[ECS7天实践训练营 进阶路线] Day3 SLB负载均衡实践

本文涉及的产品
云服务器 ECS,每月免费额度280元 3个月
云服务器ECS,u1 2核4GB 1个月
简介: 配置SLB,测试异常

背景知识

负载均衡SLB | Server Load Balancer

  • 将ECS部署到SLB后端的应用服务池
  • 修改ECS权重实现流量分发控制
  • 自动隔离异常的ECS实例
  • 抗DDoS
  • 架构

    • 负载均衡实例
    • 监听 | Listeners
    • 后端服务器 | Backend Servers

实践

配置SLB

  • 确认服务器状态
  • 配置SLB
  • 设置协议为HTTP,端口为80
    配置向导1
  • 添加ECS服务器组并设置端口号为80
    配置向导2

验证默认权重下的SLB

访问1
访问2

配置加权轮询

  • 修改调度算法并配置会话保持超时时间
    加权轮询

测试隔离异常ECS

  • 停止一个ECS
    停止
  • SLB发现异常
    发现异常
  • 再次访问
    再次

:)

相关实践学习
部署高可用架构
本场景主要介绍如何使用云服务器ECS、负载均衡SLB、云数据库RDS和数据传输服务产品来部署多可用区高可用架构。
负载均衡入门与产品使用指南
负载均衡(Server Load Balancer)是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务,可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 本课程主要介绍负载均衡的相关技术以及阿里云负载均衡产品的使用方法。
目录
相关文章
|
1天前
|
弹性计算 网络安全
幻兽帕鲁服务器搭建实践及优化经验分享
Pocketpair出品的生存类游戏《幻兽帕鲁》最近非常火,最高在线人数已逼近200万,是有可能打破CSGO和PUBG记录的一款现象级游戏。官方服务器亚历山大,游戏开发商也提供了搭建私人专用服务器的方案,既可以保证稳定的游戏体验,也可以和朋友一起联机游戏,而且还能自定义经验翻倍等游戏里的一些选项。 那么如何快速拥有一个可以跟小伙伴们愉快玩耍的服务器呢?本文将为您详细介绍如何在阿里云上快速搭建幻兽帕鲁联机服务器。您只需按照页面提示选择相关配置,即可实现以下步骤的自动化:服务器创建、网络端口设置、防火墙配置以及游戏环境安装。整个过程仅需2-3分钟,即可轻松完成,无需手动配置。
|
17天前
|
弹性计算 安全 Linux
幻兽帕鲁服务器搭建实践经验分享,三分钟成功创建
幻兽帕鲁服务器搭建实践经验分享,三分钟成功创建,如何自建幻兽帕鲁服务器?基于阿里云服务器搭建幻兽帕鲁palworld服务器教程来了,一看就懂系列。
70 2
|
17天前
|
弹性计算 安全 Linux
基于阿里云搭建幻兽帕鲁服务器部署实践评测
基于阿里云搭建幻兽帕鲁服务器部署实践评测,如何自建幻兽帕鲁服务器?基于阿里云服务器搭建幻兽帕鲁palworld服务器教程来了,一看就懂系列。本文是利用OOS中幻兽帕鲁扩展程序来一键部署幻兽帕鲁服务器,阿里云百科分享官方基于阿里云服务器快速创建幻兽帕鲁服务器教程
112 0
|
19天前
|
监控 负载均衡 安全
幻兽帕鲁服务器搭建实践及优化经验分享
在多人在线游戏的世界里,一个稳定、高效的服务器是确保玩家获得流畅游戏体验的关键。最近,我亲自尝试了为“幻兽帕鲁”这款游戏搭建服务器,并在此过程中积累了一些宝贵的经验。今天,我就将这些经验分享给大家,希望能为同样热爱这款游戏的玩家们提供一些帮助。
83888 6
|
20天前
|
弹性计算 Linux 数据安全/隐私保护
幻兽帕鲁服务器部署实践评测
从产品试用到服务部署,多维度体验游戏服务器的优与劣
59135 18
幻兽帕鲁服务器部署实践评测
|
22天前
|
Linux Shell 开发工具
10分钟让你的Linux Shell终端变得更优雅,更高效——【Linux服务器下OhMyZsh+P10k安装实践】
10分钟让你的Linux Shell终端变得更优雅,更高效——【Linux服务器下OhMyZsh+P10k安装实践】
33 1
|
25天前
|
弹性计算 负载均衡 监控
幻兽帕鲁服务器部署实践体验
我的幻兽帕鲁服务器部署实践体验
68 1
|
1月前
|
人工智能 Serverless 数据安全/隐私保护
云端服务器应用实践:函数计算X 通义千问快速部署 AI 个人助手应用
云端服务器应用实践:函数计算X 通义千问快速部署 AI 个人助手应用
110 1
|
1月前
|
负载均衡 算法 前端开发
SLB-负载均衡器(Load Balancer)
SLB-负载均衡器(Load Balancer)
29 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。
推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。

相关产品

  • 支持计划