企业运维训练营之云上网络原理与实践课程 - 第四讲 负载均衡ALB(下)

本文涉及的产品
Web应用防火墙 3.0,每月20元额度 3个月
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
简介: 课程目标 了解应用型负载均衡ALB的产品功能 了解应用型负载均衡ALB底层架构与相关技术 掌握应用型负载均衡ALB的产品优势 熟悉应用型负载均衡ALB的使用场景

企业运维训练营之云上网络原理与实践课程

第四讲 负载均衡ALB(下)

 

视频地址:

https://developer.aliyun.com/learning/course/991/detail/14982

 

 

四、ALB产品优势

 

1.  ALB四大核心优势

 

  • 超强性能:单实例支持,高达100QPS
  • 安全可靠:多种容灾方案,集成DDoSWAF防护;
  • 面向云原生:ACK/SAE/K8S,深度集成,云元生Ingress网关;
  • 开箱即用:秒级创建实例,即开即用,用完即走;

 

2.  ALB多级容灾:实现业务永续

 

ALB具有四级高可用容灾架构、业务Always Online, DDoSWAF防护为业务安全保驾护航,提供DDoSWAFSYN FloodUDPFloodACK FloodICMP FloodDNS Flood等攻击防护。

 

  • 健康检查:支持多种协议的健康检查、实时排除故障机器;
  • 集群多机部署:集群均多机部署、屏蔽集群内单机故障;
  • 多可用部署:灵活的多可用区部署、提供跨可用区容灾方案;
  • DNS跨地域容灾:配合全局流量管理(GTM)实现跨地域,多活、备份,抵御重大灾难;

image.png

 

3.  云原生的负载均衡:与ACK/SAE/K8s深度集成

 image.png

  • ALB支持K8s Ingress ControllerALB本身就是Controller,不需要再在K8s里边部署Ingress的集群,可以直接在ALB里边做路由、策略、流量分发等;
  • ALB支持流量镜像的功能,测试版本客户可以进行真实的压测,进行分析,也可以向检测机构提供所需数据,还可以进行流量采集;
  • 可以快速发现高效替换新旧版本;

 

同时ALB支持更先进的应用层协议gRPC,实现微服务间高效API通信;全链路HTTPS满足云原生Zero-Trust安全模型的要求。

 

4.  ALB简单易用:开箱即用简单便利

 

a.  秒级开通

  • 秒级开通
  • 弹性伸缩
  • 按量付费
  • 7x24免运维
  • 稳定可靠

 

b.  完善的监控

  • 完善的监控项
  • 支持事件告警
  • 服务器组级别
  • ()健康实例数

 

c.  丰富的日志

  • 配置审计日志
  • 7层访问日志
  • 数据一键挖掘(SLS)

 

d.  WAF集成

  • 一键开启WAF
  • 流量透明接入
  • 无需修改域名配置

 

五、场景与案例

 

1.  通用场景:应用型负载均衡ALB典型应用场景

 image.png

 

  • 7层高弹性:大互联网场景

特性:弹性伸缩、弹性付费、不感知规格,超大容量,如:电商/游戏/互金/媒体等;

 

  • QUIC:音视频行业低时延场景

特性:更快的建连时间、首屏打开时间更短,如:长短视频/直播/在线教育等;

 

  • 面向云原生:金丝雀蓝绿发布

特性:基于header/cookie的路由,重定向/重写等高级7层特性;

 

2.  典型案例-某跨国企业上云项目

 image.png

 

KeyNote

 

  • 使用ALB替换SLB+3方负载均衡,减少链路结点,优化链路延迟;
  • 全链路HTTPS加密,满足零信任安全规范;
  • 灵活的转发规则实现,精细化的业务流量控制;

 

使用ALB大幅节约了项目整体成本,优化了网络架构,极大简化客户运维复杂度。

 

 

