行业挑战:从同质服务到异构智能体的运维范式转移 企业部署AI Agent时面临三大核心瓶颈:1)弹性瓶颈,传统微服务架构的“1服务对N用户”模式不适用于Agent的“1 Agent对1用户”模式,导致资源利用率低 ;2)运维复杂度,Agent具备异构有状态和自主行为特性,传统Cattle运维模型失效;3)安全风险,Agent行为不可预测,需构建全新的治理体系(来源:腾讯云AI产业应用大会技术分析)。 解决方案:全栈优化的Agent Runtime沙箱平台 腾讯云推出Agent Runtime沙箱,通过三层技术架构实现突破:1)弹性层采用快照恢复与资源池化技术;2)运维层提供模板化生命周期管理;3)治理层构建四层安全防护体系 规模化部署案例 某大型保险客户部署WorkBuddy Agent实现自动化理赔处理。 通过Agent Runtime沙箱的自动休眠功能,在业务低峰期将计算成本降低65%;毫秒级唤醒机制确保理赔请求响应时间保持在800毫秒内;四层安全体系有效拦截了日均300+次潜在Prompt注入攻击(来源
因此围绕 etcd 相关的运维问题就相当重要了。 本期将由腾讯云容器运维高级工程师 “严枭” ,从云原生思路快速构建可移植的运维体系以及规模化场景下的运维治理,展开“规模化 etcd 集群运维实践”分享。 直播主题:规模化 etcd 集群运维实践 直播时间:7月20日 19:30—20:30 · 讲师介绍 · 严枭 腾讯云容器运维高级工程师 腾讯云容器运维高级工程师,目前负责容器容器运维保障平台建设 · 主题简介 · 从 etcd 各类复杂的运维场景出发,在保障数据安全和质量的前提下,基于 K8s 的原生开发思路,如何构建可移植的 etcd 运维系统,同时在面临规模化集群管理的背景下,如何在 operator 与中心化管理系统形成平衡;讲师在云原生以及基于 K8s 的 pass 运营系统开发上有多年经验,此次分享,将从云原生思路快速构建可移植的运维体系以及规模化场景下的运维治理展开。
第一章:单机单用户架构引发的运维与成本困境 Agent 的规模化落地面临着比微服务和数据库更复杂的底层挑战。 运维失效: 环境变更、资产变更和状态变更均会影响运行中的 Agent,传统以镜像和实例为中心的运维模型无法覆盖 Skill、Plugin 及运行态的细粒度管理。 运维治理模型: 建立以模板化分层架构为核心的运维中枢,支持从一只到一万只 Agent 的批量创建、灰度发布与全生命周期管理;构建四层防护体系(网络可达性、权限策略、身份凭证、内容安全防护)。 第三章:规模化落地的量化指标与业务价值 基于上述技术方案,Agent Runtime 沙箱在弹性、成本和运维层面实现了以下具体指标提升: 1. 工程化运维体系: 提供从“一只到一万只”的统一操作模型,支持模板升级实例自动跟随、灰度发布一键回滚,解决了 Agent 异构有状态带来的运维复杂性。
更复杂的是,在企业内部,这些服务一般是由不同团队维护的,一次规模化运维需要多个团队的成员互相配合才能完成,但是 App Dev,Platform Dev,SRE 各个团队之间缺少高效的协作方式。 技术自身的复杂性加上低效的团队协作,使得 “后云原生时代” 的规模化运维难度有了指数级的提高。 规模化运维的问题一直都在 复杂异构基础设施的规模化运维,这并不是后云原生时代特有的问题,自分布式系统诞生以来,一直都是一个难题,只是在后云原生时代,这个问题变得更加困难。 应用的架构已经很复杂了,如果要做一次规模化运维,一次运维 100 个应用,这要和多少个团队沟通协作?要花费多少时间?没有好的协作机制,这就变成了一个不可能完成的任务。 不过,这一切才刚刚开始,后云原生时代也才刚刚到来,我们把这套系统开源的目的也是希望邀请业内各方的力量,一起构建一个符合技术发展趋势,能真正解决当下企业规模化运维这个难题的解决方案。
因此围绕 etcd 相关的运维问题就相当重要了。 本期将由腾讯云容器运维高级工程师 “严枭” ,从云原生思路快速构建可移植的运维体系以及规模化场景下的运维治理,展开“规模化 etcd 集群运维实践”分享。 【云原生正发声】第九期(7月20日 19:30)一起深研 etcd 集群运维实践! 扫描海报二维码,或点击底部【阅读原文】即可进入报名链接。 :云时代软件技术演进之路 第五期:腾讯基于 K8s 的全场景在线离线混部解决方案 第六期:TencentOS “如意” 助力大规模容器集群混部 第七期:K8s 高性能调度器设计与实现 第八期:容器产品运维难点问题解析
