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实例容灾

云栖大讲堂 2019-12-01 21:42:50 1064 浏览量 回答数 0

问题

安全白皮书-产品安全方案-实例容灾

李沃晟 2019-12-01 21:40:03 381 浏览量 回答数 0

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1、用户面承载链路故障告警,警告影响:该用户面承载的业务无法正常进行。产生告警原因:自建立模式下,当检测到本端无法和对端正常通讯时,产生此告警。 2、 SCTP链路故障告警,警告影响:导致SCTP链路上无法承载信令。产生告警原因:当基站检测到SCTP(Stream Control Transmission Protocol,流控制传输协议)链路无法承载业务时,产生此告警。 3、 X2接口故障告警,警告影响:基站释放正在通过产生告警的X2接口进行切换的用户,在该告警恢复前,基站将无法继续支持与对应基站间的X2接口切换流程,无法继续支持与对应基站间的小区干扰协调过程。产生告警原因:X2AP(X2 Application Protocol)连接在底层SCTP链路资源可用时,eNodeB将向对端eNodeB发起连接建立请求;对端eNodeB对连接请求做合法性检查,检查不通过,将无法建立连接;eNodeB收到对端eNodeB的响应后,如果发现对端eNodeB在黑名单中将无法建立连接。 当底层SCTP链路故障、X2AP协议层因配置错误或者对端eNodeB异常无法建立连接时,产生此告警。 4、 小区不可用告警,警告影响:小区状态与基带资源、射频资源、CPRI资源和传输资源这些物理资源有关,也与License有关。在物理资源不足、物理资源故障或物理资源被闭塞的情况下,小区状态会因为无可用的物理资源而变为不可用。即使物理资源可用但License不足时,也会导致小区不可用。多模场景下,由于共享资源受限(如频率、功率),也会导致小区不可用。当小区状态变为不可用,且该状态持续90秒(默认)未恢复时,将产生该告警。当小区状态变为可用,且该状态持续15秒(默认)一直可用时,则上报告警恢复。告警产生和恢复的时长可以通过SET ALMFILTER命令进行设置。产生告警原因:供电后自恢复,OMC920每隔1分钟会向被管网元发送握手请求,当被管网元三次无应答时判定通信状态为断连,上报本告警。本告警上报后,只要断连未恢复,OMC920不会因断连期间的故障原因变更而上报新的告警。OMC920会每隔2分钟重连已断开的连接,如果重连成功则自动清除本告警。 5、 S1接口故障告警,警告影响:基站将主动去激活所有与异常的S1接口相关的小区,并释放此前已经成功接入到这些小区内的所有在网用户。新的用户将无法接入到这些小区。 6、 射频单元驻波告警,警告影响:天馈接口的回波损耗过大,系统根据配置决定是否自动关闭射频单元发射通道开关,当“驻波比告警后处理开关”取值为“打开”时,射频单元发射通道开关被关闭且告警无法自动恢复,该发射通道承载的业务中断。当“驻波比告警后处理开关”取值为“关闭”时,射频单元会启动降额(默认3dB,具体由当前的业务状态决定),从而防止硬件损坏, 且告警可以自动恢复。天馈接口的回波损耗较大,导致实际输出功率减小,小区覆盖减小。产生告警原因:当射频单元与对端设备(上级/下级射频单元或BBU)间接口链路(链路层)数据收发异常时,产生此告警。 7、 射频单元维护链路异常告警, 警告影响:射频单元承载的业务中断。产生告警原因:BBU和射频单元之间通过电缆或者光纤进行连接。当BBU与射频单元间的维护链路出现异常时,产生此告警。 8、 BBU IR接口异常告警, 警告影响:在链形组网下,下级射频单元的连接链路中断,下级射频单元承载的业务中断。如果基站工作在CPRI MUX特性的组网,本制式为汇聚方且故障端口为提供汇聚功能的端口时,会造成对端制式的业务中断。在环形组网下,射频单元连接链路的可靠性下降,下级射频 单元的激活链路将倒换到备份链路上,在热环配置下对业务没有影响,在冷环配置下业务会出现短暂中断。BBU与下级射频单元的光模块的收发性能轻微恶化,可 能导致下级射频单元承载的业务质量出现轻微恶化。产生告警原因:当BBU与下级射频单元之间的光纤链路(物理层)的光信号接收异常时,产生此告警。 9、星卡锁星不足告警,警告影响:如果该告警一直存在,最终会导 致基站GPS时钟源不可用 10、 小区退服告警 ,警告影响:小区建立失败,所有业务中断。产生告警原因:当小区建立失败或小区退出服务,并且原因不是配置管理员人为闭塞时,产生此告警。 另外还有 BBU IR光模块收发异常告警, 基站控制面传输中断告警,网元连接中断,小区服务能力下降告警,射频单元IR接口异常告警,同类告警数量超出门限, BBU IR光模块/电接口不在位告警等警告类型。 此答案来源于网络,希望对您有所帮助。

养狐狸的猫 2019-12-02 02:13:16 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档问题列表日志服务如何存储、管理用户的日志?删除日志库,日志数据是否丢失?日志服务日志保存多长时间?可否修改这个保存时限?希望把日志最终存储到OSS,怎样节省在日志服务上的花费? 1. 日志服务如何存储、管理用户的日志? 日志库(Logstore)是日志服务中的日志存储和查询的基本单元,通常用于存储一类日志数据。目前,支持在控制台或者通过API完成对日志库的增删改查操作。日志库创建完成后,用户通过API或SDK向指定日志库写入日志数据。如果用户希望收集阿里云ECS服务器的数据,日志服务提供的Logtail日志收集服务同样非常方便地收集到日志数据。 2. 删除日志库,日志数据是否丢失? 删除日志库会导致日志数据丢失,请谨慎操作。 3. 日志服务日志保存多长时间?可否修改这个保存时限? 日志服务有三项功能都与日志保存时间有关,分别如下: LogHub(日志中枢)/LogSearch(日志索引与查询):根据需求自行设置。LogShipper(日志投递):日志投递至OSS、MaxCompute后,生命周期在以上产品中设置。 4. 希望把日志最终存储到OSS,怎样节省在日志服务上的花费? 日志服务的索引分析提供强大功能的同时会产生一定费用,如果您的需求是将日志保存到OSS上,且没有自定义日志查询、分析等需求,可以通过以下方式削减账单费用。 注意事项 索引默认关闭,如您并未开启索引和分析功能,请修改Logstore数据保存时间减少数据存储费用。 修改关闭索引分析功能,会使得日志关键词查询、日志统计分析、Dashboard、告警等功能不可用,请谨慎操作。 节省费用方式 修改Logstore数据保存时间。 参考操作Logstore,修改Logstore数据保存时间为1天。日志服务收取一定的Logstore数据存储费用,您可以选择缩减存储时间以降低消费。 关闭索引功能。 开启OSS投递功能,将Logstore数据准实时投递到OSS保存。 进入Logstore列表页,单击查询。 删除索引以关闭索引分析功能。 执行以上步骤后,日志服务仅收取您很低的使用LogHub功能费用,了解更多请参考计费方式。

2019-12-01 23:11:19 0 浏览量 回答数 0

问题

容器服务节点重启操作最佳实践

反向一觉 2019-12-01 21:23:26 1964 浏览量 回答数 0

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软件系统架构设计原则就是把我们在各种场景下的架构设计进行抽选化提取公共特征形成过一定的方法论,这些方法论是经过严格推敲并具备移植性的,我们在设计系统时遵从这些设计规则可以为我们的体统提供更高的扩展性、稳定性。抽象原则各平台(含基础设施、中间件技术服务、各层业务服务等)需要通过合理地抽象,将内部信息、处理与扩展能力聚合成标准的服务于扩展接口,并通过统一的形式提供给使用者,屏蔽内部的实现与运行细节。以下是一些符合抽象原则的架构规范或模式: 架构分层(layer)/级(tier),层、级间提供标准服务与数据接口 根据业务模型,统一服务标准与数据标准 使用服务目录屏蔽服务位置等实现细节 使用“逻辑库”屏蔽数据库物理细节 通过SLA,标准化服务的质量水平 提供标准插件架构支持扩展 使用标准数据库特性,保持厂商无关性 使用逻辑的网络与系统名称 使用商品化硬件单元共享原则最大化重用数据、计算资源、业务组件等资产,防止数据、逻辑与技术实现不一致性带来的管理复杂性,避免重复建设成本与管理成本,通过安全机制保证共享资产的合法使用,通过业务分级保障共享资源效益最大化。 以下是一些符合共享原则的架构规范或模式:同一业务服务有唯一提供者 同一技术服务有唯一提供者 同一数据有唯一可信源 控制技术多样性 (但需要同时防止厂商绑定) 服务具备互操作性 服务具备易用性 统一的身份、访问控制与加解密机制 为共享服务提供多租户能力 (Multi-tenancy) 提供访问计量与控制能力 提供业务分级能力,对不同级别的业务提供区分服务 自治原则每一个组件(计算资源、业务组件、信息实体等)具备最大可能的自我完备性,可独立运行、监控、部署、配置与禁用,具备确定的SLA,并与其它组件之间以松散耦合的方式进行协作。当依赖的组件不存在或者无法正常提供服务时,能够以良好的方式降级,且在故障解除后自动恢复。 以下是一些符合自治原则的架构规范或模式:基于开-闭原则(OCP)设计组件 应用无启动依赖 最小化运行依赖集 根据运行依赖关系合理安排组件物理colocation 能够隔离依赖组件的故障 异步调用 (提升异常流量的承载能力,简化故障隔离的实现) 具备自我健康检查能力 具备自我恢复能力 无状态设计 冗余原则各组件(计算资源、业务组件、数据等)都必须有充分、合理的冗余实例,保证单一组件实例失效不影响业务正常运行(多活/热备),或可以通过切换备份实例快速恢复(温备/冷备),不会丢失不可恢复的数据。针对不同类型的组件,需要明确定义冗余量与冗余类型。 以下是一些符合冗余原则的架构规范或模式:高可用水平扩展服务器集群(负载均衡、健康检查与自动切换) 无单点设计 (含逻辑单点) 采用“随机写”策略的数据库水平拆分 Failover数据库 N+1或N+x设计 “多活”数据中心 数据复制 灾难备份 分布原则整个系统拆分成职责清晰、粒度恰当、便于管理的组件,各组件(计算资源、业务组件、数据等)可分布部署运行。组件的拆分与分布可以采取复制、根据功能垂直拆分、或根据用户与访问模式水平拆分等形式。 以下是一些符合分布原则的架构规范或模式:读写分离设计 垂直分拆 水平分拆 柔性的分布事务 自动原则系统设计了具备自监控、自管理、自适应与自优化能力,可以随着业务量与访问模式的变化、以及其它内、外部因素的改变,自动地对资源进行调度、调整服务策略,保障自身的稳定与服务的质量。 以下是一些符合自动原则的架构规范或模式:监控每一个服务的质量与资源的状态与报警 从客户视角监控最终服务的质量 统一、自动的错误报告、管理与响应 提供完备的配置能力 自动化系统安装 自动化应用部署 自动化资源分配 可以mark up/mark down服务 支持优雅降级 自动拒绝超出SLA之外异常流量 作者:技术僧 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/Bryans/article/details/80545040 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

