On Designing and Deploying Internet-Scale Services

On Designing and Deploying Internet-Scale Services

[b]Three simple tenets[/b]
1. Expect failures
2. Keep things simple
3. Automate everything

[b]1. Overall Application Design[/b]
1. Design for failure
2. Redundancy and fault recovery
3. Commodity hardware slice
4. Single-version software
5. Multi-tenancy
6. Quick service health check
7. Develop in the full environment
8. Zero trust of underlying components
9. Do not build the same functionality in multiple components
10. One pod or cluster should not affect another pod or cluster
11. Allow rare emergency human intervention
12. Keep things simple and robust
13. Enforce admission control at all levels
14. Partition the service
15. Understand the network design
16. Analyze throughput and latency
17. Treat operations utilityies as part of the service
18. Understand access patterns
19. Version everything
20. Keep the unit/functional tests from the last release.
21. Avoid single points of failure

[b]2. Automatic Management and Provisioning[/b]
1. Be restartable and redundant
2. Support geo-distribution
3. Automatic provisioning and installation
4. Configuration and code as a unit
5. Manage server roles or personalities rather than servers
6. Multi-system failures are common
7. Recover at the service level
8. Never rely on local storage for non-recoverable information
9. Keep deployment simple
10. Fail services regularly

[b]3. Dependency Management[/b]
1. Expect letency
2. Isolate failures
3. Use shipping and proven components
4. Implement inter-service monitoring and alerting
5. Dependent services require the same desgin point
6. Decouple components

[b]4. Release Cycle and Testing[/b]
1. Ship often
2. Use production data to find problems
3. Invest in engineering
4. Support version roll-back
5. Maintain forward and backward compatibility
6. Single-server deployment
7. Stress test for load
8. Perform capacity and performance testing prior to new releases
9. Build and deploy shallowly and iteratively
10. Test with real data
11. Run system-level acceptance tests
12. Test and develop in full environments

[b]5. Hardware Selection and Standardization[/b]
1. Use only stantard SKUs
2. Purchase full racks
3. Write to a hardware abstraction
4. Abstract the network and naming

[b]6. Operations and Capacity Planning[/b]
1. Make the development team responsible
2. Soft delete only
3. Track resource allocation
4. Make one change at a time
5. Make Everything Configurable

[b]7. Auditing, Monitoring and Alerting[/b]
1. Instrument everything
2. Data is the most valuable asset
3. Have a customer view of service
4. Instrmentation required for production testing
5. Latencies are the toughest problem
6. Have sufficient production data
7. Configurable logging
8. Expose health information for monitoring
9. Make all reported errors actionable
10. Enable quick diagnosis of production problems

[b]8. Graceful Degradation and Admission Control[/b]
1. Support a "big red switch"
2. Control admission
3. Meter admission

[b]9. Customer and Press Communication Plan[/b]

[b]10. Customer Self-Provisioning and Self-Help[/b]
高校技术转移办公室人员如何构建技术交易平台的智能推荐机制?.docx 科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。 立即下载

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<br /> <br />James第一条经验“Design for failure”是所有互联网架构成功的一个关键。互联网系统的工程理论其实非常简单,James paper中内容几乎称不上理论,而是多条实践经验分享,每个公司对这些经验的理解及执行力决定了架构成败。<br /> <br />http://www.mvdirona.com/jrh/talksAndPapers/JamesRH_Lisa.pdf<br /> <br />Three simple tenets<br />1. Expect fai

blade2001的专栏 2417

状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文围绕非线性状态估计中的三种经典滤波算法——无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)展开系统性学习与研究,重点在于通过Matlab编程实现这些算法的核心流程,并将其应用于实际系统的状态估计问题中。文档不仅详细阐述了各算法的数学原理、适用条件与性能差异,还提供了完整的仿真代码与案例分析,帮助读者深入理解其在非线性、非高斯环境下的表现特性。同时,资源拓展至EKF与神经网络融合训练、多源数据融合等高级应用场景,展现了其在智能控制、无人机导航、电力系统状态估计、目标跟踪等领域的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或状态估计基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事自动化、机器人、导航、电力电子与智能系统等相关方向的研究与开发工作者;; 使用场景及目标:① 掌握UKF、EKF与PF在非线性系统中的建模思路与Matlab实现方法,理解其优缺点与适用边界;② 提升科研仿真能力,能够独立构建状态估计模型并进行算法对比验证;③ 将所学方法应用于如电池SOC估算、无人机姿态估计、传感器融合、故障诊断等实际工程问题中;; 阅读建议:建议结合Matlab动手实践,逐行解读并调试所提供的代码,深入理解算法实现细节;同时可延伸学习文中提及的数据融合、神经网络与滤波器结合等进阶主题,以构建完整的状态估计技术知识体系。

