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独立云磁盘和可用区FAQ

boxti 2019-12-01 21:49:08 1674 浏览量 回答数 0

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可用区上线和ECS独立云磁盘开放公测

qilu 2019-12-01 22:08:08 15351 浏览量 回答数 11

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负载均衡高可用框架

行者武松 2019-12-01 21:36:54 1691 浏览量 回答数 0

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Logistics Sci—Tech No.10,2008 · 军事物流· 物流科技2008年第1O期 摘 要:现代军事物流是信息化战争后勤保障的重要支 撑。随着信息技术的不断发展, 卫星定位系统逐渐应用于军 事物流领域,成为现代军队战斗力的倍增器。文章介绍了卫 星定位系统概况, 阐述了卫星定位系统在军事物流领域的应 用现状,对军事物流领域应用卫星定位系统的前景及思路进 行了探讨。 关键词:卫星定位系统;军事物流;应用 中图分类号:E075 文献标识码:A 文章编号:1002—3100 f2008) 10—0071—03 Abstract: Modern military logistics is one of the important pans of logistics under informationization war. Nowadays, satellite positioning system is applied in the field of military logistics gradually with the development of information technology. This paper introduces the general situation of satellite positioning system,analyses its current and future application in the field of military logistics, discusses the development ideaS of applying satellite positioning system in the field of military logistics. Key words:satellite positioning sy stem;military logistics;application 军事物流是指军事物资经由筹措、运输、储存、包装、维修保养、配送等环节,从供应地向部队用户有序流动的过程ll】。 卫星定位系统作为当今最先进的信息设施之一,是提高军事物流信息化建设水平,增强部队战斗力不可缺少的技术工具和手段 。 在现代军事物流活动中,重视这~ 技术的创新和推广应用,将快速实现对军事物流的实时监控,从而有效提高信息化战争的后 勤保障效能 1 卫星定位系统概况 卫星定位系统是利用多颗人造地球卫星、地面控制设备和信号接收设备,对地面静态或动态目标进行定位和导航的系统。 目前,全球正在运行或研制中的卫星定位系统有美国全球定位系统(Global Positioning System.GPS)、俄罗斯全球卫星导航系 统(GLONASS)、欧盟伽利略导航卫星系统计划(GALILEO)和中国“北斗一号” 卫星导航定位系统。 GPS是美国军方20世纪70年代研制的军民两用卫星定位系统,军用加密,民用降低定位精度后在全球使用,在用户数量 上处于霸主地位。GLONASS是由原苏联(现由俄罗斯)国防部独立研制和控制的第二代军用卫星导航系统, 其建立目的主要 是避免在军事上受制于美国。由于种种原因, 目前处于“半可用”状态,市场中GLONASS设备极少,产品多是内置GLONASS 和GPS两种接收装置, 以提高精度和可用性。同样出于避免受制于美国的目的.欧盟2003年也开始了GALILEO计划.建造世 界上第一个非军方控制和管理的民用』J星导航定位系统.预计2010年正式投入商业运行 这3个系统都是全球卫星导航定位 系统,导航范围覆盖全球。中国“北斗一号” 系统则是覆盖我国本土的区域导航定位系统, 目前拥有5颗导航卫星,除具有导 航功能外,还具有短报文通信和精密授时功能。在2008年南方抗击雨雪冰冻和四川特大地震灾害中初露锋芒.在北京奥运会 期间将为交通调度和场馆监控提供服务。 GPS导航系统是被动式伪码单向测距三维导航,采用的是无源定位。定位数据由用户设备独立解算, 因此不能提供通讯服 务。 “北斗” 系统是主动式双向测距二维导航,采用的是有源定位.定位数据由地面控制中心解算后提供给用户,用户需要通 过地面中心站联系及地面中心站的传输;因此可以提供通讯服务,通讯不必通过其他的通讯卫星.实现了一星多用。 GPS、GLONASS、GA[ ILEO和“北斗” 系统对比见表1 2 卫星定位系统在军事物流领域的应用现状 卫星定位系统的建立源于军事目的,美国GPS在近几场局部战争中应用于指挥控制、兵力投送、精确制导、目标侦察、战 场救援、军事物流等各个方面,成为美军战斗力的倍增器。尤其在伊拉克战争中,超大量战争物资运输保障,战时补给,大兵 团诸军兵种的专用装备保障,没有GPS 的导航和定位,军事物流则难以实现适时、快速、精确的保障,也就很难在短时间内 结束战斗并取得战斗的胜利 。近几年,我国加紧研发中国“北斗” 系统,引进对GPS的应用.逐渐将卫星定位系统应用于军 收稿日期:2008~06—24 作者简介: 白 娟(1973一),女,山东济南人,后勤指挥学院研究生五队硕士研究生,研究方向:军事物流信息化建设。 卫星定位系统在军事物流领域应用现状及前景探讨 表1 GPS、GLONASS、GALILEO和“北斗” 系统对比表 美国GPS 俄罗斯GL0NASS 欧盟GALILE0 中国“北斗” 系统 研制时间 20世纪70年代 20世纪70年代中期 1999年2月 2000生 卫星个数 28 24 30 5 轨道高度(KM) 20 186 l9 l00 23 222 36 0o0 运行周期 l1:15:44 l1:15:00 14:22:00 l1:58:00 民用单频CA码 民用单频CA码 CA码 调制码 军用双频P码 军用双频P码 P码 定位精度 CA码约l2米 水平方向约l6米 水平定位精度优于10米 约30米 P码小于10米 垂直方向约25米 覆盖范围 全球 全球 全球 中国及周边地区 主要功能 定位导航导航定位、短报文通信、 . 精密授时 定位导航,精密授时 定位导航.精密授时 精密授时 优点优点:投资小、用户设 : 全天候: 全球覆盖; 三维 由于GL0NASS卫星发 该系统提供三种导航定 备价廉 。定速定时高精度缺点: 不能覆 :快速省时高效 射的载波频率不同. 可 位信号 率: 免费信号、收 盖两极地区. 赤道附近 系统特点 : 应用广泛多功能。缺点:信 以防止整个卫星导航系 费加密信号 、号存在易损性和丢失性满足更高 定位精度差:不能满足 . 抗干扰 统同时被敌方干扰. 因 要求的收费加密信号 , 能力差高动态和保密的军事用 : 定位精度受美国军方限 而具有更强的抗干扰能 供各种不同的用户使用 户要求 . 书1 力 用户数量受一 定限制 民用领域: 用于航空/航海导航、 大地测量、石油勘探、地震测量、 由于种种原因. 目前处 野外救生、探险、森林防火、飞 于“半可用” 状态. 市 机播种、农田耕种、车辆自动导 场中GL0NASS设备极 2010年正式投入商业运 使用者基本是军队等国 应用现状 航监控、机场,港13'交通管理等诸 少, 而且多是美国产品, 行 家用户. 市面上很少有 多方面军用领域: 美军用于指挥 内置GL0NASS和GPS 北斗星的接收机出售 控制.兵力投送、精确制导、目 两种接收装置. 以提高 标侦察、战场救援、军事物流等 精度和可用性 方面 主动式双向测距二维导 定位原理 被动式伪码单向测距三维导航航。定位数据由地面控 , 定位数据由用户设备独立解算 制中心解算后提供给用 事物流领域,但仍处于初级阶段,其应用主要体现在以下几个方面 2.1 对军事物资运输的监控调度 通过将卫星定位系统的用户接收机安装在军用车辆、飞机、舰船上实现对军事物资运输的监控调度。利用卫星定位系统和 电子地图GIS可实时显示出运输工具的实际位置与轨迹,从而对其进行实时、有效的定位、监控和调度。实现方式是运输工具 通过终端接收导航定位信息,经处理后,将数据按一定格式由无线电收发机传送到指挥中心,指挥中心接收机将接收到的数据 输入计算机,经处理,在电子地图中显示运输工具和物资位置。 2.2 对军事运输路线的导航规划 选择正确、便捷的运输路线,是实现军事物流快速保障的前提条件。运用卫星定位系统的导航规划功能则充分满足了这一 需求。卫星导航系统的路线规划功能包括自动、手动和指令式3种。自动式路线规划是由驾驶员确定起点和终点,由计算机软 件按照要求自动设计最佳路线。手动式路线规划是驾驶员根据自己的目的地设计起点和终点等,系统在电子地图上设计路线, 同时显示运行途径和方向。指令式路线规划是指指挥中心对行驶站点的时间和路线能作出有效反应,提出路线的规划,并给运 输工具发出导航指令。实现方式是将卫星定位终端与计算机相连接,实现数据的实时传输,以电子地图的形式显示导航数据。 2-3 对需求信息的查询 在军事运输途中,卫星定位系统可以提供主要物标,在电子地图上根据需要进行查询,显示其位置。同时指挥中心可以利 用监测控制台对所在位置进行查询,车辆及物资信息则以数字形式在指挥中心的地图上显示出来。此外,利用卫星定位系统记 录和储存保障物资详细的运输内容和信息,消除了很多需要人工处理的环节,使得整个军事物流系统中所有程序及信息系统实 现信息传输的快速、准确、一致。 2 4 对险情、事故的紧急救援 72 {) ij¨P S t ~1 t lj 20~)g.{O 卫星定位系统在军事物流领域应用现状及前景探讨 通过卫星系统定位和监控管理系统可以对遇有险情或发生事故的地方进行紧急援助。监控台的电子地图显示求助信息和报 警目标,规划最优援助方案,并以报警声光提醒监控人员进行应急处理。我国自主研制的“北斗一号”卫星定位系统在四JIl汶 JIl地震救援中不仅实时监测到了救援部队的行进状态,而且在通信中断的情况下充分发挥了其短报文通信的功能,保障了救援 的顺利展开。 3 卫星定位系统在军事物流领域的应用前景 3.1 应用于建立网络化军事物流保障体系 军事物流保障网络化是信息化条件下一体化联合作战的要求,是指通过多种信息技术将各个物资保障网点(如物流中心、 后方基地、仓库等)集成为军事物流保障网,实现物流配送实体网络和信息网络的“无缝链接”,从而在战争中以实时的快速 反应、精确的投向投量和灵敏高效的指挥调度实现适时、适地、适量的后勤保障。卫星定位系统在军事物流网络化建设中具有 不可替代的作用,主要体现在功能多、精度高、覆盖面广,是构建网络的最佳技术设施和应用平台; 二是构筑在卫星定位系 统的网络公共平台,具有开放度高、资源共享程度高等优点,无地域性限制的信息获取,提高了定位系统的利用率。 3.2 应用于军事物流资产可视化管理 信息化条件下,战场透明度越来越高,物资储存和运输的可见性变得至关重要。物流资产可视化管理是依赖计算机技术、 网络技术、数据库技术、自动识别技术、卫星定位技术等多种信息技术,实现物资在储、在运、在处理全过程的数据跟踪可 视.使得部队指挥官可以不问断、可视化地掌握全部后勤资源的动态情况,全程跟踪“人员流”、 “装备流” 和“物资流”,并 指挥和控制其接收、分发和调换。在运资产通常是装载于某种运输工具,如火车、飞机、轮船、汽车等。实现在运资产可视 化,首先要掌握运输工具的实时位置,而掌握移动中的运输工具的实时位置离不开卫星定位系统。卫星定位系统在军事物流资 产可视化的应用,集中在两个主要方面:其~ 。卫星定位系统用于提供运输工具的位置数据。其二,卫星通信可使控制站和驾 驶员实现双向信息交流。有效运用卫星定位系统,形成有力的统一组织指挥中心,能够提高物流管理的透明度,为优质、高效 的物流保障提供坚实的技术平台。 3-3 应用于实现精确主动配送式保障模式 精确主动配送式保障是指在精确预测部队需求的前提下,打破过去那种逐级前送、被动等待的后勤保障运行机制,通过将 所需物资主动配送到战斗单位乃至士兵,使补给速度发生质的变化,是现代化军事物流保障模式的研究方向。物流配送的过程 是实物的空间位置转移过程,在物流配送过程中,涉及到货物的运输、仓储、装卸、送递等处理环节,对各个环节涉及的问题 如运输路线的选择、仓库位置的选择、仓库的容量设置、合理装卸策略、运输车辆的调度和投递路线的选择等进行有效的管理 和决策分析将有助于物流配送有效地利用现有资源, 降低消耗,提高效率。卫星定位系统解决了物流配送过程中运输车辆调度 和投递路线选择、精确定位部队用户等诸多问题,有利于提高物资的补给速度,从而实现精确主动配送式保障。 4 军事物流领域应用卫星定位系统的发展思路 目前.卫星定位系统在军事物流信息化建设的应用基本上还处于起步阶段,要实现这项技术的全面推广和运用.建立适应 我军后勤发展的军事物流系统,可以从以下几个方面着手: (1)加强卫星定位系统在军事物流领域推广应用的组织领导。由总部牵头统一组织规划、统一技术体制、统一信息标准、 统一软件开发,并与作战指挥系统兼容,从研究开始就杜绝卫星定位系统在军事物流领域应用中各自为政、互不统一、缺乏系 统集成等问题的出现。再就是加强军地合作,把军队的资源优势和地方的技术优势整合起来,共同研制、发展新技术,以保证 其在军事物流领域应用的有效性 (2)开展规划研究、突破关键技术。从顶层对研究项目进行规划设计,并根据我军现状确定当前及今后一段时期内卫星 定位系统在军事物流领域应用的重点和难点。必须立足于新技术引进后的自主开发和创新,形成自己的技术.组织科研力量协 力攻关,力争解决自主技术与外军技术相结合、抗干扰、精度限制、加密技术等关键难题,为卫星定位系统在军事物流信息化 建设中的进一步应用做好准备。 (3)研发基于卫星定位系统等先进信息技术的军事物流应用平台, 建设相关实验室,着眼未来信息化战争实际.跟踪国 内外、军内外卫星定位系统应用研究发展动态,积极探索卫星定位系统在我军军事物流领域的应用研究.以带动全军后勤信息 化的发展。 (4)在后勤保障部队试点后推广。选择部分后勤保障部队进行实验试点,使得卫星定位系统的应用真正与部队建设的实 际结合起来,通过解决实际中遇到的各种问题,不断完善卫星定位系统在军事物流建设的应用研究。从而最大限度地挖掘整个 军事物流系统的保障潜力,使我军后勤保障实现质的飞跃。 参考文献: [1】王宗喜,徐东.军事物流学[M].北京:清华大学出版,2007. 【2] 谭建中.物流信息技术【M】.北京: 中国物资出版社,2008. 【3】戢觉佑,王京海.美军后勤理论与实践【M】.天津:海军后勤学院,2003. f4】徐卫东.GPS+GLONASS+GALILEO三星跟踪技术【JJ_全球定位系统,2006(1):16—18 { 《' ;H s ( {l 200S {f) 73