wangccsy 2019-12-02 01:46:48 0 浏览量 回答数 0

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互联网金融中台 以强大的业务中台为支撑,支持产品快速组合创新。 基于蚂蚁金服中台战略及架构的最佳实践,将企业级公共能力进行抽象,形成以客户服务、运营服务、分布式架构为基础的业务中台体系,实现开放、可扩展、组件化、分布式的业务架构,支持业务快速、高效、低成本创新,满足互联网场景化快速多变的业务发展需求。 强大的业务支撑能力 将企业级公共能力进行抽象,形成各大能力中心,并沉淀到业务中台,以更强大的复用技术提升业务敏捷性,支持业务快速、高效、低成本创新。 快速迭代创新能力 实践大中台战略,基于能力中心与分布式金融核心套件,支持产品快速组合创新。以强大的业务中台为支撑,快速实现产品迭代,满足多变需求。 标准化和可扩展能力 中台屏蔽技术复杂性,使得业务无感知,使得中台参与者能以统一的标准进行协同和技术开发,降低协作成本。能够基于已有的系统能力进行定制扩展或配置,提升复用性同时又满足差异性的要求。 分布式技术能力 提供金融级分布式框架和金融级分布式数据库,支持多租户,支持海量用户的高业务并发场景。提供大数据和人工智能的中台能力建设,支持分布式金融核心系统的异地多活架构。 金融级云原生应用 满足金融业务发展和严苛场景考验,让云计算更懂金融。 蚂蚁金服自主研发的金融级分布式架构平台,专注为金融用户提供全栈式的基础架构能力,保证风险安全的同时帮助业务需求敏捷迭代,同时满足异地容灾、低成本快速扩容的需求 解决传统集中式架构转型的困难,打造大规模高可用分布式系统架构,支撑金融业务创新。 资损防控、无损容灾 保证在分布式架构下承受高并发交易,在系统扩展、容灾恢复、更新发布时确保数据无损,服务可用。 异地多活、无限扩展 使系统容量能在多个数据中心内任意扩展和调度,充分利用服务器资源,提供机房级容灾能力,保证业务连续性。 全栈开放、开源共建 技术栈全面开源共建、保存社区中立、兼容社区 兼容开源生态,组件可插拔, SOFAStack 组件与其它开源组件可相互集成或替换。 异构应用融合迁移 面向未来架构的微服务平台。 微服务平台通过 SOFA 微服务和 Service Mesh 微服务,提供了既支持 SOFA 框架又支持 Service Mesh 架构的微服务管理和治理能力,解决用户在技术转型期间与未改造的遗留系统相互之间打通和过渡问题,帮助金融机构平稳的从传统的集中式、微服务架构演进到云原生架构。 多协议兼容 既能借助蚂蚁金服久经考验的微服务框架 SOFA 在云上构建微服务应用,也可以支持原生 Dubbo 和 Spring Cloud 上云,无需构建 ZooKeeper,Eureka,Consul 等微服务依赖的自建服务,极大降低运维成本。 跨平台无侵入 业务应用系统通过 Service Mesh 技术架构轻量级接入,实现对应用无侵入的服务注册与服务治理方案,减少改造成本。同时,该方案支持容器平台、虚拟机平台,能够满足企业用户未容器化的场景对 Service Mesh 架构转型的需求。 简单易用易维护 微服务平台提供集中式图形化易操作的管理平台,满足企业级高级特性需求,简化分布式应用的服务管理、服务治理、可观察性、配置管理等能力,让用户便捷的对应用服务统一管理和治理。 异地多活单元化架构 “三地五中心”部署模式的技术创新。 该架构解决方案下,可以避免跨机房、跨城市访问的延迟,真正实现异地多活部署,不但消除了传统“两地三中心”架构中的单独冷备中心,并提升了灾备高可用能力,无论在成本还是在伸缩性、高可用方面,都带来了巨大的优势。 保证数据安全和业务连续性 消除了传统架构下启用灾备时可能数据受损或丢失,因而无法保障金融级的数据完整性和一致性这一致命缺点。 多机房、多地域无损容灾 真正实现异地多活部署的单元化架构,支撑更稳定、更高效、更低成本的金融级服务,并极大提升了灾备能力到异地无损容灾级别。 提升机房资源利用率 消除了传统“两地三中心”架构中诸如存在平时不提供服务的单独冷备中心等不足,极大降低了运行成本。

LiuWH 2020-03-24 22:20:15 0 浏览量 回答数 0

问题

RowInBatchGetRowResponse

云栖大讲堂 2019-12-01 21:01:28 1307 浏览量 回答数 0

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本文简单介绍RDS MySQL及相关概念。 概述 阿里云关系型数据库(Relational Database Service,简称 RDS)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和SSD盘高性能存储,RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS(高度兼容 Oracle)和MariaDB引擎,并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。关于RDS的优势与价值,请参见产品优势。 如果您需要获取人工帮助,可以在RDS管理控制台的右上角选择工单 > 提交工单。如果业务复杂,您也可以购买支持计划,获取由IM企业群、技术服务经理(TAM)、服务经理等提供的专属支持。 有关阿里云关系型数据库RDS更多介绍信息,请查看产品详情 。 RDS MySQL RDS MySQL基于阿里巴巴的MySQL源码分支,经过双十一高并发、大数据量的考验,拥有优良的性能。RDS MySQL支持实例管理、账号管理、数据库管理、备份恢复、白名单、透明数据加密以及数据迁移等基本功能。除此之外还提供如下高级功能: 只读实例:在对数据库有少量写请求,但有大量读请求的应用场景下,单个实例可能无法承受读取压力,甚至对业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展,分担数据库压力,您可以创建一个或多个只读实例,利用只读实例满足大量的数据库读取需求,增加应用的吞吐量。 读写分离:读写分离功能是在只读实例的基础上,额外提供了一个读写分离地址,联动主实例及其所有只读实例,创建自动的读写分离链路。应用程序只需连接读写分离地址进行数据读取及写入操作,读写分离程序会自动将写入请求发往主实例,而将读取请求按照权重发往各个只读实例。用户只需通过添加只读实例的个数,即可不断扩展系统的处理能力,应用程序上无需做任何修改。 数据库独享代理:数据库独享代理服务是使用独立代理计算资源为当前实例提供代理服务,提供更多高级功能,例如读写分离、短连接优化、事务拆分等。 主机组:主机组功能是以集群形式批量管理实例,一个地域创建多个主机组,一个主机组包含多个主机,一个主机包含多个实例。 CloudDBA数据库性能优化:针对SQL语句性能、CPU使用率、IOPS使用率、内存使用率、磁盘空间使用率、连接数、锁信息、热点表等,CloudDBA提供了智能的诊断及优化功能,能最大限度发现数据库存在的或潜在的健康问题。CloudDBA的诊断基于单个实例,会提供问题详情及相应的解决方案,为您维护实例带来极大的便利。 RDS MySQL支持的功能请参见MySQL功能概览。 声明 本文档中描述的部分产品特性或者服务可能不在您的购买或使用范围之内,请以实际商业合同和条款为准。本文档内容仅作为指导使用,文档中的所有内容不构成任何明示或暗示的担保。 基本概念 实例:一个独立占用物理内存的数据库服务进程,用户可以设置不同的内存大小、磁盘空间和数据库类型。其中内存的规格会决定该实例的性能。实例创建后可以变更配置和删除实例。 数据库:在一个实例下创建的逻辑单元,一个实例可以创建多个数据库,数据库在实例内的命名唯一。 地域和可用区:地域是指物理的数据中心。可用区是指在同一地域内,电力和网络互相独立的物理区域。更多信息请参考阿里云全球基础设施。 通用描述约定 描述 说明 本地数据库 指代部署在本地机房或者非阿里云RDS上的数据库。 RDS XX(XX 为 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS或MariaDB) 指代某一数据库类型的RDS,如RDS MySQL是指在RDS上开通的数据库引擎为MySQL的实例。

