cdn真实ip扫描工具,炒股怎样才能少走弯路?

cdn真实ip扫描工具，炒股怎样才能少走弯路？

集20多年股市的经历，总结出一个字，悟。悟什么呢？悟出股价变动的本质。什么是本质呢？就是一些实际存在却又看不见的东西。我们所看到的都是一些事物的现象，而事物的本质就隐藏在现象之中，唯有透过现象去看本质，才能发现事物运动的规律。这里已经涉及到哲学问题。

唯有发现事物的运动规律，才能把握规律，任何股价的变动都是有规律的，而掌握这种本质性的规律，需要有悟性。这样说可能难以理解。举一个简单通俗的例子吧！农民在长期的种植过程中发现了天气变化的规律，春，夏，秋，冬。于是，农民悟出了春种，夏长，秋收，冬藏。春天把种子种到地里，秋天收获果实，收的早了粮食没熟，收的晚了掉落在地上。买股票是同样一个道理，股价启动前买上，到了顶点卖掉。收获一波丰厚的利润。可能你会问怎么样才能知道股价将要上涨？又怎么样知道股价到顶即将下跌呢？这就要靠悟性。

有人可能要问，悟性这个东西这么神秘，或者悟性是天生的，不是那么容易掌握。谈的悟性，又涉及到另一个领域的事，所以，说一堆废话也没什么用。我再举一个简单通俗的例子，你和领导同事怎样才能处好关系？需要你的悟性。怎样和你的爱人长久相亲相爱也需要悟性。

在股市中，少走弯路的最好办法，就是用心去（悟）。你可以把股市或者某些股票当成你的领导同事或者你的爱人，用心的去观察，体会，这就是感悟。

支付宝的二维码和付款码都有什么用？

支付宝的付款码在超市里怎么用呢？

打开手机出示付款码，我们能看到有一个条形码和一个二维码，收银员扫描之后，根据超市使用的扫码设备有关，有扫描枪和带摄像头的设备的就是支持扫条形码和二维码，扫描后你的手机会自动弹出付款的界面，这中间的过程不需要你介入也不需要手机联网的状态。还有就是二维码付款，此时你的屏幕状态会自动调整至最亮，此收款码每分钟自动更新。你选择先选择付款方式。直接扫描二维码就可以完成支付，还有商户可以自动输入条形码也可以完成支付，整个过程很方便。具体使用支付宝付款流程如下：

首先，一定要带上手机，手机上确定安装有支付宝钱包，也要确保你所进入的超市市，可以接受支付宝付款的。一般，在超市外面的和收银台的显眼位置是可以看到标示的。

进入超市选购所需要的商品。

付账的时候将手机支付宝打开，连流量都不需要，直接打开支付宝就好。

点击图片右上方的“付款码”付款码不允许截图不能在这里展示了。

将出现的条码递给收银员，收银员将条码扫入电脑，就能完成支付。

支付完成后，马上就可以收到付款成功的短信了。

支付宝条码支付 - 扫码https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/ac6eddc451da81cb7793c8e05f66d016092431a1

到底什么是云计算？

大家好，我是小枣君。

“云计算”很复杂？其实，一个小故事你就能看懂了——

周末快到了，李雷和他的几位小伙伴们约好，一起去春游、烧烤。

于是，到了这天，每个小伙伴都带来了烧烤所需的器材和食材：

大家带的器材和食材

（每人都带齐了一整套）

然后，他们就开始烤、开始吃...

烧烤结束之后，大家虽然都吃得很好，但是觉得并不开心。。。

为什么不开心呢？因为：

1 每个人都带着一整套的器材和食材，背包太重，很累

2 每个人都要搭架子，生火，穿铁签，抹酱料整个流程走一遍，时间太久

3 有的人木炭不够用，有的人却浪费了很多

第二周，大家又嘴馋了，于是，又相约去烧烤。

鉴于上次烧烤的经验教训，大家商量了一下，决定提前进行分工。

分工方案如下（方案A）：

在这个方案A中，李雷专门负责带木炭、烧烤架、打火机，并且全程负责把火烧好。

而其他4人，负责各自食材的烧烤。

当然，最后烤好之后，四个人给李雷一份自己烤好的食物。

这次烧烤之后，大家都觉得比第一次好多啦！

但是，还是存在一些问题，如下：

1 有人酱料用得多，也有人酱料用得少，既有不足，也有浪费。

2 韩梅梅、吉姆、露西、莉莉每个人都要负责各自食材的烧烤，觉得太累。

第三周，小伙伴们又又相约去烧烤。。。

大家商量了之后，进一步进行分工调整，推出了新的方案，如下（方案B）：

在方案B中，李雷带的东西不变，工作分工也不变。

韩梅梅改成只带酱料、酱料刷、铁签，并且，全程负责穿铁签，烤食材，刷酱料。

剩下的3个人，负责带食材。

当然，烤好之后，3个人都需要给李雷、韩梅梅一份烤好的食物。

这次烧烤之后，大家觉得更方便了，很开心，很满足。。。

到了第四周。。。。。。

Duang...