相关实践学习
SLB负载均衡实践
本场景通过使用阿里云负载均衡 SLB 以及对负载均衡 SLB 后端服务器 ECS 的权重进行修改,快速解决服务器响应速度慢的问题
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。
相关文章
|
1月前
|
安全 虚拟化
在数字化时代,网络项目的重要性日益凸显。本文从前期准备、方案内容和注意事项三个方面,详细解析了如何撰写一个优质高效的网络项目实施方案,帮助企业和用户实现更好的体验和竞争力
在数字化时代,网络项目的重要性日益凸显。本文从前期准备、方案内容和注意事项三个方面,详细解析了如何撰写一个优质高效的网络项目实施方案,帮助企业和用户实现更好的体验和竞争力。通过具体案例,展示了方案的制定和实施过程,强调了目标明确、技术先进、计划周密、风险可控和预算合理的重要性。
45 5
|
2天前
|
运维 供应链 安全
阿里云先知安全沙龙(武汉站) - 网络空间安全中的红蓝对抗实践
网络空间安全中的红蓝对抗场景通过模拟真实的攻防演练,帮助国家关键基础设施单位提升安全水平。具体案例包括快递单位、航空公司、一线城市及智能汽车品牌等,在演练中发现潜在攻击路径,有效识别和防范风险,确保系统稳定运行。演练涵盖情报收集、无差别攻击、针对性打击、稳固据点、横向渗透和控制目标等关键步骤,全面提升防护能力。
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入解析图神经网络:Graph Transformer的算法基础与工程实践
Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络(GNNs)特点的神经网络模型,专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术,实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉,显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景,并通过图书推荐系统的实例,展示了其在实际问题解决中的强大能力。
126 30
|
4天前
|
存储 监控 安全
网络安全视角:从地域到账号的阿里云日志审计实践
日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求,打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用,一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品,另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外,还可通过报表分析和告警配置,主动发现潜在的安全威胁,增强云上资产安全。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习中的卷积神经网络(CNN): 从理论到实践
本文将深入浅出地介绍卷积神经网络(CNN)的工作原理,并带领读者通过一个简单的图像分类项目,实现从理论到代码的转变。我们将探索CNN如何识别和处理图像数据,并通过实例展示如何训练一个有效的CNN模型。无论你是深度学习领域的新手还是希望扩展你的技术栈,这篇文章都将为你提供宝贵的知识和技能。
212 7
|
1月前
|
数据采集 XML 存储
构建高效的Python网络爬虫:从入门到实践
本文旨在通过深入浅出的方式,引导读者从零开始构建一个高效的Python网络爬虫。我们将探索爬虫的基本原理、核心组件以及如何利用Python的强大库进行数据抓取和处理。文章不仅提供理论指导,还结合实战案例,让读者能够快速掌握爬虫技术,并应用于实际项目中。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到有价值的内容。
|
1月前
|
弹性计算 监控 数据库
制造企业ERP系统迁移至阿里云ECS的实例,详细介绍了从需求分析、数据迁移、应用部署、网络配置到性能优化的全过程
本文通过一个制造企业ERP系统迁移至阿里云ECS的实例,详细介绍了从需求分析、数据迁移、应用部署、网络配置到性能优化的全过程,展示了企业级应用上云的实践方法与显著优势,包括弹性计算资源、高可靠性、数据安全及降低维护成本等,为企业数字化转型提供参考。
61 5
|
1月前
|
云安全 监控 安全
云计算环境下的网络安全策略与实践
在数字化时代,云计算已成为企业和个人存储、处理数据的重要方式。然而,随着云服务的普及,网络安全问题也日益凸显。本文将探讨如何在云计算环境中实施有效的网络安全措施,包括加密技术、访问控制、安全监控和应急响应计划等方面。我们将通过具体案例分析,展示如何在实际场景中应用这些策略,以保护云中的数据不受威胁。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习中的卷积神经网络:从理论到实践
【10月更文挑战第35天】在人工智能的浪潮中,深度学习技术以其强大的数据处理能力成为科技界的宠儿。其中,卷积神经网络(CNN)作为深度学习的一个重要分支,在图像识别和视频分析等领域展现出了惊人的潜力。本文将深入浅出地介绍CNN的工作原理,并结合实际代码示例,带领读者从零开始构建一个简单的CNN模型,探索其在图像分类任务中的应用。通过本文,读者不仅能够理解CNN背后的数学原理,还能学会如何利用现代深度学习框架实现自己的CNN模型。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据可视化
企业上网监控:Kibana 在网络监控数据可视化
在网络监控中,Kibana 作为一款强大的数据可视化工具,与 Elasticsearch 配合使用,可处理大量日志数据,提供丰富的可视化组件,帮助企业高效管理网络活动,保障信息安全。通过索引模式和数据映射,Kibana 能够组织和分类原始数据,支持深入分析和异常检测,助力企业识别潜在安全威胁。
63 5