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-09 10:46:39 0 浏览量 回答数 0

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本文简单介绍RDS MySQL及相关概念。 概述 阿里云关系型数据库(Relational Database Service,简称 RDS)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和SSD盘高性能存储,RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS(高度兼容 Oracle)和MariaDB引擎,并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。关于RDS的优势与价值,请参见产品优势。 如果您需要获取人工帮助,可以在RDS管理控制台的右上角选择工单 > 提交工单。如果业务复杂,您也可以购买支持计划,获取由IM企业群、技术服务经理(TAM)、服务经理等提供的专属支持。 有关阿里云关系型数据库RDS更多介绍信息,请查看产品详情 。 RDS MySQL RDS MySQL基于阿里巴巴的MySQL源码分支,经过双十一高并发、大数据量的考验,拥有优良的性能。RDS MySQL支持实例管理、账号管理、数据库管理、备份恢复、白名单、透明数据加密以及数据迁移等基本功能。除此之外还提供如下高级功能: 只读实例:在对数据库有少量写请求,但有大量读请求的应用场景下,单个实例可能无法承受读取压力,甚至对业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展,分担数据库压力,您可以创建一个或多个只读实例,利用只读实例满足大量的数据库读取需求,增加应用的吞吐量。 读写分离:读写分离功能是在只读实例的基础上,额外提供了一个读写分离地址,联动主实例及其所有只读实例,创建自动的读写分离链路。应用程序只需连接读写分离地址进行数据读取及写入操作,读写分离程序会自动将写入请求发往主实例,而将读取请求按照权重发往各个只读实例。用户只需通过添加只读实例的个数,即可不断扩展系统的处理能力,应用程序上无需做任何修改。 数据库独享代理:数据库独享代理服务是使用独立代理计算资源为当前实例提供代理服务,提供更多高级功能,例如读写分离、短连接优化、事务拆分等。 主机组:主机组功能是以集群形式批量管理实例,一个地域创建多个主机组,一个主机组包含多个主机,一个主机包含多个实例。 CloudDBA数据库性能优化:针对SQL语句性能、CPU使用率、IOPS使用率、内存使用率、磁盘空间使用率、连接数、锁信息、热点表等,CloudDBA提供了智能的诊断及优化功能,能最大限度发现数据库存在的或潜在的健康问题。CloudDBA的诊断基于单个实例,会提供问题详情及相应的解决方案,为您维护实例带来极大的便利。 RDS MySQL支持的功能请参见MySQL功能概览。 声明 本文档中描述的部分产品特性或者服务可能不在您的购买或使用范围之内,请以实际商业合同和条款为准。本文档内容仅作为指导使用,文档中的所有内容不构成任何明示或暗示的担保。 基本概念 实例:一个独立占用物理内存的数据库服务进程,用户可以设置不同的内存大小、磁盘空间和数据库类型。其中内存的规格会决定该实例的性能。实例创建后可以变更配置和删除实例。 数据库:在一个实例下创建的逻辑单元,一个实例可以创建多个数据库,数据库在实例内的命名唯一。 地域和可用区:地域是指物理的数据中心。可用区是指在同一地域内,电力和网络互相独立的物理区域。更多信息请参考阿里云全球基础设施。 通用描述约定 描述 说明 本地数据库 指代部署在本地机房或者非阿里云RDS上的数据库。 RDS XX(XX 为 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS或MariaDB) 指代某一数据库类型的RDS,如RDS MySQL是指在RDS上开通的数据库引擎为MySQL的实例。

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-09 10:46:43 0 浏览量 回答数 0

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云服务器ECS具有广泛的应用场景,既可以作为Web服务器或者应用服务器单独使用,又可以与其他阿里云服务集成提供丰富的解决方案。 说明 云服务器ECS的典型应用场景包括却不限于本文描述,您可以在使用云服务器ECS的同时发现云计算带来的技术红利。 企业官网或轻量的Web应用 网站初始阶段访问量小,只需要一台低配置的云服务器ECS实例即可运行Apache或Nginx等Web应用程序、数据库、存储文件等。随着网站发展,您可以随时升级ECS实例的配置,或者增加ECS实例数量,无需担心低配计算单元在业务突增时带来的资源不足。 多媒体以及高并发应用或网站 云服务器ECS与对象存储OSS搭配,对象存储OSS承载静态图片、视频或者下载包,进而降低存储费用。同时配合内容分发网络CDN和负载均衡SLB,可大幅减少用户访问等待时间、降低网络带宽费用以及提高可用性。更多详情,请参见对象存储OSS、CDN和负载均衡。 高I/O要求数据库 支持承载高I/O要求的数据库,如OLTP类型数据库以及NoSQL类型数据库。您可以使用较高配置的I/O优化型云服务器ECS,同时采用ESSD云盘,可实现高I/O并发响应和更高的数据可靠性。您也可以使用多台中等偏下配置的I/O优化型ECS实例,搭配负载均衡SLB,建设高可用底层架构。更多详情,请参见ESSD云盘和负载均衡。 访问量波动剧烈的应用或网站 某些应用,如抢红包应用、优惠券发放应用、电商网站和票务网站,访问量可能会在短时间内产生巨大的波动。您可以配合使用弹性伸缩,自动化实现在请求高峰来临前增加ECS实例,并在进入请求低谷时减少ECS实例。满足访问量达到峰值时对资源的要求,同时降低了成本。如果搭配负载均衡SLB,您还可以实现高可用应用架构。更多详情,请参见弹性伸缩和负载均衡。 大数据及实时在线或离线分析 云服务器ECS提供了大数据类型实例规格族,支持Hadoop分布式计算、日志处理和大型数据仓库等业务场景。由于大数据类型实例规格采用了本地存储的架构,云服务器ECS在保证海量存储空间、高存储性能的前提下,可以为云端的Hadoop集群、Spark集群提供更高的网络性能。更多详情,请参见大数据型实例规格族。 机器学习和深度学习等AI应用 通过采用GPU计算型实例,您可以搭建基于TensorFlow框架等的AI应用。此外,GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求,适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端场景。更多详情,请参见GPU计算型实例。 更多案例 更多关于云服务器ECS的应用场景,请参见云服务器ECS客户案例。

1934890530796658 2020-03-24 14:02:56 0 浏览量 回答数 0

问题

订阅日志服务数据的用户手册

云栖大讲堂 2019-12-01 20:56:31 1339 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称 OSS),是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。它具有与平台无关的RESTful API接口,能够提供99.999999999%(11个9)的数据可靠性和99.99%的服务可用性。您可以在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。 您可以使用阿里云提供的API、SDK接口或者OSS迁移工具轻松地将海量数据移入或移出阿里云OSS。数据存储到阿里云OSS以后,您可以选择标准类型(Standard)的阿里云OSS服务作为移动应用、大型网站、图片分享或热点音视频的主要存储方式,也可以选择成本更低、存储期限更长的低频访问类型(Infrequent Access)和归档类型(Archive)的阿里云OSS服务作为不经常访问数据的备份和归档。 相关概念 存储空间(Bucket) 存储空间是您用于存储对象(Object)的容器,所有的对象都必须隶属于某个存储空间。您可以设置和修改存储空间属性用来控制地域、访问权限、生命周期等,这些属性设置直接作用于该存储空间内所有对象,因此您可以通过灵活创建不同的存储空间来完成不同的管理功能。 对象/文件(Object) 对象是 OSS 存储数据的基本单元,也被称为OSS的文件。对象由元信息(Object Meta),用户数据(Data)和文件名(Key)组成。对象由存储空间内部唯一的Key来标识。对象元信息是一个键值对,表示了对象的一些属性,比如最后修改时间、大小等信息,同时您也可以在元信息中存储一些自定义的信息。 地域(Region) 地域表示 OSS 的数据中心所在物理位置。您可以根据费用、请求来源等综合选择数据存储的地域。详情请查看OSS已经开通的Region。 访问域名(Endpoint) Endpoint 表示OSS对外服务的访问域名。OSS以HTTP RESTful API的形式对外提供服务,当访问不同地域的时候,需要不同的域名。通过内网和外网访问同一个地域所需要的域名也是不同的。具体的内容请参见各个Region对应的Endpoint。 访问密钥(AccessKey) AccessKey,简称 AK,指的是访问身份验证中用到的AccessKeyId 和AccessKeySecret。OSS通过使用AccessKeyId 和AccessKeySecret对称加密的方法来验证某个请求的发送者身份。AccessKeyId用于标识用户,AccessKeySecret是用户用于加密签名字符串和OSS用来验证签名字符串的密钥,其中AccessKeySecret 必须保密。 相关服务 您把数据存储到OSS以后,就可以使用阿里云提供的其他产品和服务对其进行相关操作。 以下是您会经常使用到的阿里云产品和服务: 云服务器ECS:提供简单高效、处理能力可弹性伸缩的云端计算服务。请参见ECS产品详情页面。 内容分发网络CDN:将源站资源缓存到各区域的边缘节点,供您就近快速获取内容。请参见CDN产品详情页面。 E-MapReduce:构建于阿里云云服务器 ECS 上的大数据处理的系统解决方案,基于开源的 Apache Hadoop 和 Apache Spark,方便您分析和处理自己的数据。请参见E-MapReduce产品详情页面。 媒体处理:将存储于OSS的音视频转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。并基于海量数据深度学习,对音视频的内容、文字、语音、场景多模态分析,实现智能审核、内容理解、智能编辑。请参见媒体处理产品详情页面。 使用OSS 阿里云提供了Web服务页面,方便您管理对象存储OSS。您可以登录OSS管理控制台,操作存储空间和对象。关于管理控制台的操作,请参见控制台用户指南。 阿里云也提供了丰富的API接口和各种语言的SDK包,方便您灵活地管理对象存储OSS。请参见OSS API参考和OSS SDK参考。 OSS定价 传统的存储服务供应商会要求您购买预定量的存储和网络传输容量,如果超出此容量,就会关闭对应的服务或者收取高昂的超容量费用;如果没有超过此容量,又需要您按照全部容量支付费用。 对象存储OSS仅按照您的实际使用容量收费,您无需预先购买存储和流量容量,随着您业务的发展,您将享受到更多的基础设施成本优势。 关于对象存储OSS的价格,请参见OSS详细价格信息。关于OSS的计量计费方式,请参见OSS计量项和计费项。 学习路径图 您可以通过OSS产品学习路径图快速了解OSS,学习相关的基础操作,并利用丰富的API、SDK包和便捷工具进行二次开发。 视频