李雷、韩梅梅、吉姆这三个小伙伴，瞅准了烧烤带来的商机，干脆合伙开起了烧烤摊。。。专门卖给游客烤好的鸡腿、鸡翅、羊肉。。。（这就是方案C）

他们三个人开始了幸福的生活。。。

故事结束。。。

大家好，我是你们的小枣君~

上面的这个烧烤小故事，不知道大家看明白了没有？没明白也不要紧，大家听我慢慢解释。

今天我要说的，是关于“云计算”的知识。

云计算，相信大家都听说过，如今是一个很火爆的科技概念，到处都能看见对它的宣传，还有很多与之相关的企业。

那么，到底什么是云计算呢？

实际上，关于云计算的解释众说纷纭，每个人的理解都不太一样。比较流行的一种书面定义，是这个说的——

云计算是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

这实在不是一句人话。

如果让我来解释，云化就是把每个人手中的独立资源集中起来，放在一个地方进行统一管理，然后动态分配给每个人使用。而云计算，就是把计算资源集中起来，这个计算资源，包括CPU、内存、硬盘等硬件，还有软件。

云化，集中化

嗯，是不是有点像人民公社的大锅饭？

换句话说，云计算就是让用户使用互联网来使用在云端的应用，数据，或者服务。

不同的用户，接入到云，获取资源

这些应用，数据，或者服务，就是云计算的资源。

云计算的结构里，这些资源是如何提供的呢？到底是怎么一个运作模式呢？

这里，就要提到三个我们经常会看到听到的词：

很多人搞不清这3个“ass”是什么意思。其实，它们是云计算的三种最常见的服务模式。

最底层的，就是IaaS——

IaaS: Infrastructure-as-a-Service（基础设施即服务）

Infrastructure就是基础设施的意思，IaaS有时候也叫Hardware-as-a-Service，一下子就理解了吧？就是提供硬件相关的服务。以前，你要建个网站，建个FTP，需要自己买服务器和交换机等硬件设备，现在不用了，可以使用IaaS服务商提供的IaaS服务。

刚才的故事里，方案A的李雷，其实就类似一个IaaS服务商。

再往上，就是——

PaaS: Platform-as-a-Service（平台即服务）

P就是Platform，平台。某些时候也叫做中间件。基于硬件之上，平台开发都可以在这一层进行。PaaS服务提供商提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统，以及数据库系统等。

方案B的李雷+韩梅梅，类似一个PaaS服务商

继续往上，就是——

SaaS: Software-as-a-Service（软件即服务）

这一层是和你的生活每天接触的一层，在这一层上，就可以直接访问和使用服务功能了！例如通过网页浏览器收发电邮，订购商品，查看航班信息等。在你的面前，就是具体的应用服务。

方案C，好基友烧烤摊，就是一个SaaS

游客们可以直接购买食物，买了就能直接吃，什么都不用自己操心，无需自己去准备器材、食材、也无需自己进行烧烤。

以上3个“ass”概念，一旦你理解了，云计算你就基本上算是理解了。

怎么样，并不难吧？

其实，除了IaaS、PaaS、SaaS之外，现在还衍生出了很多相关的概念，例如BaaS（后端即服务，Backend-as-a-Service）、CaaS（通讯即服务，Communications-as-a-Service）、DaaS（数据即服务，Data-as-a-Service）。这些都是创造出来的概念，表达了你提供服务的层面到底是什么。