做运维需要考虑的事 简介 /* 运维是在于一个量 最少的人,最多的事 并且保证业务 比如说google的一个数据中心,只有几个人在维护 运维不能直接的创造价值,而是可以变相的节约成本 简介 运维的工作方向比较多,随着业务规模的不断发展,越成熟的互联网公司,运维岗位会划分得越细。 运维研发 运维研发负责通用的运维平台设计和研发工作,如:资产管理、监控系统、运维平台、数据权限管理系统等。提供各种API供运维或研发人员使用,封装更高层的自动化运维系统。详细的工作职责如下所述。 (1)运维平台 记录和管理服务及其关联关系,协助运维人员自动化、流程化地完成日常运维操作,包括机器管理、重启、改名、初始化、域名管理、流量切换和故障预案实施等。 从月薪5K到50k 简介 这是一个热门运维问题,也是很多刚进入运维工作的同学面临的心境。
1 指定Topic指定分区用重新PREFERRED:优先副本策略 进行Leader重选举
默认配置 附件 More 日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置
从影子IT到“幽灵运维”:未授权AI Agent正在企业内崛起如果你在企业IT部门工作的时间足够长,你应该经历过不止一次似曾相识的场景:一项新技术出现,其传播速度远超政策制定速度,而第一次正式的管理讨论 “幽灵运维”与“影子IT”有何不同影子IT通常关乎生产力工具、存储和工作流加速。而幽灵运维关乎授权决策和授权执行。一个AI Agent不仅仅是聊天界面。 下一步行动:一份简明的高管议程假设“幽灵运维”已经存在于你的环境,然后去度量它。通过参考架构和快速审批,创建一条受官方批准的Agent使用通道。将Agent身份视为特权身份,并进行相应治理。 影子IT是分散化采用的警示牌,而幽灵运维是分散化自主权的操作现实。如果我们把护栏设置好,AI Agent将成为一种倍增优势。 别让“幽灵运维”危害你企业的安全态势。
(二)AI Agent 在智能运维中的优势 AI Agent 在智能运维领域有着独特优势,它可以利用外部工具克服大语言模型的限制。 总之,字节智能运维 AI Agent 的控制端通过这些功能与作用,成为整个智能运维体系的核心大脑,指挥着各个环节高效运转,实现智能运维目标。 通过感知端、控制端和行动端的协同配合,字节智能运维 AI Agent 能够像一个专业的运维团队一样,精准感知运维环境的变化,做出科学合理的决策,并迅速有效地采取行动,从而实现智能运维的高效、稳定和自动化 五、字节智能运维 AI Agent 的应用效果与展望 (一)对运维人效和自动化程度的提升效果 字节智能运维 AI Agent 在实际应用中,对提升运维工作效率以及减少人为错误等方面展现出了显著的成效,为企业运维工作带来了积极且深远的影响 同时,在日常运维任务执行过程中,字节智能运维 AI Agent 的规划执行类 Agent 能够根据既定目标和现有条件,规划出完整的运维任务流程,像系统升级、数据备份等常规性任务,都可以有序协调各环节自动完成
来源:运维人那些事儿 ID:jzjytd2016 【01】换工作 2017年8月份的某一个晴朗慵懒的下午,我在望京中环南路7号西家大院E楼5层最角落且紧靠大落地窗的工位上掐指一算,我在研究院竟然已经工作 顶着小伙伴和家人都觉得你脑子进水的诧异目光,我开始了我的换工作大业,从实习开始就在研究院工作,突然开始可以选择了竟然有些茫然,种种纠结波折暂且不表,总之,在2017年12月18号,我走进了东四157号,正式成为了银河信息化集中交易运维团队的一份子 每每想到这些,我除了自责、懊恼、自我怀疑之外,也深深体会到了团队成员的团结和大家释放出来的善意,对于运维团队来讲,每天来自业务部门及客户的压力非常大,小心翼翼,如履薄冰,全部精力用来对抗外部还不够,对于团队内部制造麻烦消耗精力的人的态度 这次经历也让我对运维工作有了新的认识和更多的思考,在这里和大家分享一下: 操作层面 1. 线上操作无小事”,坚持 “双人复核”,坚持“按照流程操作” 端正心态,受过去经历和个人性格的影响,我是一个有一点个人英雄主义倾向的人,来到新的团队,更是急于证明自己,心态出了问题自然会导致路线跑偏,生产系统线上运维是一个严谨度要求非常高的工作
而运维作为IT运行的有力保障,在不同时期和不同类型的企业中正在发挥着越来越大的支撑和引领作用,今天就让我们聊聊信息化时代的传统运维、互联网时代的互联网运维和数字化时代的业务运维有什么不同! 随着IT规模越来越大、系统越来越复杂,运维保障工作由最初的硬件运维不断细分,网络工程师、系统运维工程师、DBA、安全工程师等岗位加入到运维体系中,系统管理采用各种重耦合的ITSM、ITOA软件,如IBMTivoli 故障发生时,要求互联网运维能够第一时间发现问题,并快速进行根因分析,依靠人工巡检的传统运维管理方式严重落后,自动化运维逐渐流行。 未来,随着机器学习、深度学习等技术的不断成熟,AI技术将在业务运维体系中得到广泛的应用,共同推动IT运维市场的进步,而这就是业务运维在几年之后发展方向——智能运维AIOps。 通过不断的数据积累和持续学习,智能运维AIOps将把运维人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中彻底解放出来,而运维也将变得更加自动化、智能化。