2019-12-01 23:12:03 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称 OSS),是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。它具有与平台无关的RESTful API接口,能够提供99.999999999%(11个9)的数据可靠性和99.99%的服务可用性。您可以在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。 您可以使用阿里云提供的API、SDK接口或者OSS迁移工具轻松地将海量数据移入或移出阿里云OSS。数据存储到阿里云OSS以后,您可以选择标准类型(Standard)的阿里云OSS服务作为移动应用、大型网站、图片分享或热点音视频的主要存储方式,也可以选择成本更低、存储期限更长的低频访问类型(Infrequent Access)和归档类型(Archive)的阿里云OSS服务作为不经常访问数据的备份和归档。 相关概念 存储空间(Bucket) 存储空间是您用于存储对象(Object)的容器,所有的对象都必须隶属于某个存储空间。您可以设置和修改存储空间属性用来控制地域、访问权限、生命周期等,这些属性设置直接作用于该存储空间内所有对象,因此您可以通过灵活创建不同的存储空间来完成不同的管理功能。 对象/文件(Object) 对象是 OSS 存储数据的基本单元,也被称为OSS的文件。对象由元信息(Object Meta),用户数据(Data)和文件名(Key)组成。对象由存储空间内部唯一的Key来标识。对象元信息是一个键值对,表示了对象的一些属性,比如最后修改时间、大小等信息,同时您也可以在元信息中存储一些自定义的信息。 地域(Region) 地域表示 OSS 的数据中心所在物理位置。您可以根据费用、请求来源等综合选择数据存储的地域。详情请查看OSS已经开通的Region。 访问域名(Endpoint) Endpoint 表示OSS对外服务的访问域名。OSS以HTTP RESTful API的形式对外提供服务,当访问不同地域的时候,需要不同的域名。通过内网和外网访问同一个地域所需要的域名也是不同的。具体的内容请参见各个Region对应的Endpoint。 访问密钥(AccessKey) AccessKey,简称 AK,指的是访问身份验证中用到的AccessKeyId 和AccessKeySecret。OSS通过使用AccessKeyId 和AccessKeySecret对称加密的方法来验证某个请求的发送者身份。AccessKeyId用于标识用户,AccessKeySecret是用户用于加密签名字符串和OSS用来验证签名字符串的密钥,其中AccessKeySecret 必须保密。 相关服务 您把数据存储到OSS以后,就可以使用阿里云提供的其他产品和服务对其进行相关操作。 以下是您会经常使用到的阿里云产品和服务: 云服务器ECS:提供简单高效、处理能力可弹性伸缩的云端计算服务。请参见ECS产品详情页面。 内容分发网络CDN:将源站资源缓存到各区域的边缘节点,供您就近快速获取内容。请参见CDN产品详情页面。 E-MapReduce:构建于阿里云云服务器 ECS 上的大数据处理的系统解决方案,基于开源的 Apache Hadoop 和 Apache Spark,方便您分析和处理自己的数据。请参见E-MapReduce产品详情页面。 媒体处理:将存储于OSS的音视频转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。并基于海量数据深度学习,对音视频的内容、文字、语音、场景多模态分析,实现智能审核、内容理解、智能编辑。请参见媒体处理产品详情页面。 使用OSS 阿里云提供了Web服务页面,方便您管理对象存储OSS。您可以登录OSS管理控制台,操作存储空间和对象。关于管理控制台的操作,请参见控制台用户指南。 阿里云也提供了丰富的API接口和各种语言的SDK包,方便您灵活地管理对象存储OSS。请参见OSS API参考和OSS SDK参考。 OSS定价 传统的存储服务供应商会要求您购买预定量的存储和网络传输容量,如果超出此容量,就会关闭对应的服务或者收取高昂的超容量费用;如果没有超过此容量,又需要您按照全部容量支付费用。 对象存储OSS仅按照您的实际使用容量收费,您无需预先购买存储和流量容量,随着您业务的发展,您将享受到更多的基础设施成本优势。 关于对象存储OSS的价格,请参见OSS详细价格信息。关于OSS的计量计费方式,请参见OSS计量项和计费项。 学习路径图 您可以通过OSS产品学习路径图快速了解OSS,学习相关的基础操作,并利用丰富的API、SDK包和便捷工具进行二次开发。 视频

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详细解答可以参考官方帮助文档 阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称 OSS),是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。它具有与平台无关的RESTful API接口,能够提供99.999999999%(11个9)的数据可靠性和99.99%的服务可用性。您可以在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。 您可以使用阿里云提供的API、SDK接口或者OSS迁移工具轻松地将海量数据移入或移出阿里云OSS。数据存储到阿里云OSS以后,您可以选择标准类型(Standard)的阿里云OSS服务作为移动应用、大型网站、图片分享或热点音视频的主要存储方式,也可以选择成本更低、存储期限更长的低频访问类型(Infrequent Access)和归档类型(Archive)的阿里云OSS服务作为不经常访问数据的备份和归档。 相关概念 存储空间(Bucket) 存储空间是您用于存储对象(Object)的容器,所有的对象都必须隶属于某个存储空间。您可以设置和修改存储空间属性用来控制地域、访问权限、生命周期等,这些属性设置直接作用于该存储空间内所有对象,因此您可以通过灵活创建不同的存储空间来完成不同的管理功能。 对象/文件(Object) 对象是 OSS 存储数据的基本单元,也被称为OSS的文件。对象由元信息(Object Meta),用户数据(Data)和文件名(Key)组成。对象由存储空间内部唯一的Key来标识。对象元信息是一个键值对,表示了对象的一些属性,比如最后修改时间、大小等信息,同时您也可以在元信息中存储一些自定义的信息。 地域(Region) 地域表示 OSS 的数据中心所在物理位置。您可以根据费用、请求来源等综合选择数据存储的地域。详情请查看OSS已经开通的Region。 访问域名(Endpoint) Endpoint 表示OSS对外服务的访问域名。OSS以HTTP RESTful API的形式对外提供服务,当访问不同地域的时候,需要不同的域名。通过内网和外网访问同一个地域所需要的域名也是不同的。具体的内容请参见各个Region对应的Endpoint。 访问密钥(AccessKey) AccessKey,简称 AK,指的是访问身份验证中用到的AccessKeyId 和AccessKeySecret。OSS通过使用AccessKeyId 和AccessKeySecret对称加密的方法来验证某个请求的发送者身份。AccessKeyId用于标识用户,AccessKeySecret是用户用于加密签名字符串和OSS用来验证签名字符串的密钥,其中AccessKeySecret 必须保密。 相关服务 您把数据存储到OSS以后,就可以使用阿里云提供的其他产品和服务对其进行相关操作。 以下是您会经常使用到的阿里云产品和服务: 云服务器ECS:提供简单高效、处理能力可弹性伸缩的云端计算服务。请参见ECS产品详情页面。 内容分发网络CDN:将源站资源缓存到各区域的边缘节点,供您就近快速获取内容。请参见CDN产品详情页面。 E-MapReduce:构建于阿里云云服务器 ECS 上的大数据处理的系统解决方案,基于开源的 Apache Hadoop 和 Apache Spark,方便您分析和处理自己的数据。请参见E-MapReduce产品详情页面。 媒体处理:将存储于OSS的音视频转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。并基于海量数据深度学习,对音视频的内容、文字、语音、场景多模态分析,实现智能审核、内容理解、智能编辑。请参见媒体处理产品详情页面。 使用OSS 阿里云提供了Web服务页面,方便您管理对象存储OSS。您可以登录OSS管理控制台,操作存储空间和对象。关于管理控制台的操作,请参见控制台用户指南。 阿里云也提供了丰富的API接口和各种语言的SDK包,方便您灵活地管理对象存储OSS。请参见OSS API参考和OSS SDK参考。 OSS定价 传统的存储服务供应商会要求您购买预定量的存储和网络传输容量,如果超出此容量,就会关闭对应的服务或者收取高昂的超容量费用;如果没有超过此容量,又需要您按照全部容量支付费用。 对象存储OSS仅按照您的实际使用容量收费,您无需预先购买存储和流量容量,随着您业务的发展,您将享受到更多的基础设施成本优势。 关于对象存储OSS的价格,请参见OSS详细价格信息。关于OSS的计量计费方式,请参见OSS计量项和计费项。 学习路径图 您可以通过OSS产品学习路径图快速了解OSS,学习相关的基础操作,并利用丰富的API、SDK包和便捷工具进行二次开发。 视频