就好像我给大家提供知识，也可以算是KaaS（Knowledge-as-a-Service）。

云计算之所以成为一种普遍采用的流行技术，就是因为它有这么几方面的优点：

1 能力强

云计算可以达到很庞大的规模，例如Google公司的云计算，就有100多万台服务器，这意味着超强悍的计算能力。

2 很可靠

云计算采用各种容灾措施，可以保证服务的高可靠性，比本地服务更稳妥。

3 灵活性

云计算很灵活，可以根据用户需求或规模提供相适应的资源，并支持动态伸缩，想多就多，想少就少。

4 低成本

云计算看上去很庞大，很花钱，但实际上，因为节点更为廉价，资源动态管理，所以，用户花的钱反而更少，可以根据自己的使用情况定制服务，控制成本。

总之，云计算作为一个新的技术趋势，已经在不断改变了我们的工作和生活方式。在网络等基础设施日益发展的支撑下，云计算将得到更快速的发展。

也许在未来，我们人类的大脑也会成为云计算的一部分，那也说不定哦！

小伙伴们看完是否有一些收获呢？喜欢就为我点赞和关注吧！

Linux和Windows相比？

学习比较简单，这也是很有学习前途的。

Linux在现在市场上是非常火的，有百分之八十五的公司都在使用Linux系统，前景非常不错，而且Linux算是IT行业之中的入门技术，对于零基础小白或者转型者都是非常友好的，学习起来相对于比较简单，薪资待遇非常不错，发展方向也是非常广阔的。

Linux因其高效率、易于裁剪、应用广等优势，成为了当今中高端服务器的主要操作系统，并且处于一个不可替代的地位。Linux可安装在各种计算机硬件设备中，比如手机、平板电脑、路由器、视频游戏控制台、台式计算机、大型机和超级计算机。随着Linux在中国市场迅猛发展，国内Linux人才缺口逐渐凸显。Linux人才招聘也成了当前最热门的招聘之一。

首先linux是一个非常非常大的概念。想全部吃透是不可能的。理想的说，搞懂linux，就可以做所有工作。个人更倾向于说想做什么样工作，需要学linux的哪部分。

按个人经验介绍下常见的linux有哪些领域，并对应到什么工作。

1）linux应用。这部分严格来说不能算是linux，只是跑在linux上的应用，比如web，网络，IT等，职业包括系统研发，后台开发，服务器性能优化，运维等；

2）linux定制。这部分涉及linux版本的用户包较多，内核会有一些涉及，主要各种商业linux的订制，服务等。比如redhat之类，不少是外国公司，国内大多招现场支持等。

3）linux内核开发。这部分主要是linux内核驱动的开发。几乎全部是编程工作。主要是芯片公司，以及使用芯片的产品开发公司。前者如intel，marvell，后者如中兴华为。

4）android衍生品。因为android包括慢慢火爆的tizen都用的linux内核，所以理由同3。所以手机芯片公司和手机开发公司也是linux开发者的雇主之一。比如高通，TI等；

一、Linux运维的主要工作内容

Linux运维作为众多工作中需求人数最多，薪资待遇最高的岗位，本文重点介绍Linux运维的职业，本文内容由专门研究Linux运维学习和职业发展的机构马哥教育和爱好者们联合撰写。

互联网Linux运维工作，以服务为中心，以稳定、安全、高效为三个基本点，确保公司的互联网业务能够7×24小时为用户提供高质量的服务。运维的职责覆盖了产品从设计到发布、运行维护、变更升级及至下线的生命周期。

产品的整个生命周期里运维的职责重要而广泛，但运维工程师们的职责不仅限于这部分工作，还需要总结工作中遇到的问题，抽取出相关的技术方向、研发相关的工具和平台以支持/优化业务的发展并提高运维的效率，相关技术工作主要包括：

服务监控技术：包括监控平台的研发、应用，服务监控准确性、实时性、全面性的保障

服务故障管理：包括服务的故障预案设计，预案的自动化执行，故障的总结并反馈到产品/系统的设计层面进行优化以提高产品的稳定性

服务容量管理：测量服务的容量，规划服务的机房建设，扩容、迁移等工作

服务性能优化：从各个方向，包括网络优化、操作系统优化、应用优化、客户端优化等，提高服务的性能和响应速度，改善用户体验

服务全局流量调度：接入服务的流量，根据容量和服务状态在各个机房间分配流量

服务任务调度：服务的各种定时/非定时任务的调度触发及状态监控

服务安全保障：包括服务的访问安全、防攻击、权限控制等

数据传输技术：包括p2p等各类传输技术的研发应用，也远距离大数据传输等问题的解决

服务自动发布部署：部署平台/工具的研发，及平台/工具的使用，做到安全、高效的发布服务

服务集群管理：包括服务的服务器管理、大规模集群管理等

服务成本优化：尽可能降低服务运行使用的资源，降低服务运行成本

数据库管理（DBA）：通过设计、开发和管理高性能数据库集群，使数据库服务更稳定、更高效、更易于管理。

平台化的开发：类docker等平台的开发管理，及服务接入技术

分布式存储平台的开发优化与接入

等等，凡是关系到服务质量、效率、成本、安全等方面的工作，及涉及到的技术、组件、工具、平台都在运维的技术范畴里。做好每一个技术方向、完成相应的组件、工具、平台研发都能对履行运维职责起到积极的作用，对业务的发展发挥关键影响。

