弹性计算Clouder认证:高可用应用架构——课时1:场景引入

简介: 弹性计算Clouder认证:高可用应用架构——课时1:场景引入

课程简介

欢迎来到“高可用应用架构”课程,本课程是“弹性计算Clouder系列认证“中的阶段四课程。本课程重点向您阐述了云服务器ECS的高可用部署方案,包含了弹性公网IP和负载均衡的概念及操作,通过本课程的学习您将了解在平时工作中,如何利用负载均衡多台云服务器组建高可用应用架构,并通过弹性公网IP的方式对外提供稳定的互联网接入,使得您的网站更加稳定的同时可以接受更多人访问,掌握在阿里云上构建企业级大流量网站场景的方法。

 

课程目标

学习完本课程后,您将能够:

  1. 理解高可用架构的含义并掌握基本实现方法
  2. 理解弹性公网IP的概念、功能以及应用场景
  3. 理解负载均衡的概念、功能以及应用场景
  4. 掌握网站高并发时如何处理的基本思路
  5. 完成多台Web服务器的负载均衡,从而实现高可用、高并发流量架构

 

课程场景

(提示:本课程为场景化教学,旨在帮助学员展示更加真实的高可用应用场景。该场景讲述了一个虚构人物小云如何利用阿里云的弹性公网IP和负载均衡服务快速完成网站服务器的负载均衡任务,来承载更多的流量,让更多的人可以访问。)

小云是一家电商平台的运维架构师,刚把网站平台迁移到阿里云上,小云使用了多台云服务器来部署Web网站,但是小云发现如果每个云服务器都买公网IP的话,可能会面临公网的安全威胁,而且每个服务器都有不同的IP,无法形成统一的流量入口,如果不买公网IP的话,外部客户又访问不到网站,小云希望能使用阿里云上的负载均衡服务提供一个稳定的访问入口,并能同时通过多台服务器同时对外提供服务,来提高流量的分发能力,承载更多的客户访问,又希望负载均衡上的公网IP和负载均衡实例解耦,后期更换负载均衡实例也不需要换IP地址,于是小云开始了在阿里云上部署服务器负载均衡之旅……



练习实验:高可用应用架构

https://developer.aliyun.com/adc/scenario/exp/fcdecc97027443efae06789944a11875

相关文章
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 开发工具
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化
本文介绍统一多模态 Transformer(UMT)在跨模态表示学习中的应用与优化,涵盖模型架构、实现细节与实验效果,探讨其在图文检索、图像生成等任务中的卓越性能。
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化
|
9月前
|
监控 Java API
Spring Boot 3.2 结合 Spring Cloud 微服务架构实操指南 现代分布式应用系统构建实战教程
Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本,演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括: 技术栈选择:采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心,Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制,配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤: 搭建Eureka注册中心服务 构建商品
1311 3
|
11月前
|
存储 编解码 Serverless
Serverless架构下的OSS应用:函数计算FC自动处理图片/视频转码(演示水印添加+缩略图生成流水线)
本文介绍基于阿里云函数计算(FC)和对象存储(OSS)构建Serverless媒体处理流水线,解决传统方案资源利用率低、运维复杂、成本高等问题。通过事件驱动机制实现图片水印添加、多规格缩略图生成及视频转码优化,支持毫秒级弹性伸缩与精确计费,提升处理效率并降低成本,适用于高并发媒体处理场景。
1205 0
|
7月前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
GenSX (不一样的AI应用框架)架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架,以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性,让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展,兼具灵活性与工程化优势。
549 6
|
8月前
|
人工智能 Cloud Native 中间件
划重点|云栖大会「AI 原生应用架构论坛」看点梳理
本场论坛将系统性阐述 AI 原生应用架构的新范式、演进趋势与技术突破,并分享来自真实生产环境下的一线实践经验与思考。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 vr&ar
H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构,基于NPU-CIM异构系统,通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取与视觉Transformer(ViT)的全局信息处理能力,提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略,缓解混合模型训练中的梯度冲突问题,并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明,H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗,为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。
1374 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
48_动态架构模型:NAS在LLM中的应用
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破性进展,很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而,随着模型规模的不断增长,计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时,优化模型架构以提高效率,成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)作为一种自动化的网络设计方法,正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化,特别是在层数与维度调整方面的最新进展,并通过代码实现展示简单的NAS实验。
348 0
|
9月前
|
Web App开发 Linux 虚拟化
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
455 0
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
|
11月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
Super MySQL|揭秘PolarDB全异步执行架构,高并发场景性能利器
阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB MySQL版设计了基于协程的全异步执行架构,实现鉴权、事务提交、锁等待等核心逻辑的异步化执行,这是业界首个真正意义上实现全异步执行架构的MySQL数据库产品,显著提升了PolarDB MySQL的高并发处理能力,其中通用写入性能提升超过70%,长尾延迟降低60%以上。

热门文章

最新文章