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详细解答可以参考官方帮助文档 阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称 OSS),是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。它具有与平台无关的RESTful API接口,能够提供99.999999999%(11个9)的数据可靠性和99.99%的服务可用性。您可以在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。 您可以使用阿里云提供的API、SDK接口或者OSS迁移工具轻松地将海量数据移入或移出阿里云OSS。数据存储到阿里云OSS以后,您可以选择标准类型(Standard)的阿里云OSS服务作为移动应用、大型网站、图片分享或热点音视频的主要存储方式,也可以选择成本更低、存储期限更长的低频访问类型(Infrequent Access)和归档类型(Archive)的阿里云OSS服务作为不经常访问数据的备份和归档。 相关概念 存储空间(Bucket) 存储空间是您用于存储对象(Object)的容器,所有的对象都必须隶属于某个存储空间。您可以设置和修改存储空间属性用来控制地域、访问权限、生命周期等,这些属性设置直接作用于该存储空间内所有对象,因此您可以通过灵活创建不同的存储空间来完成不同的管理功能。 对象/文件(Object) 对象是 OSS 存储数据的基本单元,也被称为OSS的文件。对象由元信息(Object Meta),用户数据(Data)和文件名(Key)组成。对象由存储空间内部唯一的Key来标识。对象元信息是一个键值对,表示了对象的一些属性,比如最后修改时间、大小等信息,同时您也可以在元信息中存储一些自定义的信息。 地域(Region) 地域表示 OSS 的数据中心所在物理位置。您可以根据费用、请求来源等综合选择数据存储的地域。详情请查看OSS已经开通的Region。 访问域名(Endpoint) Endpoint 表示OSS对外服务的访问域名。OSS以HTTP RESTful API的形式对外提供服务,当访问不同地域的时候,需要不同的域名。通过内网和外网访问同一个地域所需要的域名也是不同的。具体的内容请参见各个Region对应的Endpoint。 访问密钥(AccessKey) AccessKey,简称 AK,指的是访问身份验证中用到的AccessKeyId 和AccessKeySecret。OSS通过使用AccessKeyId 和AccessKeySecret对称加密的方法来验证某个请求的发送者身份。AccessKeyId用于标识用户,AccessKeySecret是用户用于加密签名字符串和OSS用来验证签名字符串的密钥,其中AccessKeySecret 必须保密。 相关服务 您把数据存储到OSS以后,就可以使用阿里云提供的其他产品和服务对其进行相关操作。 以下是您会经常使用到的阿里云产品和服务: 云服务器ECS:提供简单高效、处理能力可弹性伸缩的云端计算服务。请参见ECS产品详情页面。 内容分发网络CDN:将源站资源缓存到各区域的边缘节点,供您就近快速获取内容。请参见CDN产品详情页面。 E-MapReduce:构建于阿里云云服务器 ECS 上的大数据处理的系统解决方案,基于开源的 Apache Hadoop 和 Apache Spark,方便您分析和处理自己的数据。请参见E-MapReduce产品详情页面。 媒体处理:将存储于OSS的音视频转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。并基于海量数据深度学习,对音视频的内容、文字、语音、场景多模态分析,实现智能审核、内容理解、智能编辑。请参见媒体处理产品详情页面。 使用OSS 阿里云提供了Web服务页面,方便您管理对象存储OSS。您可以登录OSS管理控制台,操作存储空间和对象。关于管理控制台的操作,请参见控制台用户指南。 阿里云也提供了丰富的API接口和各种语言的SDK包,方便您灵活地管理对象存储OSS。请参见OSS API参考和OSS SDK参考。 OSS定价 传统的存储服务供应商会要求您购买预定量的存储和网络传输容量,如果超出此容量,就会关闭对应的服务或者收取高昂的超容量费用;如果没有超过此容量,又需要您按照全部容量支付费用。 对象存储OSS仅按照您的实际使用容量收费,您无需预先购买存储和流量容量,随着您业务的发展,您将享受到更多的基础设施成本优势。 关于对象存储OSS的价格,请参见OSS详细价格信息。关于OSS的计量计费方式,请参见OSS计量项和计费项。 学习路径图 您可以通过OSS产品学习路径图快速了解OSS,学习相关的基础操作,并利用丰富的API、SDK包和便捷工具进行二次开发。 视频

2019-12-01 23:12:03 0 浏览量 回答数 0

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存储类型(Storage Class) OSS 提供标准、低频访问、归档三种存储类型,全面覆盖从热到冷的各种数据存储场景。其中标准存储类型提供高可靠、高可用、高性能的对象存储服务,能够支持频繁的数据访问;低频访问存储类型适合长期保存不经常访问的数据(平均每月访问频率 1 到 2 次),存储单价低于标准类型;归档存储类型适合需要长期保存(建议半年以上)的归档数据,在三种存储类型中单价最低。详情请参见存储类型介绍。 存储空间(Bucket) 存储空间是您用于存储对象(Object)的容器,所有的对象都必须隶属于某个存储空间。存储空间具有各种配置属性,包括地域、访问权限、存储类型等。您可以根据实际需求,创建不同类型的存储空间来存储不同的数据。创建存储空间请参见创建存储空间。 对象/文件(Object) 对象是 OSS 存储数据的基本单元,也被称为 OSS 的文件。对象由元信息(Object Meta)、用户数据(Data)和文件名(Key)组成。对象由存储空间内部唯一的 Key 来标识。对象元信息是一组键值对,表示了对象的一些属性,例如最后修改时间、大小等信息,同时您也可以在元信息中存储一些自定义的信息。 地域(Region) 地域表示 OSS 的数据中心所在物理位置。您可以根据费用、请求来源等选择合适的地域创建 Bucket。详情请参见 OSS 已开通的Region。 访问域名(Endpoint) Endpoint 表示 OSS 对外服务的访问域名。OSS 以 HTTP RESTful API 的形式对外提供服务,当访问不同地域的时候,需要不同的域名。通过内网和外网访问同一个地域所需要的域名也是不同的。具体的内容请参见各个 Region 对应的 Endpoint。 访问密钥(AccessKey) AccessKey(简称 AK)指的是访问身份验证中用到的 AccessKeyId 和 AccessKeySecret。OSS 通过使用 AccessKeyId 和 AccessKeySecret 对称加密的方法来验证某个请求的发送者身份。AccessKeyId 用于标识用户;AccessKeySecret 是用户用于加密签名字符串和 OSS 用来验证签名字符串的密钥,必须保密。

剑曼红尘 2020-03-26 17:12:04 0 浏览量 回答数 0

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好用~ 云服务器ECS具有广泛的应用场景,既可以作为Web服务器或者应用服务器单独使用,又可以与其他阿里云服务集成提供丰富的解决方案。 说明 云服务器ECS的典型应用场景包括却不限于本文描述,您可以在使用云服务器ECS的同时发现云计算带来的技术红利。 企业官网或轻量的Web应用 网站初始阶段访问量小,只需要一台低配置的云服务器ECS实例即可运行Apache或Nginx等Web应用程序、数据库、存储文件等。随着网站发展,您可以随时升级ECS实例的配置,或者增加ECS实例数量,无需担心低配计算单元在业务突增时带来的资源不足。 多媒体以及高并发应用或网站 云服务器ECS与对象存储OSS搭配,对象存储OSS承载静态图片、视频或者下载包,进而降低存储费用。同时配合内容分发网络CDN和负载均衡SLB,可大幅减少用户访问等待时间、降低网络带宽费用以及提高可用性。更多详情,请参见对象存储OSS、CDN和负载均衡。