管理贝贝 2019-12-02 01:16:43 0 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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您可以通过阿里云RDS管理控制台或API创建RDS实例。本文介绍如何通过控制台创建RDS MySQL实例。 其他引擎创建实例请参见: 创建RDS SQL Server实例 创建RDS PostgreSQL实例 创建RDS PPAS实例 创建RDS MariaDB实例 除了新版本的创建实例页面,您也可以切换回旧版创建实例页面。操作详情请参见: 创建RDS实例(新版) 创建RDS实例(旧版) 优惠活动 首购折扣价:首次购买RDS MySQL享受折扣价。详情请参见优惠活动。 计费说明 关于实例计费说明,请参见计费方式。 前提条件 已注册阿里云账号。具体操作请参见注册阿里云账号。 若您要创建按量付费的实例,请确保您的阿里云账号的余额大于等于100元。 注意事项 包年包月实例无法转为按量付费实例。 按量付费实例可以转为包年包月实例,请参见按量付费转包年包月。 同一个主账号,最多可以创建30个按量付费的RDS实例。如需提高此限额,请提交工单申请。 创建RDS实例(新版) 进入RDS实例创建页面。 说明 您也可以在当前创建RDS实例页面上方单击返回旧版切换到旧版创建RDS实例页面。 设置以下参数。 类别 说明 计费方式 包年包月:属于预付费,即在新建实例时需要支付费用。适合长期需求,价格比按量付费更实惠,且购买时长越长,折扣越多。 按量付费:属于后付费,即按小时扣费。适合短期需求,用完可立即释放实例,节省费用。 地域 实例所在的地域,即实例所在的地理位置。 购买后无法更换地域。 请根据目标用户所在的地理位置就近选择地域,提升用户访问速度。 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例创建于同一个地域,否则它们无法通过内网互通,只能通过外网互通,无法发挥最佳性能。 类型 数据库引擎的类型和版本,这里选择MySQL。 当前支持MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0。 说明 不同地域支持的数据库类型不同,请以实际界面为准。 系列 基础版:单节点,计算与存储分离,性价比高。 高可用版:一个主节点和一个备节点,经典高可用架构。 三节点企业版(原金融版):一个主节点和两个备节点,位于同一地域的三个不同的可用区,提供金融级可靠性。 说明 不同地域和数据库版本支持的系列不同,请以实际界面为准。关于各个系列的详细介绍,请参见产品系列概述。 存储类型 本地SSD盘:与数据库引擎位于同一节点的SSD盘。将数据存储于本地SSD盘,可以降低I/O延时。 ESSD云盘:增强型(Enhanced)SSD云盘,是阿里云全新推出的超高性能云盘产品。ESSD云盘基于新一代分布式块存储架构,结合25GE网络和RDMA技术,为您提供单盘高达100万的随机读写能力和更低的单路时延。ESSD云盘分为如下三类: ESSD云盘:PL1性能级别的ESSD云盘。 ESSD PL2云盘:相比PL1,PL2性能级别的ESSD云盘大约可提升2倍IOPS和吞吐量。 ESSD PL3云盘:相比PL1,PL3性能级别的ESSD云盘最高可提升20倍IOPS、11倍吞吐量,适合对极限并发I/O性能要求极高、读写时延极稳定的业务场景。 SSD云盘:基于分布式存储架构的弹性块存储设备。将数据存储于SSD云盘,即实现了计算与存储分离。 更多信息,请参见存储类型。 可用区 可用区是地域中的一个独立物理区域,主节点可用区指主实例所在可用区,备节点可用区指备实例所在可用区。 您可以设置实例为单可用区部署或多可用区部署: 单可用区部署指主节点可用区和备节点可用区都处于相同可用区。 多可用区部署指主节点可用区和备节点可用区处于不同可用区,此时您只需要选择主节点可用区,系统会自动选择备节点可用区。 相比单可用区部署,多可用区部署能提供可用区级别的容灾,建议您使用多可用区部署。 可用区 实例规格 入门级:通用型的实例规格,独享被分配的内存和I/O资源,与同一服务器上的其他通用型实例共享CPU和存储资源。 企业级:独享或独占型的实例规格。独享型指独享被分配的CPU、内存、存储和I/O资源。独占型是独享型的顶配,独占整台服务器的CPU、内存、存储和I/O资源。 说明 每种规格都有对应的CPU核数、内存、最大连接数和最大IOPS。详情请参见主实例规格列表。 存储空间 存储空间包括数据空间、系统文件空间、Binlog文件空间和事务文件空间。调整存储空间时最小单位为5GB。 说明 部分本地SSD盘的存储空间大小与实例规格绑定,ESSD/SSD云盘不受此限制。详情请参见主实例规格列表。 单击下一步:网络和资源组。 设置以下参数。 类别 说明 网络类型 经典网络:传统的网络类型。 专有网络:也称为VPC(Virtual Private Cloud)。VPC是一种隔离的网络环境,安全性和性能均高于传统的经典网络。选择专有网络时您需要选择对应的VPC和主节点交换机。 说明 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例网络类型一致(如果选择专有网络,还需要保证VPC一致),否则它们无法通过内网互通。 存储引擎 设置实例的默认存储引擎。当前仅MySQL 8.0高可用版(本地SSD盘)实例支持此选项。 关于阿里自研的X-Engine引擎详情请参见X-Engine简介。 说明 X-Engine兼容InnoDB,而且拥有更好的性能表现,建议您使用X-Engine作为默认存储引擎。 参数模板 设置实例参数模板。当前仅高可用版(本地SSD盘)实例支持此选项。 说明 您可以选择系统参数模板或自定义参数模板,详情请参见使用参数模板。 时区 设置实例时区。当前仅本地SSD盘实例支持此选项。 表名大小写 设置实例表名是否区分大小写。当本地数据库区分大小时,您可以选择区分大小写,便于您迁移数据。当前仅本地SSD盘实例支持此选项。 资源组 实例所属的资源组。 单击下一步:确认订单。 确认参数配置,选择购买量和购买时长(仅包年包月实例),勾选服务协议,单击去支付完成支付。 创建RDS实例(旧版) 进入旧版RDS实例创建页面。 选择计费方式。 按量付费:属于后付费,即按小时扣费。适合短期需求,用完可立即释放实例,节省费用。 包年包月:属于预付费,即在新建实例时需要支付费用。适合长期需求,价格比按量付费更实惠,且购买时长越长,折扣越多。 设置以下参数。 参数 说明 地域 实例所在的地理位置。购买后无法更换地域。 请根据目标用户所在的地理位置就近选择地域,提升用户访问速度。 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例创建于同一个地域,否则它们无法通过内网互通,只能通过外网互通,无法发挥最佳性能。 资源组 实例所属的资源组。 数据库类型 即数据库引擎的类型,这里选择MySQL。 说明 不同地域支持的数据库类型不同,请以实际界面为准。 版本 指MySQL的版本。当前支持MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0。 说明 不同地域所支持的版本不同,请以实际界面为准。 系列 基础版:单节点,计算与存储分离,性价比高。 高可用版:一个主节点和一个备节点,经典高可用架构。 三节点企业版(原金融版):一个主节点和两个备节点,位于同一地域的三个不同的可用区,提供金融级可靠性。仅4个地域提供三节点企业版实例:华东1、华东2、华南1、华北2。 说明 不同数据库版本支持的系列不同,请以实际界面为准。关于各个系列的详细介绍,请参见产品系列概述。 存储类型 本地SSD盘:与数据库引擎位于同一节点的SSD盘。将数据存储于本地SSD盘,可以降低I/O延时。 SSD云盘:基于分布式存储架构的弹性块存储设备。将数据存储于SSD云盘,即实现了计算与存储分离。 说明 SSD云盘支持云盘加密,能够最大限度保护您的数据安全,您的业务和应用程序无需做额外的改动。详情请参见云盘加密。 ESSD云盘:增强型(Enhanced)SSD云盘,是阿里云全新推出的超高性能云盘产品。ESSD云盘基于新一代分布式块存储架构,结合25GE网络和RDMA技术,为您提供单盘高达100万的随机读写能力和更低的单路时延。 更多信息,请参见存储类型。 密钥 云盘加密所使用的的密钥。密钥的创建请参见管理密钥。 可用区 可用区是地域中的一个独立物理区域,不同可用区之间没有实质性区别。您可以选择将RDS实例的主备节点创建在同一可用区或不同可用区。 相比单可用区,多可用区能提供可用区级别的容灾。 网络类型 经典网络:传统的网络类型。 专有网络(推荐):也称为VPC(Virtual Private Cloud)。VPC是一种隔离的网络环境,安全性和性能均高于传统的经典网络。 说明 请确保RDS实例与需要连接的ECS实例网络类型一致,否则它们无法通过内网互通。 规格 每种规格都有对应的CPU核数、内存、最大连接数和最大IOPS。详情请参见主实例规格列表。 RDS实例有以下规格族: 通用型:独享被分配的内存和I/O资源,与同一服务器上的其他通用型实例共享CPU和存储资源。 独享型:独享被分配的CPU、内存、存储和I/O资源。 独占物理机型:是独享型的顶配,独占整台服务器的CPU、内存、存储和I/O资源。 例如,8核32GB是通用型实例规格,8核32GB(独享套餐)是独享型实例规格,30核220GB(独占主机)是独占物理机型实例规格。 存储空间 该存储空间包括数据空间、系统文件空间、Binlog文件空间和事务文件空间。 设置购买时长(仅针对包年包月实例)和实例数量,然后单击右侧的立即购买。 说明 购买包年包月实例时,可以勾选自动续费,系统将根据您的购买时长进行自动续费。例如,您购买3个月的实例并勾选自动续费,则每次自动续费时会缴纳3个月的费用。 对于包年包月实例,您也可以单击加入购物车将实例加入到购物车中,最后单击购物车进行结算。 在订单确认页面,勾选相关协议,根据提示完成支付。 下一步 在控制台左上角,选择实例所在的地域即可查看到刚刚创建的实例。选择地域 创建实例后,您需要设置白名单和创建账号,如果是通过外网连接,还需要申请外网地址。然后就可以连接实例。 如果连接实例失败,请参见解决无法连接实例问题。 常见问题 为什么创建实例后无反应,实例列表也看不到创建中的实例? 看不到创建中的实例可能有如下两个原因: 地域错误 可能您所在地域和您创建实例时选择的地域不一致。您可以在页面左上角切换地域。 选择地域 可用区内资源不足 由于可用区资源是动态分配的,可能您下单后可用区内资源不足,所以会创建失败,建议您更换可用区重试。创建失败您可以在订单列表里看到退款。 如何授权子账号管理RDS实例? 答:请参见云数据库 RDS 授权。 相关API API 描述 CreateDBInstance 创建RDS实例。 操作视频 RDS实例创建