二、Linux运维工作分类

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。当前很多大型的互联网公司，在初创时期只有系统运维，随着模、服务质量的要求，也逐渐进行了工作细分。一般情况下运维团队的工作分类。

2.1-应用运维（SRE）：应用运维负责线上服务的变更、服务状态监控、服务容灾和数据备份等工作，对服务进行例行排查、故障应急处理等工作，工作职责如下：设计评审、服务管理、资源管理、例行检查、预案管理、数据备份。

2.2-系统运维(SYS)：负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设（LVS、NTP、DNS）；负责资产管理，服务器选型、交付和维修，工作职责如下：IDC数据中心建设、网络建设、LVS负载均衡和SNAT建设、CDN规划和建设、服务器选型、交付和维护、内核选型和OS相关维护工作、资产管理、基础服务建设。

2.3-数据库运维（DBA）:数据库运维负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化，对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作，详细的工作内容如下：设计评审、容量规划、数据备份与灾备、数据库监控、数据库安全、数据库高可用和性能优化、自动化系统建设、运维研发、运维平台、监控系统、自动化部署系统。

2.4-运维安全（SEC）：运维安全负责网络、系统和业务等方面的安全加固工作，进行常规的安全扫描、渗透测试，进行安全工具和系统研发以及安全事件应急处理，工作内容如下：安全制度建立、安全培训、风险评估、安全建设、安全合规、应急响应。

三、Linux运维日常使用软件和技能

运维工程师使用的运维平台和工具包括：

Web服务器：apache、tomcat、nginx、lighttpd

监控：nagios、ganglia、cacti、zabbix

自动部署：ansible、sshpt、salt

配置管理：puppet、cfengine

负载均衡：lvs、haproxy、nginx

传输工具：scribe、flume

备份工具：rsync、wget

数据库：mysql、oracle、sqlserver

分布式平台：hdfs、mapreduce、spark、storm、hive

分布式数据库：hbase、cassandra、redis、MongoDB

容器：lxc、docker

虚拟化：openstack、xen、kvm

安全：kerberos、selinux、acl、iptables

问题追查：netstat、top、tcpdump、last

运维以技术为基础，通过技术保障产品提供更高质量的服务。运维工作的职责及在业务中的位置决定了运维工程师需要具备更加广博的知识和深入的技术能力：

扎实的计算机基础知识，包括计算机系统架构，操作系统，网络技术等；

通用应用方面需要了解操作系统、网络、安全，存储，CDN，DB等，知道其相关原理；

编程能力，小到运维工具的开发大到大型运维系统/平台的开发都需要有良好的编程能力；

数据分析能力：能够整理、分析系统运行的各项数据，从中发现问题及找到解决方向；

丰富的系统知识，包括系统工具、典型系统架构、常见的平台选型等；

综合利用工具和平台的能力；

早期的运维团队在人员较少的情况下，主要是进行数据中心建设、基础网络建设、服务器采购和服务器安装交付工作。几乎很少涉及线上服务的变更、监控、管理等工作。这个时候的运维团队更多的属于基础建设的角色，提供一个简单、可用的网络环境和系统环境即可。

随着业务产品的逐渐成熟，对于服务质量方面就有了更高的要求。这个时候的运维团队还会承担一些服务器监控的工作，同时会负责LVS、Nginx等与业务逻辑无关的4/7层运维工作。这个时候服务变更更多的是逐台的手工操作，或者有一些简单批量脚本的出现。监控的焦点更多的在服务器状态和资源使用情况上，对服务应用状态的监控几乎很少，监控更多的使用各种开源系统如Nagios、Cacti等。