问问小秘 2020-06-29 13:09:58 0 浏览量 回答数 0

问题

让云计算真正省钱,解决云存储架构九个问题让云计算真正省钱

hamtyb 2019-12-01 20:27:33 11001 浏览量 回答数 4

问题

围绕着内存数据库的4个流言

sunny夏筱 2019-12-01 21:46:19 7513 浏览量 回答数 3

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围绕着内存数据库的4个流言

doudou1 2019-12-01 21:17:05 9279 浏览量 回答数 0

问题

比较Apache Hadoop生态系统中不同的文件格式和存储引擎的性能

anrui2016 2019-12-01 22:03:39 2706 浏览量 回答数 0

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本文介绍如何在本地块网关控制台创建iSCSI卷。 前提条件 已注册阿里云账号,并完成实名认证,详情请参见阿里云账号注册流程。 说明 建议您使用RAM账户登录云存储网关控制台进行相关操作,详情请参见账号访问控制。 已开通云存储网关服务。 首次登录云存储网关控制台时,根据页面提示开通云存储网关服务。 已部署本地块网关控制台,详情请参见部署本地块网关控制台。 已创建OSS Bucket,详情请参见创建存储空间。 说明 目前块网关只支持标准(Standard)类型和低频访问(IA)类型的OSS Bucket。 已添加磁盘,详情请参见添加磁盘。 步骤一:创建缓存 如果您要创建缓存模式的iSCSI卷,则需要先创建缓存。 在浏览器中,输入https://<块网关IP地址>访问本地块网关控制台。 输入用户名和密码,单击确认。 选择缓存设置页面,单击创建。 在创建缓存对话框中,选择可用的硬盘。 在部署平台添加磁盘后,此处才有可用的硬盘,详情请参见添加磁盘。 单击确认,完成创建。 步骤二:绑定云资源 创建以OSS Bucket为存储后端的共享资源,一个Bucket对应一个共享资源。块网关支持绑定多个云资源。 在本地块网关控制台中,选择云资源设置页面,单击绑定。 在 绑定云资源对话框中,完成如下配置。 参数 说明 资源名称 设置云资源名称。 跨域绑定 选择是,可访问与云存储网关不同地域的Bucket。 选择否,只能访问与云存储网关相同地域的Bucket。 说明 本地块网关的时区必须与OSS Bucket的时区保持一致。 区域 选择Bucket所在区域。 Bucket名称 选择要绑定的Bucket。 注意 采用公网域名绑定时,可能会产生外网下载流量费用。 使用SSL 如果选择是,可使用SSL。 单击确认,完成云资源的绑定。 步骤三:创建iSCSI卷 在本地块网关控制台中,选择iSCSI卷页面,单击创建。 在创建卷对话框中,完成如下配置。 参数 说明 卷名称 名称不能超过31个字符,可以输入英文或者数字。 恢复 根据业务需求选择。 是:选择是,则当云资源对应的OSS Bucket已经被用作卷的云存储时,系统会尝试使用其中的元数据(例如卷的容量等),进行卷恢复。 否:选择否,则直接使用云资源对应的OSS Bucket创建新的卷。 容量 当恢复选择否时,需设置容量。 容量需大于等于1GB,小于等于256TB。 云资源 选择已绑定的云资源。 启用iSCSI卷 是否开启iSCSI卷的使用。 如果选择否,可暂时关闭iSCSI卷。 模式 包括写透模式和缓存模式。 写透模式:在写透模式下,文件会透传到阿里云OSS Bucket,直接从云端读取。 缓存模式:在缓存模式下,文件读写优先访问本地的缓存。通常在缓存模式下iSCSI网关的读写性能更好。 缓存 当模式选择缓存模式时,需选择可用的缓存盘。 存储分配单元 当恢复选择否时,需要设置存储分配单元。存储分配单元包括8k、16k、32k、64k、128k,默认为32K。 在总结页签中,确认信息无误后,单击完成。 创建完成后,您可以使用iSCSI卷,详情请参见使用iSCSI卷。