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-09 10:46:09 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 随着业务的增长,您的数据盘容量可能无法满足数据存储的需要,这时您可以使用 磁盘扩容 功能扩容数据盘。 说明 挂载在实例上的数据盘,只有当实例处于 运行中 (Running) 或 已停止(Stopped) 状态时才可以扩容。扩容这种数据盘需要在控制台上重启实例后才能使扩容后的容量生效,而重启实例会停止实例,中断您的业务,所以请您谨慎操作。 建议在扩容数据盘之前手动创建快照,以备份数据。 无论数据盘的状态是 待挂载 还是 使用中,都可以执行磁盘扩容操作。 包年包月实例如果做过 续费降配 操作,当前计费周期的剩余时间内,实例上的包年包月云盘不支持扩容磁盘操作。 如果数据盘正在创建快照,则不允许执行扩容数据盘的操作。 磁盘扩容功能只能扩容数据盘,不能扩容系统盘或本地盘(本地 SSD 盘等)。 本文以一个高效云盘的数据盘和一个运行CentOS 7.3 64位的 ECS 实例为例,说明如何扩容数据盘并使扩容后的容量可用。 您可以按以下步骤完成扩容操作: 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 按以下步骤在控制台上扩容数据盘的磁盘空间: 登录 ECS管理控制台。 在左侧导航栏里,选择 存储 > 云盘。 说明 如果您需要扩容的数据盘已经挂载在某个实例上,您可以单击 实例,找到相应实例后,进入实例详情页,并单击 本实例磁盘。 选择地域。 找到需要扩容的磁盘,并在 操作 列中,选择 更多 > 磁盘扩容。 在 磁盘扩容 页面上,设置 扩容后容量,在本示例中为30 GiB。扩容后容量只能比当前容量大。 待页面上显示费用信息后,单击 确定扩容。 说明 扩容成功后,磁盘列表里即显示扩容后的容量。但是,如果您的数据盘已经挂载到实例上,只有在控制台上 重启实例 后,登录实例才能看到新的磁盘空间容量。 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间后, 如果数据盘已经挂载到实例上,您必须执行 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 如果数据盘未挂载到实例上,您必须先挂载数据盘(参见 挂载云盘),再根据数据盘的实际情况执行不同的操作: 如果这是一个未格式化的数据盘,您必须格式化数据盘。详细信息,请参见 Linux 格式化和挂载数据盘。 如果这个数据盘之前已经格式化并分区,您必须 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 在ECS控制台上完成磁盘扩容后,磁盘每个分区的文件系统并未扩容。您需要登录实例扩容文件系统。 在本示例中,假设数据盘挂载在一台Linux实例上,实例的操作系统为CentOS 7.3 64位,未扩容前的数据盘只有一个主分区(/dev/vdb1,ext4文件系统),文件系统的挂载点为 /resizetest,文件系统扩容完成后,数据盘仍然只有一个主分区。 使用用户名密码验证连接 Linux 实例。 运行 umount 命令卸载主分区。umount /dev/vdb1 说明 使用 df -h 查看是否卸载成功,如果看不到 /dev/vdb1 的信息表示卸载成功。以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 使用 fdisk 命令删除原来的分区并创建新分区: 说明 如果您使用 parted 工具操作分区,不能与 fdisk 交叉使用,否则会导致分区的起始扇区不一致。关于 parted 工具的使用说明可以参考这里。 运行命令 fdisk -l 罗列分区信息并记录扩容前数据盘的最终容量、起始扇区(First sector)位置。 运行命令 fdisk [数据盘设备名] 进入 fdisk 界面。本示例中,命令为 fdisk /dev/vdb。 输入 d 并按回车键,删除原来的分区。 说明 删除分区不会造成数据盘内数据的丢失。 输入 n 并按回车键,开始创建新的分区。 输入 p 并按回车键,选择创建主分区。因为创建的是一个单分区数据盘,所以只需要创建主分区。 说明 如果要创建4个以上的分区,您应该创建至少一个扩展分区,即选择 e。 输入分区编号并按回车键。因为这里仅创建一个分区,所以输入 1。 输入第一个可用的扇区编号:为了保证数据的一致性,First sector需要与原来的分区保持一致。在本示例中,按回车键采用默认值。 说明 如果发现First sector显示的位置和之前记录的不一致,说明之前可能使用 parted 来分区,那么就停止当前的 fdisk 操作,使用 parted 重新操作。 输入最后一个扇区编号:因为这里仅创建一个分区,所以按回车键采用默认值。 输入 wq 并按回车键,开始分区。 [root@iXXXXXX ~]# fdisk /dev/vdb Welcome to fdisk (util-linux 2.23.2). Changes will remain in memory only, until you decide to write them. Be careful before using the write command. Command (m for help): d Selected partition 1 Partition 1 is deleted Command (m for help): n Partition type: p primary (0 primary, 0 extended, 4 free) e extended Select (default p): Using default response p Partition number (1-4, default 1): First sector (2048-62914559, default 2048): Using default value 2048 Last sector, +sectors or +size{K,M,G} (2048-62914559, default 62914559): Using default value 62914559 Partition 1 of type Linux and of size 30 GiB is set Command (m for help): wq The partition table has been altered! Calling ioctl() to re-read partition table. Syncing disks. 说明 如果您使用的是 parted 工具,进入 parted 界面后,输入 p 罗列当前的分区情况。如果有分区,则使用 rm+ 序列号来删除老的分区表,然后使用 unit s 定义起始位置,单位使用扇区个数计量,最后使用 mkpart 命令来创建即可,如下图所示。 部分操作系统里,修改分区后可能会重新自动挂载文件系统。建议先执行 df -h 重新查看文件系统空间和使用情况。如果文件系统重新被挂载,执行 umount [文件系统名称] 再次卸载文件系统。 检查文件系统,并变更文件系统大小。 e2fsck -f /dev/vdb1 # 检查文件系统 resize2fs /dev/vdb1 # 变更文件系统大小 说明 使用 e2fsck 时,由于系统需要检查并订正文件系统元数据,所以速度较慢、耗时较长,请耐心等待。 正确使用 e2fsck 和 resize2fs 指令,不会造成原有数据丢失。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# e2fsck -f /dev/vdb1 e2fsck 1.42.9 (28-Dec-2013) Pass 1: Checking inodes, blocks, and sizes Pass 2: Checking directory structure Pass 3: Checking directory connectivity Pass 4: Checking reference counts Pass 5: Checking group summary information /dev/vdb1: 11/1835008 files (0.0% non-contiguous), 159218/7339776 blocks [root@iXXXXXX ~]# resize2fs /dev/vdb1 resize2fs 1.42.9 (28-Dec-2013) Resizing the filesystem on /dev/vdb1 to 7864064 (4k) blocks. The filesystem on /dev/vdb1 is now 7864064 blocks long. 将扩容完成的文件系统挂载到原来的挂载点(如本示例中的 /resizetest)。mount /dev/vdb1 /resizetest 查看文件系统空间和使用情况:运行命令 df -h。如果出现扩容后的文件系统信息,说明挂载成功,可以使用扩容后的文件系统了。 说明 挂载操作完成后,不需要在控制台上重启实例即可开始使用扩容后的文件系统。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 /dev/vdb1 30G 44M 28G 1% /resizetest