由于业务规模和复杂度的持续增加，运维团队会逐渐划分为应用运维和系统运维两大块。应用运维开始接手线上业务，逐步开展服务监控梳理、数据备份以及服务变更的工作。随着对服务的深入，应用运维工程师有能力开始对服务进行一些简单的优化。同时，为了应对每天大量的服务变更，我们也开始编写各类运维工具，针对某些特定的服务能够很方便的批量变更。随着业务规模的增大，基础设施由于容量规划不足或抵御风险能力较弱导致的故障也越来越多，迫使运维人员开始将更多的精力投入到多数据中心容灾、预案管理的方向上。

业务规模达到一定程度后，开源的监控系统在性能和功能方面，已经无法满足业务需求；大量的服务变更、复杂的服务关系，以前靠人工记录、工具变更的方式不管在效率还是准确性方面也都无法满足业务需求；在安全方面也出现了各种大大小小的事件，迫使我们投入更多的精力在安全防御上。逐渐的，运维团队形成之前提到的5个大的工作分类，每个分类都需要有专精的人才。这个时候系统运维更专注于基础设施的建设和运维，提供稳定、高效的网络环境，交付服务器等资源给应用运维工程师。应用运维更专注于服务运行状态和效率。数据库运维属于应用运维工作的细化，更专注于数据库领域的自动化、性能优化和安全防御。运维研发和运维安全提供各类平台、工具，进一步提升运维工程师的工作效率，使业务服务运行得更加稳定、高效和安全。

我们将运维发展过程划分为4个阶段。

手工管理阶段：业务流量不大，服务器数量相对较少，系统复杂度不高。对于日常的业务管理操作，大家更多的是逐台登录服务器进行手工操作，属于各自为战，每个人都有自己的操作方式，缺少必要的操作标准、流程机制，比如业务目录环境都是各式各样的。

工具批量操作阶段：随着服务器规模、系统复杂度的增加，全人工的操作方式已经不能满足业务的快速发展需要。因此，运维人员逐渐开始使用批量化的操作工具，针对不同操作类型出现了不同的脚本程序。但各团队都有自己的工具，每次操作需求发生变化时都需要调整工具。这主要是因为对于环境、操作的规范不够，导致可程序化处理能力较弱。此时，虽然效率提升了一部分，但很快又遇到了瓶颈。操作的质量并没有太多的提升，甚至可能因为批量执行而导致更大规模的问题出现。我们开始建立大量的流程规范，比如复查机制，先上线一台服务器观察10分钟后再继续后面的操作，一次升级完成后至少要观察20分钟等。这些主要还是靠人来监督和执行，但在实际过程中执行往往不到位，反而降低了工作效率。

平台管理阶段：在这个阶段，对于运维效率和误操作率有了更高的要求，我们决定开始建设运维平台，通过平台承载标准、流程，进而解放人力和提高质量。这个时候对服务的变更动作进行了抽象，形成了操作方法、服务目录环境、服务运行方式等统一的标准，如程序的启停接口必须包括启动、停止、重载等。通过平台来约束操作流程，如上面提到的上线一台服务器观察10分钟。在平台中强制设定暂停检查点，在第一台服务器操作完成后，需要运维人员填写相应的检查项，然后才可以继续执行后续的部署动作。

系统自调度阶段：更大规模的服务数量、更复杂的服务关联关系、各个运维平台的林立，原有的将批量操作转化成平台操作的方式已经不再适合，需要对服务变更进行更高一层的抽象。将每一台服务器抽象成一个容器，由调度系统根据资源使用情况，将服务调度、部署到合适的服务器上，自动化完成与周边各个运维系统的联动，比如监控系统、日志系统、备份系统等。通过自调度系统，根据服务运行情况动态伸缩容量，能够自动化处理常见的服务故障。运维人员的工作也会前置到产品设计阶段，协助研发人员改造服务使其可以接入到自调度系统中。

在整个运维的发展过程中，希望所有的工作都自动化起来，减少人的重复工作，降低知识传递的成本，使我们的运维交付更高效、更安全，使产品运行更稳定。对于故障的处理，也希望由事后处理变成提前发现，由人工处理变成系统自动容灾。

五、2019年Linux运维必须抓住的前沿技能

这是技术世界正在发生的深刻变革的冰山一角，那么问题来了? 作为传统的运维该如何转型呢?

这里给出一点小的建议: 大致需要学习下这四个部分:

自动化运维（Ansible，Puppet，Saltstack等）

Devops（Docker，K8s，Jenkins，Jira等），

云服务技术（虚拟化、OpenStack、AWS及阿里云各种产品服务架构等）

python