On Designing and Deploying Internet-Scale Services(译)-下

发布周期和测试 在生产环境下的测试是必需的,所有的大规模服务都应该把它作为QA方案的一部分。对于大多数服务来说,都至少会有一个尽可能接近生产的测试环境,同时所有优秀的工程团队都会用实际的生产负载来驱动测试系统。但我们的经验表明,无论测试环境有多好,总是不可能会与生产环境完全一致。与生产相比,总是或多或少会有些差别。随着测试环境与生产系统的接近,成本也会逐步与生产系统相当。   我

Sanjay的专栏 829

Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型

内容概要:本文档系统性地整合了电力电子与控制系统仿真领域的丰富资源,聚焦于基于Plecs和Simulink平台的高频软开关变换器建模与仿真,涵盖全桥LLC、双向CLLC、DAB、PFC、Vienna整流器、Buck-Boost等多种典型拓扑结构。资源内容不仅包括闭环控制(如变频控制、移相混合控制、双闭环、恒压恒流双竞争控制)的仿真模型,还配套提供详细的参数设计报告、Mathcad计算书、PPT说明文档及参考文献,构建了从理论建模到工程实现的完整技术链条。此外,文档拓展至状态估计(如卡尔曼滤波、EKF、UKF、PF)与智能算法(如BP神经网络、模型预测控制)在电力系统中的融合应用,为先进控制策略的研究与复现提供了坚实支撑。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟练掌握MATLAB/Simulink/Plecs等仿真工具,从事高频开关电源、新能源变换系统、储能系统或车载电源研发的研究生、高校科研人员及企业工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并掌握全桥LLC等谐振变换器的核心工作原理与闭环控制系统设计方法,特别是变频与移相控制策略的实现细节;② 利用提供的仿真模型与Mathcad计算工具,快速完成实际项目中的参数设计、性能验证与优化迭代;③ 结合状态估计算法与神经网络等智能方法,开展电力电子系统状态观测、故障诊断或控制策略创新等前沿科研课题的复现与探索。; 阅读建议:建议严格按照资源目录结构循序渐进地查阅,优先下载并运行核心仿真模型,结合对应的设计报告与计算书深入理解其建模逻辑与参数推导过程,重点关注闭环控制架构、软启动策略及中点电位平衡等关键技术环节,并可进一步将状态估计与智能算法模块融入现有模型,探索其在系统优化中的应用潜力。

【扩展卡尔曼滤波器EKF】基于UWB雷达的SLAM能够在室内环境内映射自然点地标,并改善机器人定位(Matlab代码实现)

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技术笔记本 763

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港股十档tick数据提供逐笔更新行情,包含时间戳、最新价、涨跌幅、成交量与成交额,以及买一至买十、卖一至卖十的价格和挂单量。逐笔成交数据记录每笔交易的时间、成交价、成交量及买卖方向。分钟数据按每分钟聚合,涵盖开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额。上述数据覆盖十五年历史,以csv表格形式呈现,字段齐全,适合直接用于量化回测或行情分析。 数据源:CMES金融数据库

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内容概要:本文介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,旨在通过高精度仿真手段深入研究LLC谐振变换器的工作原理、动态特性及其性能优化。该模型完整涵盖了主电路拓扑结构、谐振腔参数设计、软开关实现机制以及闭环控制策略,能够精确模拟变换器在不同负载与输入条件下的电压增益、效率表现及开关器件的零电压开通(ZVS)特性。通过对谐振频率、变比及负载变化的仿真分析,可有效验证设计合理性,优化系统效率,并为实际硬件开发提供可靠的理论依据和技术支持。; 适合人群:具备扎实电力电子技术基础,从事高频开关电源、谐振变换器设计、新能源变换系统研发的工程师及高校科研人员。; 使用场景及目标:①用于LLC谐振变换器的教学演示与原理验证,帮助学生理解软开关技术与谐振行为;②支持研究人员开展新型控制算法(如变频控制、峰值增益优化)的仿真验证;③辅助工程师在产品开发前期进行参数扫掠与性能预估,缩短研发周期; 阅读建议:建议结合具体设计指标(如输入电压范围、输出功率)调整仿真参数,重点关注谐振电流与励磁电流的波形关系、ZVS实现条件及效率随负载的变化趋势,并将仿真结果与理论计算进行对比,以全面提升对LLC变换器设计规律的掌握。

[转载] On Designing and Deploying Internet-Scale Services(译)-下

原文:http://duanple.blog.163.com/blog/static/709717672013511101045985/ James Hamilton– Windows Live Services Platform2007 原文:http://www.mvdirona.com/jrh/TalksAndPapers/JamesRH_Lisa.pdf ...

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