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详细解答可以参考官方帮助文档 随着业务的增长,您的数据盘容量可能无法满足数据存储的需要,这时您可以使用 磁盘扩容 功能扩容数据盘。 说明 挂载在实例上的数据盘,只有当实例处于 运行中 (Running) 或 已停止(Stopped) 状态时才可以扩容。扩容这种数据盘需要在控制台上重启实例后才能使扩容后的容量生效,而重启实例会停止实例,中断您的业务,所以请您谨慎操作。 建议在扩容数据盘之前手动创建快照,以备份数据。 无论数据盘的状态是 待挂载 还是 使用中,都可以执行磁盘扩容操作。 包年包月实例如果做过 续费降配 操作,当前计费周期的剩余时间内,实例上的包年包月云盘不支持扩容磁盘操作。 如果数据盘正在创建快照,则不允许执行扩容数据盘的操作。 磁盘扩容功能只能扩容数据盘,不能扩容系统盘或本地盘(本地 SSD 盘等)。 本文以一个高效云盘的数据盘和一个运行CentOS 7.3 64位的 ECS 实例为例,说明如何扩容数据盘并使扩容后的容量可用。 您可以按以下步骤完成扩容操作: 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 按以下步骤在控制台上扩容数据盘的磁盘空间: 登录 ECS管理控制台。 在左侧导航栏里,选择 存储 > 云盘。 说明 如果您需要扩容的数据盘已经挂载在某个实例上,您可以单击 实例,找到相应实例后,进入实例详情页,并单击 本实例磁盘。 选择地域。 找到需要扩容的磁盘,并在 操作 列中,选择 更多 > 磁盘扩容。 在 磁盘扩容 页面上,设置 扩容后容量,在本示例中为30 GiB。扩容后容量只能比当前容量大。 待页面上显示费用信息后,单击 确定扩容。 说明 扩容成功后,磁盘列表里即显示扩容后的容量。但是,如果您的数据盘已经挂载到实例上,只有在控制台上 重启实例 后,登录实例才能看到新的磁盘空间容量。 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间后, 如果数据盘已经挂载到实例上,您必须执行 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 如果数据盘未挂载到实例上,您必须先挂载数据盘(参见 挂载云盘),再根据数据盘的实际情况执行不同的操作: 如果这是一个未格式化的数据盘,您必须格式化数据盘。详细信息,请参见 Linux 格式化和挂载数据盘。 如果这个数据盘之前已经格式化并分区,您必须 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 在ECS控制台上完成磁盘扩容后,磁盘每个分区的文件系统并未扩容。您需要登录实例扩容文件系统。 在本示例中,假设数据盘挂载在一台Linux实例上,实例的操作系统为CentOS 7.3 64位,未扩容前的数据盘只有一个主分区(/dev/vdb1,ext4文件系统),文件系统的挂载点为 /resizetest,文件系统扩容完成后,数据盘仍然只有一个主分区。 使用用户名密码验证连接 Linux 实例。 运行 umount 命令卸载主分区。umount /dev/vdb1 说明 使用 df -h 查看是否卸载成功,如果看不到 /dev/vdb1 的信息表示卸载成功。以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 使用 fdisk 命令删除原来的分区并创建新分区: 说明 如果您使用 parted 工具操作分区,不能与 fdisk 交叉使用,否则会导致分区的起始扇区不一致。关于 parted 工具的使用说明可以参考这里。 运行命令 fdisk -l 罗列分区信息并记录扩容前数据盘的最终容量、起始扇区(First sector)位置。 运行命令 fdisk [数据盘设备名] 进入 fdisk 界面。本示例中,命令为 fdisk /dev/vdb。 输入 d 并按回车键,删除原来的分区。 说明 删除分区不会造成数据盘内数据的丢失。 输入 n 并按回车键,开始创建新的分区。 输入 p 并按回车键,选择创建主分区。因为创建的是一个单分区数据盘,所以只需要创建主分区。 说明 如果要创建4个以上的分区,您应该创建至少一个扩展分区,即选择 e。 输入分区编号并按回车键。因为这里仅创建一个分区,所以输入 1。 输入第一个可用的扇区编号:为了保证数据的一致性,First sector需要与原来的分区保持一致。在本示例中,按回车键采用默认值。 说明 如果发现First sector显示的位置和之前记录的不一致,说明之前可能使用 parted 来分区,那么就停止当前的 fdisk 操作,使用 parted 重新操作。 输入最后一个扇区编号:因为这里仅创建一个分区,所以按回车键采用默认值。 输入 wq 并按回车键,开始分区。 [root@iXXXXXX ~]# fdisk /dev/vdb Welcome to fdisk (util-linux 2.23.2). Changes will remain in memory only, until you decide to write them. Be careful before using the write command. Command (m for help): d Selected partition 1 Partition 1 is deleted Command (m for help): n Partition type: p primary (0 primary, 0 extended, 4 free) e extended Select (default p): Using default response p Partition number (1-4, default 1): First sector (2048-62914559, default 2048): Using default value 2048 Last sector, +sectors or +size{K,M,G} (2048-62914559, default 62914559): Using default value 62914559 Partition 1 of type Linux and of size 30 GiB is set Command (m for help): wq The partition table has been altered! Calling ioctl() to re-read partition table. Syncing disks. 说明 如果您使用的是 parted 工具,进入 parted 界面后,输入 p 罗列当前的分区情况。如果有分区,则使用 rm+ 序列号来删除老的分区表,然后使用 unit s 定义起始位置,单位使用扇区个数计量,最后使用 mkpart 命令来创建即可,如下图所示。 部分操作系统里,修改分区后可能会重新自动挂载文件系统。建议先执行 df -h 重新查看文件系统空间和使用情况。如果文件系统重新被挂载,执行 umount [文件系统名称] 再次卸载文件系统。 检查文件系统,并变更文件系统大小。 e2fsck -f /dev/vdb1 # 检查文件系统 resize2fs /dev/vdb1 # 变更文件系统大小 说明 使用 e2fsck 时,由于系统需要检查并订正文件系统元数据,所以速度较慢、耗时较长,请耐心等待。 正确使用 e2fsck 和 resize2fs 指令,不会造成原有数据丢失。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# e2fsck -f /dev/vdb1 e2fsck 1.42.9 (28-Dec-2013) Pass 1: Checking inodes, blocks, and sizes Pass 2: Checking directory structure Pass 3: Checking directory connectivity Pass 4: Checking reference counts Pass 5: Checking group summary information /dev/vdb1: 11/1835008 files (0.0% non-contiguous), 159218/7339776 blocks [root@iXXXXXX ~]# resize2fs /dev/vdb1 resize2fs 1.42.9 (28-Dec-2013) Resizing the filesystem on /dev/vdb1 to 7864064 (4k) blocks. The filesystem on /dev/vdb1 is now 7864064 blocks long. 将扩容完成的文件系统挂载到原来的挂载点(如本示例中的 /resizetest)。mount /dev/vdb1 /resizetest 查看文件系统空间和使用情况:运行命令 df -h。如果出现扩容后的文件系统信息,说明挂载成功,可以使用扩容后的文件系统了。 说明 挂载操作完成后,不需要在控制台上重启实例即可开始使用扩容后的文件系统。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 /dev/vdb1 30G 44M 28G 1% /resizetest