1934890530796658 2020-03-31 11:13:28 0 浏览量 回答数 0

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转自:阿飞的博客 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问: 谁选型?是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发? 如果选型的是采购的同学,他们更注重成本,包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学,他们关心的: ① 运维成本 首先是运维成本,包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等; ② 稳定性 其次,DBA会关注稳定性,包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等; ③ 性能 第三是性能,包括延迟、QPS 以及是否支持更高级的分级存储功能等; ④ 拓展性 第四是扩展性,如果业务的需求不确定,是否容易横向扩展和纵向扩容; ⑤ 安全 最后是安全,需要符合审计要求,不容易出现 SQL 注入或拖库情况。 ⑥ 其他 除了采购和 DBA之外,后台应用研发的同学同样会关注稳定性、性能、扩展性等问题,同时也非常关注数据库接口是否便于开发,是否便于修改数据库 schema 等问题。 接下来我们来看一下爱奇艺使用的数据库类型: MySQL,互联网业务必备系统; TiDB,爱奇艺的 TiDB 实践会有另外的具体介绍; Redis,KV 数据库,互联网公司标配; Couchbase,这个在爱奇艺用得比较多,但国内互联网公司用得比较少,接下来的部分会详细说明; 其他,比如 MongoDB、图数据库、自研 KV 数据库 HiKV 等; 大数据分析相关系统,比如 Hive、Impala 等等。 可以看到爱奇艺的数据库种类还是很多的,这会造成业务开发的同学可能不太清楚在他的业务场景下应该选用哪种数据库系统。 那么,我们先对这些数据库按照接口(SQL、NoSQL)和面向的业务场景(OLTP、OLAP)这两位维度进行一个简单非严谨的分类。 下图中,左上角是面向 OLTP、支持 SQL 的这样一类系统,例如 MySQL,一般支持事务不同的隔离级别, QPS 要求比较高,延时比较低,主要用于交易信息和关键数据的存储,比如订单、VIP 信息等。 左下角是 NoSQL 数据库,是一类针对特殊场景做优化的系统,schema 一般比较简单,吞吐量较高、延迟较低,一般用作缓存或者 KV 数据库。 整个右侧都是 OLAP 的大数据分析系统,包括 Clickhouse、Impala等,一般支持SQL、不支持事务,扩展性比较好,可以通过加机器增加数据的存储量,响应延迟较长。 还有一类数据库是比较中立的,在数据量比较小的时候性能比较好,在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差,一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求,我们把它叫做 HTAP,TiDB 就是这样一种数据库。 二、iQIYI对数据库的优化与完善 前面我们提到了很多种的数据库,那么接下来就和大家介绍一下在爱奇艺我们是怎么使用这些数据库的。 1、MySQL在爱奇艺的使用 ① MySQL 首先是 MySQL。MySQL 基本使用方式是 master-slave + 半同步,支持每周全备+每日增量备份。我们做了一些基本功能的增强,首先是增强了数据恢复工具 Xtrabackup 的性能。 之前遇到一个情况,我们有一个全量库是 300G 数据,增量库每天 70G 数据,总数据量 700G 左右。我们当时只需要恢复一个表的数据,但该工具不支持单表恢复,且整库恢复需要 5 个小时。 针对这个情况我们具体排查了原因,发现在数据恢复的过程中需要进行多次写盘的 IO 操作并且有很多串行操作,所以我们做了一些优化。例如删减过程中的一些写盘操作,减少落盘并将数据处理并行化,优化后整库恢复耗时减少到 100 分钟,而且可以直接恢复单表数据。 然后是适配 DDL 和 DML 工具到内部系统,gh-ostt 和 oak-online-alter-table 在数据量大的时候会造成 master-slave 延时,所以我们在使用工具的时候也增加了延时上的考虑,实时探测Master-Slave 库之间延时的情况,如果延时较大会暂停工具的使用,恢复到正常水平再继续。 ② MySQL高可用 第二是 MySQL 高可用。Master-slave 加上半同步这种高可用方式不太完善,所以我们参照了 MHA 并进行了改动,采用 master + agent 的方式。Agent 在每一个物理机上部署,可以监控这个物理机上的所有实例的状态,周期性地向 master 发送心跳,Master 会实时监测各个Agent的状态。 如果 MySQL故障,会启动 Binlog 补偿机制,并切换访问域名完成 failover。考虑到数据库跨机房跨地区部署的情况,MHA 的 master 我们也做了高可用设计,众多 master 会通过 raft 组成一个 raft group,类似 TiDB 的 PD 模块。目前 MySQL failover 策略支持三种方式:同机房、同地域跨机房以及跨地域。 ③ MySQL拓展能力 第三是提高MySQL扩展能力,以提供更大容量的数据存储。扩展方式有 SDK,例如开源的 ShardingSphere,在爱奇艺的使用也比较广泛。另外就是 Proxy,开源的就更多了。但是 SDK 和 Proxy 使用的问题是支持的 SQL 语句简单,扩容难度大,依赖较多且运维复杂,所以部分业务已经迁移至 TiDB。 ④ 审计 第四是审计。我们在 MySQL 上做了一个插件获取全量 SQL 操作,后端打到 Kafka,下游再接入包括 Clickhouse 等目标端进行 SQL 统计分析。除此之外还有安全策略,包括主动探索是否有 SQL 注入及是否存在拖库情况等,并触发对应的告警。 MySQL 审计插件最大的问题是如何降低对 MySQL 性能的影响,对此我们进行了一些测试,发现使用 General Log 对性能损耗较大,有 10%~20% 的降低。 于是我们通过接口来获取 MySQL 插件里的监控项,再把监控项放到 buffer 里边,用两级的 RingBuffer 来保证数据的写入不会有锁资源竞争。在这个插件里再启动一个线程,从 RingBuffer 里读取数据并把数据打包写到 FIFO 管道里。 我们在每台 MySQL 的物理机里再启动一个 Agent,从管道里阻塞地读取数据发至 Kafka。优化后我们再次进行压测,在每台机器上有 15 万的更新、删除或插入操作下不会丢失数据,性能损耗一般情况下小于 2%。 目前已经在公司内部的集群上线了一年时间,运行比较稳定,上线和下线对业务没有影响。 ⑤ 分级存储 第五是分级存储。MySQL 里会存一些过程性的数据,即只需要读写最近一段时间存入的数据,过段时间这些数据就不需要了,需要进行定时清理。 分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式,例如 TiDB 或其他 TokuDB,两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档,同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。这样一来,业务的开发同学只需要将数据存入 MySQL 里,读取时可能从后端接入的任意数据库读出。这种方式目前只是过渡使用,之后会根据 TiDB 的特性进行逐步迁移。 Redis在爱奇艺的使用 接下来是 Redis。Redis 也是使用 master - slave 这种方式,由于网络的复杂性我们对 Sentinel 的部署进行了一些特殊配置,在多机房的情况下每个机房配置一定数量 Sentinel 来避免脑裂。 备份恢复方面介绍一个我们的特殊场景,虽然 Redis 是一个缓存,但我们发现不少的业务同学会把它当做一个 KVDB 来使用,在某些情况下会造成数据的丢失。 所以我们做了一个 Redis 实时备份功能,启动一个进程伪装成 Redis 的 Slave 实时获取数据,再放到后端的 KV 存储里,例如 ScyllaDB,如果要恢复就可以从 ScyllaDB 里把数据拉出来。 我们在用 Redis 时最大的痛点就是它对网络的延迟或抖动非常敏感。如有抖动造成 Redis Master 超时,会由 Sentinel 重新选出一个新的节点成为 Master,再把该节点上的数据同步到所有 Slave 上,此过程中数据会放在 Master 节点的 Buffer 里,如果写入的 QPS 很高会造成 Buffer 满溢。如果 Buffer 满后 RDB 文件还没有拷贝过去,重建过程就会失败。 基于这种情况,我们对 Redis 告警做了自动化优化,如有大量 master - slave 重建失败,我们会动态调整一些参数,例如把 Buffer 临时调大等, 此外我们还做了 Redis 集群的自动扩缩容功能。 我们在做 Redis 开发时如果是 Java 语言都会用到 Jedis。用 Jedis 访问客户端分片的 Redis 集群,如果某个分片发生了故障或者 failover,Jedis 就会对所有后端的分片重建连接。如果某一分片发生问题,整个 Redis 的访问性能和 QPS 会大幅降低。针对这个情况我们优化了 Jedis,如果某个分片发生故障,就只针对这个分片进行重建。 在业务访问 Redis 时我们会对 Master 绑定一个读写域名,多个从库绑定读域名。但如果我们进行 Master failover,会将读写域名从某旧 Master 解绑,再绑定到新 Master 节点上。 DNS 本身有一个超时时间,所以数据库做完 failover 后业务程序里没有立刻获取到新的 Master 节点的 IP的话,有可能还会连到原来的机器上,造成访问失败。 我们的解决方法是把 DNS 的 TTL 缩短,但对 DNS 服务又会造成很大的压力,所以我们在 SDK 上提供 Redis 的名字服务 RNS,RNS 从 Sentinel 里获取集群的拓扑和拓扑的变化情况,如果集群 failover,Sentinel 会接到通知,客户端就可以通过 RNS 来获取新的 Master 节点的 IP 地址。我们去掉域名,通过 IP 地址来访问整个集群,屏蔽了 DNS 的超时,缩短了故障的恢复时间。 SDK 上还做了一些功能,例如 Load Balance 以及故障检测,比如某个节点延时较高的话会被临时熔断等。 客户端分片的方式会造成 Redis 的扩容非常痛苦,如果客户端已经进行了一定量的分片,之后再增加就会非常艰难。 Redis 在 3.0 版本后会提供 Redis Cluster,因为功能受限在爱奇艺应用的不是很多,例如不支持显示跨 DC 部署和访问,读写只在主库上等。 我们某些业务场景下会使用 Redis 集群,例如数据库访问只发生在本 DC,我们会在 DC 内部进行 Cluster 部署。 但有些业务在使用的过程中还是想做 failover,如果集群故障可以切换到其他集群。根据这种情况我们做了一个 Proxy,读写都通过它来进行。写入数据时 Proxy 会做一个旁路,把新增的数据写在 Kafka 里,后台启用同步程序再把 Kafka 里的数据同步到其他集群,但存在一些限制,比如我们没有做冲突检测,所以集群间数据需要业务的同学做单元化。线上环境的Redis Cluster 集群间场景跨 DC 同步 需要 50 毫秒左右的时间。 2、Couchbase在爱奇艺的使用 Redis 虽然提供 Cluster 这种部署方式,但存在一些问题。所以数据量较大的时候(经验是 160G),就不推荐 Redis 了,而是采用另一种存储方式 Couchbase。 Couchbase 在国内互联网公司用的比较少,一开始我们是把他当做一个 Memcached 来使用的,即纯粹的缓存系统。 但其实它性能还是比较强大的,是一个分布式高性能的 KV 系统,支持多种存储引擎 (bucket)。第一种是 Memcached bucket,使用方式和 Memcached 一样为 KV 存储,不支持数据持久化也没有数据副本,如果节点故障会丢失数据; 第二种是 Couchbase bucket,支持数据持久化,使用 Json 写入,有副本,我们一般会在线上配置两个副本,如果新加节点会对数据进行 rebalance,爱奇艺使用的一般是 Couchbase bucket 这种配置。 Couchbase 数据的分布如下图,数据写入时在客户端上会先进行一次哈希运算,运算完后会定位 Key 在哪一个 vBucket (相当于数据库里的某个分片)。之后客户端会根据 Cluster Map 发送信息至对应的服务端,客户端的 Cluster Map 保存的是 vBucket 和服务器的映射关系,在服务端数据迁移的过程中客户端的 Cluster Map 映射关系会动态更新,因此客户端对于服务端的 failover 操作不需要做特殊处理,但可能在 rebalance 过程中会有短暂的超时,导致的告警对业务影响不大。 Couchbase 在爱奇艺应用比较早,2012 年还没有 Redis Cluster 的时候就开始使用了。集群管理使用 erlang 语言开发,最大功能是进行集群间的复制,提供多种复制方式:单向、双向、星型、环式、链式等。 爱奇艺从最初的 1.8 版本使用到如今的 5.0 版本,正在调研的 6.0,中间也遇到了很多坑,例如 NTP 时间配置出错会导致崩溃,如果每个集群对外 XDCR 并发过高导致不稳定,同步方向变更会导致数据丢失等等,我们通过运维和一些外部工具来进行规避。 Couchbase 的集群是独立集群,集群间的数据同步通过 XDCR,我们一般配置为双向同步。对于业务来说,如果 Cluster 1 写入, Cluster 2 不写入,正常情况下客户端会写 Cluster 1。如果 Cluster 1 有故障,我们提供了一个 Java SDK,可以在配置中心把写入更改到 Cluster 2,把原来到 Cluster 1 的连接逐步断掉再与Cluster 2 新建连接。这种集群 failover 的过程对于客户端来说是相对透明和无感的。 3、爱奇艺自研数据库HiKV的使用 Couchbase 虽然性能非常高,并且数据的存储可以超过内存。但是,如果数据量超过内存 75% 这个阈值,性能就会下降地特别快。在爱奇艺,我们会把数据量控制在可用内存的范围之内,当做内存数据库使用。但是它的成本非常高,所以我们后面又开发了一个新的数据库—— HiKV。 开发 HiKV 的目的是为了把一些对性能要求没那么高的 Couchbase 应用迁移到 HiKV 上。HiKV 基于开源系统 ScyllaDB,主要使用了其分布式数据库的管理功能,增加了单机存储引擎 HiKV。 ScyllaDB 比较吸引人的是它宣称性能高于 Cassandra 十倍,又完全兼容 Cassandra 接口,设计基本一致,可以视为 C++ 版 Cassandra 系统。 ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架,例如 C++ 异步框架 seastar,主要原理是在j每台物理机的核上会 attach 一个应用线程,每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源,核与核之间没有数据共享但可以通信,其最大的好处是内存访问无锁,没有冲突过程。 当一个数据读或写到达 ScyllaDB 的 server 时,会按照哈希算法来判断请求的 Key 是否是该线程需要处理的,如果是则本线程处理,否则会转发到对应线程上去。 除此之外,它还支持多副本、多数据中心、多写多活,功能比较强大。 在爱奇艺,我们基于 SSD 做了一个 KV 存储引擎。Key 放在内存里,Value 放在盘上的文件里,我们在读和写文件时,只需要在内存索引里定位,再进行一次盘的 IO 开销就可以把数据读出来,相比 ScyllaDB 原本基于 LSM Tree 的存储引擎方式对 IO 的开销较少。 索引数据全部放在内存中,如果索引长度较长会限制单机可存储的数据量,于是我们通过开发定长的内存分布器,对于比较长的 Key 做摘要缩短长度至 20 字节,采用红黑树索引,限制每条记录在内存里的索引长度至为 64 字节。内存数据要定期做 checkpoint,客户端要做限流、熔断等。 HiKV 目前在爱奇艺应用范围比较大,截至目前已经替换了 30% 的 Couchbase,有效地降低了存储成本。 4、爱奇艺的数据库运维管理 爱奇艺数据库种类较多,如何高效地运维和管理这些数据库也是经历了不同的阶段。 最初我们通过 DBA 写脚本的方式管理,如果脚本出问题就找 DBA,导致了 DBA 特别忙碌。 第二个阶段我们考虑让大家自己去查问题的答案,于是在内部构建了一个私有云,通过 Web 的方式展示数据库运行状态,让业务的同学可以自己去申请集群,一些简单的操作也可以通过自服务平台实现,解放了 DBA。一些需要人工处理的大型运维操作经常会造成一些人为故障,敲错参数造成数据丢失等。 于是在第三个阶段我们把运维操作 Web 化,通过网页点击可以进行 90% 的操作。 第四个阶段让经验丰富的 DBA 把自身经验变成一些工具,比如有业务同学说 MySQL master-slave 延时了,DBA 会通过一系列操作排查问题。现在我们把这些操作串起来形成一套工具,出问题时业务的同学可以自己通过网页上的一键诊断工具去排查,自助进行处理。 除此之外我们还会定期做预警检查,对业务集群里潜在的问题进行预警报告;开发智能客服,回答问题;通过监控的数据对实例打标签,进行削峰填谷地智能调度,提高资源利用率。 三、不同场景下数据库选型建议 1、实用数据库选型树 最后来说一些具体数据库选型建议。这是 DBA 和业务一起,通过经验得出来的一些结论。 对于关系型数据库的选型来说,可以从数据量和扩展性两个维度考虑,再根据数据库有没有冷备、要不要使用 Toku 存储引擎,要不要使用 Proxy 等等进行抉择。 NoSQL 也是什么情况下使用 master-slave,什么情况下使用客户端分片、集群、Couchbase、HiKV 等,我们内部自服务平台上都有这个选型树信息。 2、一些思考 ① 需求 我们在选型时先思考需求,判断需求是否真实。 你可以从数据量、QPS、延时等方面考虑需求,但这些都是真实需求吗?是否可以通过其他方式把这个需求消耗掉,例如在数据量大的情况下可以先做数据编码或者压缩,数据量可能就降下来了。 不要把所有需求都推到数据库层面,它其实是一个兜底的系统。 ② 选择 第二个思考的点是对于某个数据库系统或是某个技术选型我们应该考虑什么?是因为热门吗?还是因为技术上比较先进?但是不是能真正地解决你的问题?如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 ③ 放弃 第三是放弃,当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗?还是没有用好?放弃一个东西很难,但在放弃时最好有一个充分的理由,包括实测的结果。 ④ 自研 第四是自研,在需要自己开发数据库时可以参考和使用一些成熟的产品,但不要盲目自研。 ⑤ 开源 最后是开源,要有拥抱开源的态度。