蓝鲸智云标准运维,以下简称标准运维标准运维中的标准插件:标准运维自带封装好的插件,主要是蓝鲸平台各个产品的原子操作,可以直接拖拽到流程画布里使用。如果标准运维插件不满足,则需要自定义开发插件。 默认标准插件有哪些部署完社区版,标准运维里默认有以下标准插件,覆盖5个类醒,总数40+【蓝鲸服务】标准插件使用方法1、HTTP请求该插件使用需要确保请求的URL在当前网络下是能访问演示:选择http插件配置插件参数新建任务执行效果
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前几天和一个朋友聊天,谈到运维的方方面面。简要记录如下: 1、关于运维愿景 建立标准化的运维体系,打造透明化的综合运维服务平台。 3、关于运维团队和个人的价值 这个价值是随着运维的阶段变化而变化的,我之前在一篇文章中阐述了我的观点,我把运维分成几个阶段-----单机运维、组件化运维、服务化运维、云化运维,在每一个阶段都有他各自的特点 在YY的运维团队划分是:一线运维、应用运维(业务运维)、平台运维(网络、系统运维、数据库)、运维开发(运维监控和工具开发两个方向)、IT运维、应用运维、安全运维。 在腾讯部门运维团队:分成三个中心: 运维中心:前端运维、中间层运维、数据层运维、基础运维、运维开发 运营分析中心:面向产品的运营分析和数据挖掘、面向技术的运维数据分析(没有挖掘) 基础架构中心:负责公共组件的开发 16、 关于金融运维和互联网运维的区别 金融运维是规范式的,互联网运维是开放式、激情式的;金融运维的难点是对于商业产品的把控能力;互联网运维的难点是敏捷业务驱动下如何做出好吃的运维大杂烩。
1 运维工作有哪些? 7.2 运维管理文章开头说运维管理主要目标是标准化/规范化,自动化,可视化/web化,从切身体验来看运维管理的目标也是随着运维自动化阶段的不同而变化的。 理由:(1)运维自动化的价值在于,将运维从繁琐的、例行、容易发生人为事故的工作中脱离出来,做更有价值的业务运维和服务运维。所以,从这个角度来看,运维自动化既不是起点,也不是终点。 运维自动化不是万能的,我们需要看清楚它的位置。(2)运维的本质到底是服务,是服务于业务,因为运维是用技术解决业务问题,运维的价值要依托于业务才能体现。 运维不是因为技术高深,或者管理了几万台服务器而很牛逼,也不是能玩转很多开源工具而很牛逼,这都不是运维的关键。对于运维来说,服务第一,技术第二。
一、集群扩展 1、添加OSD节点 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png 2、删除OSD节点 image.png image.png image.png 3、添加mon节点 image.png image.png image.png image.png image.png i
Linux服务器被黑遭敲诈,如何在3小时内紧急逆袭 作者介绍:陈浩,北信源研发工程师,五年Linux运维工作经验,热衷运维技术研究、实践和团队分享。 看完就会用的 GIT 操作图解分析 无论你是前端还是后台,无论是运维还是移动端研发,GIT 是逃避不了的东西,当然你说你要用 SVN,那不在这次的讨论范围之内。
当多个行业企业信息化建设走过大规模新建期后,IT运维成为企业IT的常态。系统、数据与业务的日益复杂,都加剧了企业IT运维的难度。 对大多数自建团队与多个供应商合作并存局面的企业而言,IT运维管理需要考虑内外部兼顾的情况无疑会令CIO们颇为头疼,比如医院、制造、金融、政府等政企行业用户。 某三甲医院IT管理者甚至表示,希望帮助寻求IT运维方面好的方案,原因在于他们日常工作主要是运维支撑,而医院大大小小系统几百个,对系统的精细化和个性化需求,导致IT服务商过多,如此复杂的情况让日常运维容易陷入被动且难管理 因此,企业要明白IT运维的目的是什么?如何能让IT运维提高企业的业务运营质量。 达到以下几个方面的目标:(1)全面提高企业IT部门运维效率基于IT比服务流程化的管理模式将提升IT部门的服务能力提高IT故瞳的解决效率,如此一来自然降低了IT部门相关人员的工作量同时有效协调资源减少IT
导言: 在许多工作场景中运维经常遇到的很多问题实际上和研发、质量、测试是有关联的,运维作为产品交付的最后环节遇到的很多问题其实和研发遇到的也非常类似。 接下来我们会从上到下跟大家分享以下五部分:运维面临的挑战,敏捷开发方法,还有我们的运维看板,以及敏捷软件生命周期,最后是我们的结论:运维也可以敏捷。 运维的挑战 运维到底能在DevOps里面做什么? 开始阶段运维能做的 ? 在开始的阶段,我们认为从DevOps的角度中我们运维可以做什么? 总结 运维与DevOps的整个过程这块等于把整个我们部署完以后运维怎么介入,以及运维在三个阶段里运维应该起到什么样的后续角色都描述进去了,其实就是SRE,还有解决部署的事情。