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详细解答可以参考官方帮助文档 随着业务的增长,您的数据盘容量可能无法满足数据存储的需要,这时您可以使用 磁盘扩容 功能扩容数据盘。 说明 挂载在实例上的数据盘,只有当实例处于 运行中 (Running) 或 已停止(Stopped) 状态时才可以扩容。扩容这种数据盘需要在控制台上重启实例后才能使扩容后的容量生效,而重启实例会停止实例,中断您的业务,所以请您谨慎操作。 建议在扩容数据盘之前手动创建快照,以备份数据。 无论数据盘的状态是 待挂载 还是 使用中,都可以执行磁盘扩容操作。 包年包月实例如果做过 续费降配 操作,当前计费周期的剩余时间内,实例上的包年包月云盘不支持扩容磁盘操作。 如果数据盘正在创建快照,则不允许执行扩容数据盘的操作。 磁盘扩容功能只能扩容数据盘,不能扩容系统盘或本地盘(本地 SSD 盘等)。 本文以一个高效云盘的数据盘和一个运行CentOS 7.3 64位的 ECS 实例为例,说明如何扩容数据盘并使扩容后的容量可用。 您可以按以下步骤完成扩容操作: 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 按以下步骤在控制台上扩容数据盘的磁盘空间: 登录 ECS管理控制台。 在左侧导航栏里,选择 存储 > 云盘。 说明 如果您需要扩容的数据盘已经挂载在某个实例上,您可以单击 实例,找到相应实例后,进入实例详情页,并单击 本实例磁盘。 选择地域。 找到需要扩容的磁盘,并在 操作 列中,选择 更多 > 磁盘扩容。 在 磁盘扩容 页面上,设置 扩容后容量,在本示例中为30 GiB。扩容后容量只能比当前容量大。 待页面上显示费用信息后,单击 确定扩容。 说明 扩容成功后,磁盘列表里即显示扩容后的容量。但是,如果您的数据盘已经挂载到实例上,只有在控制台上 重启实例 后,登录实例才能看到新的磁盘空间容量。 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间后, 如果数据盘已经挂载到实例上,您必须执行 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 如果数据盘未挂载到实例上,您必须先挂载数据盘(参见 挂载云盘),再根据数据盘的实际情况执行不同的操作: 如果这是一个未格式化的数据盘,您必须格式化数据盘。详细信息,请参见 Linux 格式化和挂载数据盘。 如果这个数据盘之前已经格式化并分区,您必须 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 在ECS控制台上完成磁盘扩容后,磁盘每个分区的文件系统并未扩容。您需要登录实例扩容文件系统。 在本示例中,假设数据盘挂载在一台Linux实例上,实例的操作系统为CentOS 7.3 64位,未扩容前的数据盘只有一个主分区(/dev/vdb1,ext4文件系统),文件系统的挂载点为 /resizetest,文件系统扩容完成后,数据盘仍然只有一个主分区。 使用用户名密码验证连接 Linux 实例。 运行 umount 命令卸载主分区。umount /dev/vdb1 说明 使用 df -h 查看是否卸载成功,如果看不到 /dev/vdb1 的信息表示卸载成功。以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 使用 fdisk 命令删除原来的分区并创建新分区: 说明 如果您使用 parted 工具操作分区,不能与 fdisk 交叉使用,否则会导致分区的起始扇区不一致。关于 parted 工具的使用说明可以参考这里。 运行命令 fdisk -l 罗列分区信息并记录扩容前数据盘的最终容量、起始扇区(First sector)位置。 运行命令 fdisk [数据盘设备名] 进入 fdisk 界面。本示例中,命令为 fdisk /dev/vdb。 输入 d 并按回车键,删除原来的分区。 说明 删除分区不会造成数据盘内数据的丢失。 输入 n 并按回车键,开始创建新的分区。 输入 p 并按回车键,选择创建主分区。因为创建的是一个单分区数据盘,所以只需要创建主分区。 说明 如果要创建4个以上的分区,您应该创建至少一个扩展分区,即选择 e。 输入分区编号并按回车键。因为这里仅创建一个分区,所以输入 1。 输入第一个可用的扇区编号:为了保证数据的一致性,First sector需要与原来的分区保持一致。在本示例中,按回车键采用默认值。 说明 如果发现First sector显示的位置和之前记录的不一致,说明之前可能使用 parted 来分区,那么就停止当前的 fdisk 操作,使用 parted 重新操作。 输入最后一个扇区编号:因为这里仅创建一个分区,所以按回车键采用默认值。 输入 wq 并按回车键,开始分区。 [root@iXXXXXX ~]# fdisk /dev/vdb Welcome to fdisk (util-linux 2.23.2). Changes will remain in memory only, until you decide to write them. Be careful before using the write command. Command (m for help): d Selected partition 1 Partition 1 is deleted Command (m for help): n Partition type: p primary (0 primary, 0 extended, 4 free) e extended Select (default p): Using default response p Partition number (1-4, default 1): First sector (2048-62914559, default 2048): Using default value 2048 Last sector, +sectors or +size{K,M,G} (2048-62914559, default 62914559): Using default value 62914559 Partition 1 of type Linux and of size 30 GiB is set Command (m for help): wq The partition table has been altered! Calling ioctl() to re-read partition table. Syncing disks. 说明 如果您使用的是 parted 工具,进入 parted 界面后,输入 p 罗列当前的分区情况。如果有分区,则使用 rm+ 序列号来删除老的分区表,然后使用 unit s 定义起始位置,单位使用扇区个数计量,最后使用 mkpart 命令来创建即可,如下图所示。 部分操作系统里,修改分区后可能会重新自动挂载文件系统。建议先执行 df -h 重新查看文件系统空间和使用情况。如果文件系统重新被挂载,执行 umount [文件系统名称] 再次卸载文件系统。 检查文件系统,并变更文件系统大小。 e2fsck -f /dev/vdb1 # 检查文件系统 resize2fs /dev/vdb1 # 变更文件系统大小 说明 使用 e2fsck 时,由于系统需要检查并订正文件系统元数据,所以速度较慢、耗时较长,请耐心等待。 正确使用 e2fsck 和 resize2fs 指令,不会造成原有数据丢失。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# e2fsck -f /dev/vdb1 e2fsck 1.42.9 (28-Dec-2013) Pass 1: Checking inodes, blocks, and sizes Pass 2: Checking directory structure Pass 3: Checking directory connectivity Pass 4: Checking reference counts Pass 5: Checking group summary information /dev/vdb1: 11/1835008 files (0.0% non-contiguous), 159218/7339776 blocks [root@iXXXXXX ~]# resize2fs /dev/vdb1 resize2fs 1.42.9 (28-Dec-2013) Resizing the filesystem on /dev/vdb1 to 7864064 (4k) blocks. The filesystem on /dev/vdb1 is now 7864064 blocks long. 将扩容完成的文件系统挂载到原来的挂载点(如本示例中的 /resizetest)。mount /dev/vdb1 /resizetest 查看文件系统空间和使用情况:运行命令 df -h。如果出现扩容后的文件系统信息,说明挂载成功,可以使用扩容后的文件系统了。 说明 挂载操作完成后,不需要在控制台上重启实例即可开始使用扩容后的文件系统。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 /dev/vdb1 30G 44M 28G 1% /resizetest

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详细解答可以参考官方帮助文档 随着业务的增长,您的数据盘容量可能无法满足数据存储的需要,这时您可以使用 磁盘扩容 功能扩容数据盘。 说明 挂载在实例上的数据盘,只有当实例处于 运行中 (Running) 或 已停止(Stopped) 状态时才可以扩容。扩容这种数据盘需要在控制台上重启实例后才能使扩容后的容量生效,而重启实例会停止实例,中断您的业务,所以请您谨慎操作。 建议在扩容数据盘之前手动创建快照,以备份数据。 无论数据盘的状态是 待挂载 还是 使用中,都可以执行磁盘扩容操作。 包年包月实例如果做过 续费降配 操作,当前计费周期的剩余时间内,实例上的包年包月云盘不支持扩容磁盘操作。 如果数据盘正在创建快照,则不允许执行扩容数据盘的操作。 磁盘扩容功能只能扩容数据盘,不能扩容系统盘或本地盘(本地 SSD 盘等)。 本文以一个高效云盘的数据盘和一个运行CentOS 7.3 64位的 ECS 实例为例,说明如何扩容数据盘并使扩容后的容量可用。 您可以按以下步骤完成扩容操作: 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 按以下步骤在控制台上扩容数据盘的磁盘空间: 登录 ECS管理控制台。 在左侧导航栏里,选择 存储 > 云盘。 说明 如果您需要扩容的数据盘已经挂载在某个实例上,您可以单击 实例,找到相应实例后,进入实例详情页,并单击 本实例磁盘。 选择地域。 找到需要扩容的磁盘,并在 操作 列中,选择 更多 > 磁盘扩容。 在 磁盘扩容 页面上,设置 扩容后容量,在本示例中为30 GiB。扩容后容量只能比当前容量大。 待页面上显示费用信息后,单击 确定扩容。 说明 扩容成功后,磁盘列表里即显示扩容后的容量。但是,如果您的数据盘已经挂载到实例上,只有在控制台上 重启实例 后,登录实例才能看到新的磁盘空间容量。 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间后, 如果数据盘已经挂载到实例上,您必须执行 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 如果数据盘未挂载到实例上,您必须先挂载数据盘(参见 挂载云盘),再根据数据盘的实际情况执行不同的操作: 如果这是一个未格式化的数据盘,您必须格式化数据盘。详细信息,请参见 Linux 格式化和挂载数据盘。 如果这个数据盘之前已经格式化并分区,您必须 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 在ECS控制台上完成磁盘扩容后,磁盘每个分区的文件系统并未扩容。您需要登录实例扩容文件系统。 在本示例中,假设数据盘挂载在一台Linux实例上,实例的操作系统为CentOS 7.3 64位,未扩容前的数据盘只有一个主分区(/dev/vdb1,ext4文件系统),文件系统的挂载点为 /resizetest,文件系统扩容完成后,数据盘仍然只有一个主分区。 使用用户名密码验证连接 Linux 实例。 运行 umount 命令卸载主分区。umount /dev/vdb1 说明 使用 df -h 查看是否卸载成功,如果看不到 /dev/vdb1 的信息表示卸载成功。以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 使用 fdisk 命令删除原来的分区并创建新分区: 说明 如果您使用 parted 工具操作分区,不能与 fdisk 交叉使用,否则会导致分区的起始扇区不一致。关于 parted 工具的使用说明可以参考这里。 运行命令 fdisk -l 罗列分区信息并记录扩容前数据盘的最终容量、起始扇区(First sector)位置。 运行命令 fdisk [数据盘设备名] 进入 fdisk 界面。本示例中,命令为 fdisk /dev/vdb。 输入 d 并按回车键,删除原来的分区。 说明 删除分区不会造成数据盘内数据的丢失。 输入 n 并按回车键,开始创建新的分区。 输入 p 并按回车键,选择创建主分区。因为创建的是一个单分区数据盘,所以只需要创建主分区。 说明 如果要创建4个以上的分区,您应该创建至少一个扩展分区,即选择 e。 输入分区编号并按回车键。因为这里仅创建一个分区,所以输入 1。 输入第一个可用的扇区编号:为了保证数据的一致性,First sector需要与原来的分区保持一致。在本示例中,按回车键采用默认值。 说明 如果发现First sector显示的位置和之前记录的不一致,说明之前可能使用 parted 来分区,那么就停止当前的 fdisk 操作,使用 parted 重新操作。 输入最后一个扇区编号:因为这里仅创建一个分区,所以按回车键采用默认值。 输入 wq 并按回车键,开始分区。 [root@iXXXXXX ~]# fdisk /dev/vdb Welcome to fdisk (util-linux 2.23.2). Changes will remain in memory only, until you decide to write them. Be careful before using the write command. Command (m for help): d Selected partition 1 Partition 1 is deleted Command (m for help): n Partition type: p primary (0 primary, 0 extended, 4 free) e extended Select (default p): Using default response p Partition number (1-4, default 1): First sector (2048-62914559, default 2048): Using default value 2048 Last sector, +sectors or +size{K,M,G} (2048-62914559, default 62914559): Using default value 62914559 Partition 1 of type Linux and of size 30 GiB is set Command (m for help): wq The partition table has been altered! Calling ioctl() to re-read partition table. Syncing disks. 说明 如果您使用的是 parted 工具,进入 parted 界面后,输入 p 罗列当前的分区情况。如果有分区,则使用 rm+ 序列号来删除老的分区表,然后使用 unit s 定义起始位置,单位使用扇区个数计量,最后使用 mkpart 命令来创建即可,如下图所示。 部分操作系统里,修改分区后可能会重新自动挂载文件系统。建议先执行 df -h 重新查看文件系统空间和使用情况。如果文件系统重新被挂载,执行 umount [文件系统名称] 再次卸载文件系统。 检查文件系统,并变更文件系统大小。 e2fsck -f /dev/vdb1 # 检查文件系统 resize2fs /dev/vdb1 # 变更文件系统大小 说明 使用 e2fsck 时,由于系统需要检查并订正文件系统元数据,所以速度较慢、耗时较长,请耐心等待。 正确使用 e2fsck 和 resize2fs 指令,不会造成原有数据丢失。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# e2fsck -f /dev/vdb1 e2fsck 1.42.9 (28-Dec-2013) Pass 1: Checking inodes, blocks, and sizes Pass 2: Checking directory structure Pass 3: Checking directory connectivity Pass 4: Checking reference counts Pass 5: Checking group summary information /dev/vdb1: 11/1835008 files (0.0% non-contiguous), 159218/7339776 blocks [root@iXXXXXX ~]# resize2fs /dev/vdb1 resize2fs 1.42.9 (28-Dec-2013) Resizing the filesystem on /dev/vdb1 to 7864064 (4k) blocks. The filesystem on /dev/vdb1 is now 7864064 blocks long. 将扩容完成的文件系统挂载到原来的挂载点(如本示例中的 /resizetest)。mount /dev/vdb1 /resizetest 查看文件系统空间和使用情况:运行命令 df -h。如果出现扩容后的文件系统信息,说明挂载成功,可以使用扩容后的文件系统了。 说明 挂载操作完成后,不需要在控制台上重启实例即可开始使用扩容后的文件系统。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 /dev/vdb1 30G 44M 28G 1% /resizetest