茶什i 2019-12-27 14:17:56 0 浏览量 回答数 0

问题

词汇表是什么样的?(S-V)

轩墨 2019-12-01 22:06:08 2089 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

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本文介绍如何通过阿里云云存储网关控制台快速创建块网关及iSCSI卷。 前提条件 已注册阿里云账号,并完成实名认证,详情请参见阿里云账号注册流程。 说明 建议您使用RAM账户登录云存储网关控制台进行相关操作,详情请参见账号访问控制。 已开通云存储网关服务。 首次登录云存储网关控制台时,根据页面提示开通云存储网关服务。 在需要创建块网关的地域,已有可用的专有网络VPC,详情请参见创建专有网络和交换机。 在需要创建块网关的地域,已有可用的云服务器ECS,并将此云服务器ECS归属到已创建的专有网络VPC下,详情请参见创建ECS实例。 说明 如果您的本地主机已通过专线和阿里云专有网络连通,您也可以使用本地主机进行操作。 已创建OSS Bucket,详情请参见创建存储空间。 说明 目前块网关只支持标准(Standard)类型和低频访问(IA)类型的OSS Bucket。 步骤一:创建块网关 登录云存储网关控制台。 选择需要创建块网关的地域。 在网关列表页面,选择目标网关集群,单击创建。 如果还未创建网关集群,请在概览页面,单击创建网关集群,完成网关集群的创建。 在网关信息页签中,完成如下配置并单击下一步。 参数 说明 名称 输入网关名称。 长度为60个字符,可以包含大小写字母、中文、数字、.、_或-,同时必须以大小写字母或者中文开头。 位置 包括本地数据中心和阿里云,请根据业务需求进行选择。 本地数据中心:选择本地数据中心,则部署本地块网关。您可以通过阿里云云存储网关控制台部署本地块网关,也可以通过本地块网关控制台部署本地块网关。 阿里云:选择阿里云,则部署云上块网关。您只可以通过阿里云云存储网关控制台部署云上块网关。 类型 选择iSCSI网关。 在配置网关页签中,完成如下配置并单击下一步。 如果位置选择阿里云,则需要配置网关信息。 参数 说明 型号 包括基础型、标准型、增强型和性能型,具体规格详情请参见产品规格。 专有网络 选择所需的专有网络。 说明 必须与您创建的云服务器ECS或本地主机选择一样的专有网络。 虚拟交换机 选择所需的虚拟交换机。 说明 必须与您创建的云服务器ECS或本地主机选择一样的虚拟交换机。 如果当前的虚拟交换机所在的可用区没有可以分配的网关资源,请到其他可用区创建虚拟交换机。 在付费类型页签中,完成如下配置,并单击下一步。 参数 说明 付费类型 包括按量付费和包年包月,详情请参见计量项和计费项。 如果选择包年包月,完成块网关创建后,将跳转至购买页面,请根据页面完成付费,详情请参见购买云存储网关。 到期后 包括转后付费和直接回收。 在总结页签中,确认信息无误后,单击完成。 如果您创建的是云上块网关,则创建完成后,自动部署,大概需要5~10分钟,当状态显示为运行中,则表示块网关已激活,部署完成。 如果您创建的是本地块网关,则创建完成后,还需单击激活网关,进行手动激活。相关参数配置请参见激活网关。 步骤二:创建缓存 如果您要创建缓存模式的iSCSI卷,则创建块网关后还需创建缓存盘。 说明 此处介绍为云上块网关创建缓存的步骤。本地块网关的缓存需要在本地部署平台中创建,详情请参见添加磁盘。 登录云存储网关控制台。 选择目标块网关所在的地域。 在网关列表页面,找到并单击目标块网关,进入操作页面。 选择缓存页签,单击创建缓存。 在添加缓存对话框中,完成如下配置。 大小:缓存大小需大于等于20GB,小于等于32TB。 类型:包括高效云盘和SSD,请根据业务需求选择。 单击确认,完成创建。 如果您创建的是包年包月的块网关,则创建缓存后,将跳转到云存储网关缓存盘(包年包月)页面支付费用,详情请参见购买缓存。 步骤三:创建iSCSI卷 登录云存储网关控制台。 选择目标块网关所在的地域。 在网关列表页面,找到并单击目标块网关,进入操作页面。 选择卷信息页签,单击创建。 在Bucket设置页签中,完成如下配置并单击下一步。 参数 说明 允许跨域访问Bucket 选择是,可访问与云存储网关不同地域的Bucket。 选择否,只能访问与云存储网关相同地域的Bucket。 说明 采用公网域名绑定时,可能会产生外网下载流量费用。 Bucket区域 选择已创建的Bucket。 使用SSL连接Bucket 如果选择是,则可通过SSL连接Bucket。 在基本信息页签中,完成如下配置并单击下一步。 参数 说明 卷名称 名称不能超过31个字符,可以输入英文或者数字。 恢复 根据业务需求选择。 是:选择是,则当云资源对应的OSS Bucket已经被用作卷的云存储时,系统会尝试使用其中的元数据(例如卷的容量等),进行卷恢复。 否:选择否,则直接使用云资源对应的OSS Bucket创建新的卷。 容量 当恢复选择否时,需设置容量。容量需大于等于1GB,小于等于256TB。 模式 包括写透模式和缓存模式。 写透模式:在写透模式下,文件会透传到阿里云OSS Bucket,直接从云端读取。 缓存模式:在缓存模式下,文件读写优先访问本地的缓存。通常iSCSI网关的读写性能在缓存模式下更好。 缓存 当模式选择缓存模式时,需选择可用的缓存盘。 在选择缓存盘前,需创建缓存盘。 如果是云上块网关,请参见步骤二:创建缓存。 如果是本地块网关,请参见添加磁盘。 存储分配单元 当恢复选择否时,需要设置存储分配单元。存储分配单元包括8k、16k、32k、64k、128k,默认为32K。 授权 设置单向CHAP认证。 选择CHAP后,需配置如下参数。 入站CHAP用户:自定义设置入站CHAP用户。 入站CHAP密钥:自定义设置入站CHAP密钥,要求12~16个字符。 在总结页签中,确认信息无误后,单击完成。 创建完成后,您可以使用iSCSI卷,详情请参见使用iSCSI卷。

1934890530796658 2020-03-31 11:21:55 0 浏览量 回答数 0

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应该说是缓存吧?###### 那位大哥用过内存数据库,或者搞过的指导一下。###### 来的好快。###### 一些内存数据库并不适合做大负载的应用。我觉得你说的应该是缓存系统或者是 NoSQL###### 汉了,缓存系统,没听过。 NoSQL听过一点。 学习一下,再来发言。###### 有开源的,我整过H2,你搜搜 另外,貌似我们这边有人自己开发了内存数据库。###### 工业上有实时数据库 ,做大节点大数据量采集###### 你打算缓存多长时间段的数据(1个小时,1天)? 在此时间内能产生多少数据(10G,100G)? 查询是否会查询超出缓存时间段内的数据? 缓存的数据是否要持久化存储? 先分析分析,再根据实际情况去做折衷###### 建议你使用著名的开发memcached的公司新发布的membase. http://www.membase.org/ embase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。 Membase是开源项目,源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上,目前可以 下载beta版本的Linux二进制包。 Membase容易安装、操作,可以从单节点方便的扩展到集群,而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能,在应用方面为开 发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案,Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用,其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。 通过兼容多种编程语言和框架,Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面,Membase提供了有效的图形化界面和编程接口,包括可配置 的告警信息。 Membase的目标是提供对外的线性扩展能力,包括为了增加集群容量,可以针对统一的节点进行复制。 另外,对存储的数据进行再分配仍然是必要的。 这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能,类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性: 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术(内存,固态硬盘,磁盘) 可选的写操作一一异步,同步(基于复制,持久化) 反向通道再平衡[未来考虑支持] 多线程低锁争用 尽可能使用异步处理 自动实现重复数据删除 动态再平衡现有集群 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。 ###### 我以前很多项目都是用memcached,现在都已换成membase了,membase是著名的函数式编程语言Erlang编写的,经过实践,membase确实很好很强大.

kun坤 2020-06-07 20:13:38 0 浏览量 回答数 0
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