围绕这个积分服务场景和会员用户去设计权益

     

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  • 运算器控制器存储器输入设备输出设备 转载于:https://blog.51cto.com/14087650/2321237

    运算器
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    存储器
    输入设备
    输出设备

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  • Hadoop体系不可错过的五大助手

    千次阅读 2013-08-13 16:42:57
    HDFS和MapReduce只是打造Hadoop平台最基本的核心套件,在Apache基金会的网站中还有其他的相关开源套件,共同组成了一个Hadoop体系(Hadoop Ecosystem)。  通过这些相关项目的延伸,开发人员就算不懂Java,也可以...

    HDFS和MapReduce只是打造Hadoop平台最基本的核心套件,在Apache基金会的网站中还有其他的相关开源套件,共同组成了一个Hadoop体系(Hadoop Ecosystem)。

      通过这些相关项目的延伸,开发人员就算不懂Java,也可以用特定Script语言来写Hadoop上的MapReduce程序,甚至可以用SQL语法来查询HDFS上的数据。这些周边项目可说是大幅强化Hadoop功能的软件军火库,想要善用Hadoop的开发人员不可错过。其中重要的周边项目包括HBase、Hive 、ZooKeeper、Pig和Mahout.

      HBase 能容纳PB数据量的分布式数据库  HBase是专门用于Hadoop文件系统上的数据库系统,采取Column-Oriented 数据库设计,不同于传统的关系数据库,例如没有数据表、Schema数据架构等功能,而是采用Key-Value形式的数据架构,每笔数据都有一个Key值对应到一个Value值,再通过多维度的对应关系来建立类似表格效果的数据架构。如此就能采取分布式储存方式,可以扩展到数千台服务器,应对PB级的数据处理。

      Hive 可用SQL语法存取Hadoop数据  Hive是部署在HDFS上的一套分布式数据存储系统,可让用户以惯用的SQL语法,来存取Hadoop文件中的大型数据集,例如可以使用Join、Group by、Order by等,而这个语法称为Hive QL.不过,Hive QL和SQL并非完全相同,例如Hive就不支持Store Procedure、Trigger等功能。 Hive会将用户输入的Hive QL指令编译成Java程序,再来存取HDFS文件系统上的数据,所以,执行效率依指令复杂度和处理的数据量而异,可能有数秒钟,甚至是数分钟的延迟。和HBase相比,Hive容易使用且弹性高,但执行速度较慢。不少数据库系统,都是通过先连结到Hive,才能与Hadoop整合。例如微软就是通过Hive ODBC驱动程序,将SQL指令转换成Hive QL,让Excel可以存取Hadoop上的数据。

      在同一个Hadoop集群中,Hive可以存取HBase上的数据,将HBase上的数据对应成Hive内的一个表格。

      Pig 不懂Java开发也能写MapReduce  Pig提供了一个Script语言Pig Latin,语法简单,类似可读性高的高等Basic语言,可用来写MapReduce程序。Pig会自动将这些脚本程序转换,成为能在Hadoop中执行的MapReduce Java程序。

      因此,使用者即使不懂Java也能写出MapReduce.不过,一般来说,通过Pig脚本程序转换,会比直接用Java写MapReduce的效能降低了25%.

      ZooKeeper 让Hadoop内部服务器能协同运作  Zookeeper是监控和协调Hadoop分布式运作的集中式服务,可提供各个服务器的配置和运作状态信息,用于提供不同Hadoop系统角色之间的工作协调。

      以HBase数据库为例,其中有两种服务器角色:Region服务器角色和Master服务器角色,系统会自动通过ZooKeeper监看Master服务器的状态,一旦Master的运作信息消失,代表当机或网络断线,HBase就会选出另一台Region服务器成为Mater角色来负责管理工作。

      Mahout 立即可用的常用MapReduce程序库  在Hadoop中,开发人员必须将数据处理作法拆解成可分散运算的Map和Reduce程序,因为思考逻辑和常见的程序开发逻辑不同,所以开发难度很高。Mahout则提供了一个常用的MapReduce函式库,常见的数值分析方法、集群分类和筛选方式,都已经有对应的MapReduce函数可呼叫,开发人员就不必再重复开发一次。

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空空如也

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