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详细解答可以参考官方帮助文档 随着业务的增长,您的数据盘容量可能无法满足数据存储的需要,这时您可以使用 磁盘扩容 功能扩容数据盘。 说明 挂载在实例上的数据盘,只有当实例处于 运行中 (Running) 或 已停止(Stopped) 状态时才可以扩容。扩容这种数据盘需要在控制台上重启实例后才能使扩容后的容量生效,而重启实例会停止实例,中断您的业务,所以请您谨慎操作。 建议在扩容数据盘之前手动创建快照,以备份数据。 无论数据盘的状态是 待挂载 还是 使用中,都可以执行磁盘扩容操作。 包年包月实例如果做过 续费降配 操作,当前计费周期的剩余时间内,实例上的包年包月云盘不支持扩容磁盘操作。 如果数据盘正在创建快照,则不允许执行扩容数据盘的操作。 磁盘扩容功能只能扩容数据盘,不能扩容系统盘或本地盘(本地 SSD 盘等)。 本文以一个高效云盘的数据盘和一个运行CentOS 7.3 64位的 ECS 实例为例,说明如何扩容数据盘并使扩容后的容量可用。 您可以按以下步骤完成扩容操作: 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 步骤 1. 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间 按以下步骤在控制台上扩容数据盘的磁盘空间: 登录 ECS管理控制台。 在左侧导航栏里,选择 存储 > 云盘。 说明 如果您需要扩容的数据盘已经挂载在某个实例上,您可以单击 实例,找到相应实例后,进入实例详情页,并单击 本实例磁盘。 选择地域。 找到需要扩容的磁盘,并在 操作 列中,选择 更多 > 磁盘扩容。 在 磁盘扩容 页面上,设置 扩容后容量,在本示例中为30 GiB。扩容后容量只能比当前容量大。 待页面上显示费用信息后,单击 确定扩容。 说明 扩容成功后,磁盘列表里即显示扩容后的容量。但是,如果您的数据盘已经挂载到实例上,只有在控制台上 重启实例 后,登录实例才能看到新的磁盘空间容量。 在控制台上扩容数据盘的磁盘空间后, 如果数据盘已经挂载到实例上,您必须执行 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 如果数据盘未挂载到实例上,您必须先挂载数据盘(参见 挂载云盘),再根据数据盘的实际情况执行不同的操作: 如果这是一个未格式化的数据盘,您必须格式化数据盘。详细信息,请参见 Linux 格式化和挂载数据盘。 如果这个数据盘之前已经格式化并分区,您必须 步骤 2. 登录实例扩容文件系统。 步骤 2. 登录实例扩容文件系统 在ECS控制台上完成磁盘扩容后,磁盘每个分区的文件系统并未扩容。您需要登录实例扩容文件系统。 在本示例中,假设数据盘挂载在一台Linux实例上,实例的操作系统为CentOS 7.3 64位,未扩容前的数据盘只有一个主分区(/dev/vdb1,ext4文件系统),文件系统的挂载点为 /resizetest,文件系统扩容完成后,数据盘仍然只有一个主分区。 使用用户名密码验证连接 Linux 实例。 运行 umount 命令卸载主分区。umount /dev/vdb1 说明 使用 df -h 查看是否卸载成功,如果看不到 /dev/vdb1 的信息表示卸载成功。以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 使用 fdisk 命令删除原来的分区并创建新分区: 说明 如果您使用 parted 工具操作分区,不能与 fdisk 交叉使用,否则会导致分区的起始扇区不一致。关于 parted 工具的使用说明可以参考这里。 运行命令 fdisk -l 罗列分区信息并记录扩容前数据盘的最终容量、起始扇区(First sector)位置。 运行命令 fdisk [数据盘设备名] 进入 fdisk 界面。本示例中,命令为 fdisk /dev/vdb。 输入 d 并按回车键,删除原来的分区。 说明 删除分区不会造成数据盘内数据的丢失。 输入 n 并按回车键,开始创建新的分区。 输入 p 并按回车键,选择创建主分区。因为创建的是一个单分区数据盘,所以只需要创建主分区。 说明 如果要创建4个以上的分区,您应该创建至少一个扩展分区,即选择 e。 输入分区编号并按回车键。因为这里仅创建一个分区,所以输入 1。 输入第一个可用的扇区编号:为了保证数据的一致性,First sector需要与原来的分区保持一致。在本示例中,按回车键采用默认值。 说明 如果发现First sector显示的位置和之前记录的不一致,说明之前可能使用 parted 来分区,那么就停止当前的 fdisk 操作,使用 parted 重新操作。 输入最后一个扇区编号:因为这里仅创建一个分区,所以按回车键采用默认值。 输入 wq 并按回车键,开始分区。 [root@iXXXXXX ~]# fdisk /dev/vdb Welcome to fdisk (util-linux 2.23.2). Changes will remain in memory only, until you decide to write them. Be careful before using the write command. Command (m for help): d Selected partition 1 Partition 1 is deleted Command (m for help): n Partition type: p primary (0 primary, 0 extended, 4 free) e extended Select (default p): Using default response p Partition number (1-4, default 1): First sector (2048-62914559, default 2048): Using default value 2048 Last sector, +sectors or +size{K,M,G} (2048-62914559, default 62914559): Using default value 62914559 Partition 1 of type Linux and of size 30 GiB is set Command (m for help): wq The partition table has been altered! Calling ioctl() to re-read partition table. Syncing disks. 说明 如果您使用的是 parted 工具,进入 parted 界面后,输入 p 罗列当前的分区情况。如果有分区,则使用 rm+ 序列号来删除老的分区表,然后使用 unit s 定义起始位置,单位使用扇区个数计量,最后使用 mkpart 命令来创建即可,如下图所示。 部分操作系统里,修改分区后可能会重新自动挂载文件系统。建议先执行 df -h 重新查看文件系统空间和使用情况。如果文件系统重新被挂载,执行 umount [文件系统名称] 再次卸载文件系统。 检查文件系统,并变更文件系统大小。 e2fsck -f /dev/vdb1 # 检查文件系统 resize2fs /dev/vdb1 # 变更文件系统大小 说明 使用 e2fsck 时,由于系统需要检查并订正文件系统元数据,所以速度较慢、耗时较长,请耐心等待。 正确使用 e2fsck 和 resize2fs 指令,不会造成原有数据丢失。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# e2fsck -f /dev/vdb1 e2fsck 1.42.9 (28-Dec-2013) Pass 1: Checking inodes, blocks, and sizes Pass 2: Checking directory structure Pass 3: Checking directory connectivity Pass 4: Checking reference counts Pass 5: Checking group summary information /dev/vdb1: 11/1835008 files (0.0% non-contiguous), 159218/7339776 blocks [root@iXXXXXX ~]# resize2fs /dev/vdb1 resize2fs 1.42.9 (28-Dec-2013) Resizing the filesystem on /dev/vdb1 to 7864064 (4k) blocks. The filesystem on /dev/vdb1 is now 7864064 blocks long. 将扩容完成的文件系统挂载到原来的挂载点(如本示例中的 /resizetest)。mount /dev/vdb1 /resizetest 查看文件系统空间和使用情况:运行命令 df -h。如果出现扩容后的文件系统信息,说明挂载成功,可以使用扩容后的文件系统了。 说明 挂载操作完成后,不需要在控制台上重启实例即可开始使用扩容后的文件系统。 以下为示例输出结果。 [root@iXXXXXX ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 1.5G 36G 4% / devtmpfs 487M 0 487M 0% /dev tmpfs 497M 0 497M 0% /dev/shm tmpfs 497M 312K 496M 1% /run tmpfs 497M 0 497M 0% /sys/fs/cgroup tmpfs 100M 0 100M 0% /run/user/0 /dev/vdb1 30G 44M 28G 1% /resizetest

2019-12-01 22:56:53 0 浏览量 回答数 0

问题

怎样实现数据存储的管理维护

elinks 2019-12-01 21:14:17 9098 浏览量 回答数 0

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云服务器(Elastic Compute Service,简称ECS)是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS(Infrastructure as a Service)级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备,让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器,实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS持续提供创新型服务器,解决多种业务需求,助力您的业务发展。 为什么选择云服务器ECS 选择云服务器ECS,您可以轻松构建具有以下优势的计算资源: 无需自建机房,无需采购以及配置硬件设施。 分钟级交付,快速部署,缩短应用上线周期。 快速接入部署在全球范围内的数据中心和BGP机房。 成本透明,按需使用,支持根据业务波动随时扩展和释放资源。 提供GPU和FPGA等异构计算服务器、弹性裸金属服务器以及通用的x86架构服务器。 支持通过内网访问其他阿里云服务,形成丰富的行业解决方案,降低公网流量成本。 提供虚拟防火墙、角色权限控制、内网隔离、防病毒攻击及流量监控等多重安全方案。 提供性能监控框架和主动运维体系。 提供行业通用标准API,提高易用性和适用性。 更多选择理由,请参见云服务器ECS的优势和应用场景。 产品架构 云服务器ECS主要包含以下功能组件: 实例:等同于一台虚拟服务器,内含CPU、内存、操作系统、网络配置、磁盘等基础的计算组件。实例的计算性能、内存性能和适用业务场景由实例规格决定,其具体性能指标包括实例vCPU核数、内存大小、网络性能等。 镜像:提供实例的操作系统、初始化应用数据及预装的软件。操作系统支持多种Linux发行版和多种Windows Server版本。 块存储:块设备类型产品,具备高性能和低时延的特性。提供基于分布式存储架构的云盘、共享块存储以及基于物理机本地存储的本地盘。 快照:某一时间点一块云盘或共享块存储的数据状态文件。常用于数据备份、数据恢复和制作自定义镜像等。 安全组:由同一地域内具有相同保护需求并相互信任的实例组成,是一种虚拟防火墙,用于设置实例的网络访问控制。 网络: 专有网络(Virtual Private Cloud):逻辑上彻底隔离的云上私有网络。您可以自行分配私网IP地址范围、配置路由表和网关等。 经典网络:所有经典网络类型实例都建立在一个共用的基础网络上。由阿里云统一规划和管理网络配置。 更多功能组件详情,请参见云服务器ECS产品详情页。 以下为云服务器ECS的产品组件架构图,图中涉及的功能组件的详细介绍请参见相应的帮助文档。whatIsECS 产品定价 云服务器ECS支持包年包月、按量付费、预留实例券、抢占式实例等多种账单计算模式。更多详情,请参见计费概述和云产品定价页。 管理工具 通过注册阿里云账号,您可以在任何地域下,通过阿里云提供的以下途径创建、使用或者释放云服务器ECS: ECS管理控制台:具有交互式操作的Web服务页面。关于管理控制台的操作,请参见常用操作导航。 ECS API:支持GET和POST请求的RPC风格API。关于API说明,请参见API参考。以下为调用云服务器ECS API的常用开发者工具: 命令行工具CLI:基于阿里云API建立的灵活且易于扩展的管理工具。您可基于命令行工具封装阿里云的原生API,扩展出您需要的功能。 OpenAPI Explorer:提供快速检索接口、在线调用API和动态生成SDK示例代码等服务。 阿里云SDK:提供Java、Python、PHP等多种编程语言的SDK。 资源编排(Resource Orchestration Service):通过创建一个描述您所需的所有阿里云资源的模板,然后资源编排将根据模板,自动创建和配置资源。 运维编排服务(Operation Orchestration Service):自动化管理和执行运维任务。您可以在执行模板中定义执行任务、执行顺序、执行输入和输出等,通过执行模板达到自动化完成运维任务的目的。 Terraform:能够通过配置文件在阿里云以及其他支持Terraform的云商平台调用计算资源,并对其进行版本控制的开源工具。 阿里云App:移动端类型的管理工具。 Alibaba Cloud Toolkit:阿里云针对IDE平台为开发者提供的一款插件,用于帮助您高效开发并部署适合在云端运行的应用。 部署建议 您可以从以下维度考虑如何启动并使用云服务器ECS: 地域和可用区 地域指阿里云的数据中心,地域和可用区决定了ECS实例所在的物理位置。一旦成功创建实例后,其元数据(仅专有网络VPC类型ECS实例支持获取元数据)将确定下来,并无法更换地域。您可以从用户地理位置、阿里云产品发布情况、应用可用性、以及是否需要内网通信等因素选择地域和可用区。例如,如果您同时需要通过阿里云内网使用云数据库RDS,RDS实例和ECS实例必须处于同一地域中。更多详情,请参见地域和可用区。 高可用性 为保证业务处理的正确性和服务不中断,建议您通过快照实现数据备份,通过跨可用区、部署集、负载均衡(Server Load Balancer)等实现应用容灾。 网络规划 阿里云推荐您使用专有网络VPC,可自行规划私网IP,全面支持新功能和新型实例规格。此外,专有网络VPC支持多业务系统隔离和多地域部署系统的使用场景。更多详情,请参见专有网络(Virtual Private Cloud)。 安全方案 您可以使用云服务器ECS的安全组,控制ECS实例的出入网访问策略以及端口监听状态。对于部署在云服务器ECS上的应用,阿里云为您提供了免费的DDoS基础防护和基础安全服务,此外您还可以使用阿里云云盾,例如: 通过DDoS高防IP保障源站的稳定可靠。更多详情,请参见DDoS高防IP文档。 通过云安全中心保障云服务器ECS的安全。更多详情,请参见云安全中心文档。 相关服务 使用云服务器ECS的同时,您还可以选择以下阿里云服务: 根据业务需求和策略的变化,使用弹性伸缩(Auto Scaling)自动调整云服务器ECS的数量。更多详情,请参见弹性伸缩。 使用专有宿主机(Dedicated Host)部署ECS实例,可让您独享物理服务器资源、降低上云和业务部署调整的成本、满足严格的合规和监管要求。更多详情,请参见专有宿主机DDH。 使用容器服务Kubernetes版在一组云服务器ECS上通过Docker容器管理应用生命周期。更多详情,请参见容器服务Kubernetes版。 通过负载均衡(Server Load Balancer)对多台云服务器ECS实现流量分发的负载均衡目的。更多详情,请参见负载均衡。 通过云监控(CloudMonitor)制定实例、系统盘和公网带宽等的监控方案。更多详情,请参见云监控。 在同一阿里云地域下,采用关系型云数据库(Relational Database Service)作为云服务器ECS的数据库应用是典型的业务访问架构,可极大降低网络延时和公网访问费用,并实现云数据库RDS的最佳性能。云数据库RDS支持多种数据库引擎,包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS和MariaDB。更多详情,请参见关系型云数据库。 在云市场获取由第三方服务商提供的基础软件、企业软件、网站建设、代运维、云安全、数据及API、解决方案等相关的各类软件和服务。您也可以成为云市场服务供应商,提供软件应用及服务。更多详情,请参见云市场文档。 更多方案,请参见阿里云解决方案。

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

问题

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boxti 2019-12-01 22:07:18 1420 浏览量 回答数 0

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ECS磁盘 我想在ECS 跨服务器进行数据拷贝,有没有知道实现方法的? Linux系统服务器重启或初始化系统之后,再登录服务器执行df -h查看磁盘挂载,发现数据不见了。这是为什么?能不能找回来? 重启服务器后发现/alidata目录所有数据丢失。怎么才能找回来呢? ECS Linux扩容格式化磁盘提示magic number in super-block while trying to open /dev/xvdb1 ? Linux 实例初始化系统盘后,怎样才能重新挂载数据盘? 如何在ECS 利用快照创建磁盘实现无损扩容数据盘? ECS云服务器磁盘FAQ云服务器磁盘I/O速度是多少? Linux 购买了数据盘,但是系统中看不到怎么办? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,系统盘能否再次划分出一个分区用作数据存储? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,数据盘能否再次划分出一个分区用作数据存储? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,划分了多个分区的磁盘,做快照时是针对该分区的,还是针对磁盘的? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,磁盘二次分区有哪些注意事项? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,数据盘进行二次分区后,此时回滚快照后,数据盘是几个分区? 什么是可用区? 怎么根据服务器应用需求选择可用区? 按量付费云盘和云盘有什么区别? 按量付费云盘和普通云盘的性能和数据安全性一样吗,磁盘性能会有提升吗? 可以使用用户快照创建按量付费云盘吗? 什么是挂载点? 一块按量付费云盘可以挂载到多个 ECS 实例上吗? 一台 ECS 实例能同时挂载多少块按量付费云盘吗? 按量付费云盘能够挂载到包年包月和按量付费 ECS 实例上吗? 为什么挂载按量付费云盘时找不到我想挂载的 ECS 实例? 购买按量付费云盘后,挂载到目标 ECS 实例的挂载点是否还需要执行磁盘挂载操作? 我已经操作过续费变配,在续费变配期内是否还能将普通云盘转为按量付费云盘? ECS快照 为什么我的按量付费云盘没有自动快照了? 重新初始化磁盘时,我的快照会丢失吗? 更换系统盘时,我的快照会丢失吗? 卸载按量付费云盘时,我的磁盘会丢数据吗? 我能够卸载系统盘吗? 什么是独立云磁盘? 什么是可用区? 独立云磁盘跟现在的磁盘有什么区别? 服务器应用与可用区选择的选择关系是怎么样的? 独立云磁盘怎么收费? 独立云磁盘能够挂载到包年包月实例上吗? 独立云磁盘和普通云磁盘的磁盘性能和数据安全性一样吗,磁盘性能会有提升吗? 我的包年包月实例上不需要的磁盘能不能卸载? 为什么我的独立云磁盘和我的实例一起释放了? 为什么独立云磁盘挂载时找不到我想挂载的实例? 为什么我在本实例列表中选择独立云磁盘挂载时找不到我想要挂载的磁盘? 我删除磁盘的时候,快照会被保留吗? 为什么我的独立云磁盘没有自动快照了? 为什么我不能购买独立云磁盘? 一台实例能挂载多少块独立云磁盘? 卸载独立云磁盘时,我的磁盘会丢数据吗? 我的系统盘能够卸载吗? 什么是设备名? 为什么我在控制台上找不到重置磁盘,更换操作系统,回滚快照的操作了? 重新初始化磁盘时,我的快照会丢失吗? 更换系统盘时,我的快照会丢失吗? 为什么我的数据盘不能选择临时磁盘 独立云磁盘服务器的应用场景有哪些? 可以使用用户快照创建独立云磁盘吗? 独立云磁盘购买后挂载到目标实例的挂载点后,是否还需要执行磁盘挂载操作? 本地SSD盘“本地”是指? 本地SSD盘适合的用户场景有哪些? SSD盘相对之前的普通云盘性能提升多少,是否可以提供具体参数? 本地SSD盘是否支持在原ECS上进行添加或者将原云磁盘更换成本地SSD盘? 本地SSD盘购买后是否支持升级? SSD 云盘具备怎样的 I/O 性能? SSD云盘的数据可靠性是怎样的? SSD 云盘适合的应用场景有哪些? SSD 云盘相对普通云盘性能提升多少?是否可以提供具体参数? I/O 优化是什么概念?能将存量的 ECS 实例升级为 I/O 优化的实例吗? 是否支持将原普通云盘更换成 SSD 云盘? 如何购买 SSD 云盘,I/O 优化的实例及 SSD 云盘的价格是多少? 为什么 I/O 优化的实例有时启动比较耗时? 有些自定义镜像不支持创建 I/O 优化的实例,我该如何操作? 购买SSD云盘后是否支持升级? 使用了 I/O 优化实例和 SSD 云盘之后,Linux 系统在分区挂载的时候报错。 为什么我用 fio 测试性能时,会导致实例宕机? 云盘参数和性能测试工具及方法有推荐的吗? 我想扩容系统盘,求详细步骤! 所有块存储都支持系统盘扩容吗?有地域限制吗? 包年包月和按量付费的ECS实例都支持系统盘扩容吗? 新购ECS时,系统盘开始单独收费?老用户存量的系统盘如何收费? 新购ECS时,系统盘开始单独收费?老用户存量的系统盘如何收费?系统盘扩容是否需要停机操作? 系统盘扩容上线后,系统盘的容量范围多少? 哪些镜像支持系统盘扩容? 云服务器续费变配后,不支持更换系统盘时指定系统盘容量? 系统盘扩容之后是否支持再缩容? 扩容系统盘应注意的问题? 回滚磁盘报错,进行快照回滚的时候,出现如下错误提示: 执行回滚磁盘需要停止实例,并确保当前磁盘没有创建中的快照和没有更换过操作系统。 这是什么原因? 普通云盘和SSD云盘添加挂载信息时有哪些要注意的事项? 申请公测资格 什么是共享块存储? 共享块存储适用于哪些行业和业务场景? 为什么需要共享块存储? 如何正确使用共享块存储? 我能跨地域挂载共享块存储吗? 共享块存储产品规格有哪些? 我想知道阿里云产品的售卖模式和公测范围! 公测购买入口是哪,求链接! 有没有谁分享下共享块存储性能测试命令? 数据盘挂载问题导致数据无法访问,我要怎么排查问题? 我要怎样才能在Linux和Windows主机之间挂载ntfs格式云盘? 为什么ECS实例里文件系统和快照空间大小不一致?在ECS实例内删除文件后再打快照,发现快照容量并没有变小。 ECS实例如何优化快照使用成本? 在ECS实例里什么是快照商业化? 在ECS实例里,快照商业化后过渡优惠期是什么时候? 在ECS实例里,快照商业化的用户范围包括有哪些? 在ECS实例里,如果我已经开通了 OSS,快照会自动存到我的 OSS Bucket 吗?是否需要重新再创建一个 Bucket 来存储快照? 已经购买了 OSS 预付费存储包,同时在使用快照和 OSS 服务,那么存储包会优先抵扣哪个产品? 快照商业化之后,我希望继续使用,需要购买哪个产品,云盘还是对象存储OSS资源包? 快照商业化的收费模式是怎样的? 快照费用的计算方法是怎样的? 快照收费后,不停止自动快照是否就开始收取费用? 快照要收费了,之前的快照要被删除吗? 如果不想付费,之前的快照能继续使用吗? 快照收费后,之前创建的手动快照和自动快照都会收费吗? 快照收费前停止快照策略,需手动删除历史快照吗?正式收费后会直接删除我的历史快照吗? 快照收费以后,账户欠费对快照有什么影响? 如果账号欠费,有关联关系(创建过磁盘或者镜像)的快照,在欠费15天之后是否会被删除? 快照服务和块存储服务的关系,在收费方面的关系是什么? 快照容量是如何计算的,是等于磁盘大小吗? ECS实例内删除文件会减少空间占用吗? 为什么快照容量大于文件系统内看到的数据量? 参考快照增量说明,如中间快照被删除,后面的快照能否使用? 如何开通快照服务? 快照和镜像的关系? 如何在保留关联实例和磁盘的情况下,删除快照跟镜像,快照、实例、镜像之间的关系? 快照和块存储、OSS对象存储是什么关系? 一块云盘能否设置多个快照策略? 快照 2.0 服务包括哪些内容? 快照有什么用途? 快照 2.0 服务支持的云盘类型? 快照数量有什么限制? 快照保留时长怎样? 打快照对块存储 I/O 性能有多少影响? 快照怎么收费? 老的自动快照策略什么时候不可用? 老的快照策略产生的快照什么时候删除? 自动快照功能细节有哪些? 用户的自定义快照和自动快照有冲突吗? 我能保留其中想要的自动快照而让系统不删除吗? 如果一个自动快照被引用(用户创建自定义镜像或者磁盘),会导致自动快照策略执行失败吗? 我如果什么都没有设置,自动快照会启动吗? 自动快照能够删除吗? 自动快照具体在什么时间创建能看到吗? 我如何区分哪些快照是自动快照和用户快照? 更换系统盘、云服务器 ECS 到期后或手动释放磁盘时,自动快照会不会释放? 未随磁盘释放和更换系统盘释放的自动快照会一直保留吗? 云服务器 ECS 到期后或手动释放磁盘时,手工快照会不会释放? 我能单独制定某几块磁盘执行或取消自动快照吗? 云服务器 ECS 有没有自动备份? 磁盘无快照是否能够回滚或数据恢复? 快照回滚能否单独回滚某个分区或部分数据? 系统盘快照回滚是否会影响数据盘? 更换系统后,快照能否回滚? 在回滚快照前,有哪些注意事项? 怎样使ECS回滚快照后同步数据? 如何通过API配置定时自定义快照? 超出预付费存储包的流量,会怎么收费? ECS镜像 Aliyun Linux 17.01 特性有哪些,有说明文档吗? 云市场镜像有哪些功能? 镜像能带来哪些便利? 目前镜像支持哪些服务器环境和应用场景? 镜像是否安全? 选择了镜像后能更换吗? 镜像安装使用过程中出问题了怎么办? Docker私有镜像库是什么? 自定义镜像如何查看数据盘? 自定义镜像,如何卸载和删除 disk table 里的数据? 如何确认已经卸载数据盘,并可以新建自定义镜像? ECS 实例释放后,自定义镜像是否还存在? ECS 实例释放后,快照是否还存在? 用于创建自定义镜像的云服务器 ECS 实例到期或释放数据后,创建的自定义镜像是否受影响?使用自定义镜像开通的云服务器 ECS 实例是否受影响? 使用自定义镜像创建的 ECS 实例是否可以更换操作系统?更换系统后原来的自定义镜像是否还可以使用? 更换系统盘时另选操作系统,是否可以使用自定义镜像? 已创建的自定义镜像,是否可以用于更换另一台云服务器 ECS 的系统盘数据? 是否可以升级自定义镜像开通的云服务器 ECS 的 CPU、内存、带宽、硬盘等? 是否可以跨地域使用自定义镜像? 包年包月云服务器 ECS 的自定义镜像,是否可以用于开通按量付费的云服务器 ECS? ECS Windows企业版和标准版区别 什么情况下需要复制镜像? 可以复制哪些镜像? 当前有哪些支持镜像复制功能的地域? 复制一个镜像大概需要多久? 复制镜像怎么收费的? 在复制镜像过程中,源镜像和目标镜像有什么限制? 怎么复制我的云账号的镜像资源到其他云账号的其他地域? 复制镜像有镜像容量限制吗? 如何购买镜像市场镜像? 按次购买的镜像的使用期限是多久? 镜像市场的镜像支持退款吗? 镜像市场商业化后,还有免费的镜像市场镜像吗? 在杭州买了一个镜像市场的镜像,能否在北京创建ECS实例或者更换系统盘? ECS实例使用镜像市场的镜像,升级和续费ECS实例,需要为镜像继续付费吗? ECS实例使用镜像市场的镜像,实例释放后,继续购买ECS实例还可以免费使用该镜像吗? 使用镜像市场镜像创建ECS实例,该实例创建一个自定义镜像,使用该自定义镜像创建ECS实例需要为该镜像付费吗? 来源于镜像市场的镜像复制到其他地域创建ECS实例,是否需要为该镜像付费? 如果把来源于镜像市场的自定义镜像共享给其他账号(B)创建ECS实例,账号B是否需要为该镜像付费? 如果使用镜像市场的镜像或者来源于镜像市场的镜像进行更换系统盘,需要付费吗? ECS实例正在使用镜像市场的镜像,进行重置系统盘需要收费吗? 怎么调用ECS API,使用镜像市场镜像或者来源镜像市场的自定义镜像或者共享镜像,创建ECS实例和更换系统盘? 如果没有购买镜像市场的镜像或者来源于镜像市场的镜像,在调用ECS API 使用该镜像创建ECS实例和更换系统盘,会报错吗? 我的ESS是自动创建机器的,并且量是不固定,设置最小值为10台,最大值为100台,那么使用镜像市场的镜像如何保证我的的需求实例能正常弹出来? 镜像市场的镜像是否支持批量购买? 如果之前使用的镜像市场的镜像,已不存在该商品(如:jxsc000010、jxsc000019),怎能保证已经设置的弹性伸缩组的机器的正常弹出? 1个product code能否支持不同region的镜像? 我买了100 product code同样值的镜像,是否可以支持在所有的地域可用? 为什么有的ECS云服务器无法选择Windows操作系统? 操作系统是否要收费? 我能否自己安装或者升级操作系统? 服务器的登录用户名密码是什么? 能否更换或升级操作系统? 操作系统是否有图形界面? 如何选择操作系统? 操作系统自带 FTP 上传吗? 每个用户最多可以获得多少个共享镜像? 每个镜像最多可以共享给多少个用户? 使用共享镜像是否占用我的镜像名额? 使用共享镜像创建实例的时候存不存在地域限制? 我曾把自己账号中的某个自定义镜像共享给其他账号,现在我可以删除这个镜像吗 我把某个自定义镜像(M)的共享账号(A)给删除了,会有什么影响? 使用共享镜像创建实例存在什么样的风险? 我把自定义镜像共享给其他账号,存在什么风险? 我能把别人共享给我的镜像再共享给他人吗? 我把镜像共享给他人,还能使用该镜像创建实例吗? ECS Windows服务器桌面分辨率过高导致VNC花屏处理方法通过 管理终端 进入服务器后,把 Windows 服务器桌面分辨率设置过高,确定后,WebVNC 出现花屏。 ECS创建自定义镜像创建服务器为何需要注释挂载项 勾选"IO优化实例"选项导致购买ECS实例时无法选择云市场镜像 如何为 Linux 服务器安装 GRUB 历史Linux镜像的问题修复方案 如何处理 CentOS DNS 解析超时? 什么是镜像市场的包年包月和按周付费镜像? 预付费镜像能与哪种 ECS 实例搭配使用? 怎么购买预付费镜像?可以单独购买吗? 预付费镜像怎么付费? 预付费镜像到期了就不能用了吗?怎么继续使用? 购买预付费镜像后,如果我不想再使用这个镜像,能要求退款吗? 退款时,费用怎么结算? 预付费镜像能转换为按量付费镜像吗? 预付费镜像与其它镜像之间能互换吗?更换后费用怎么计算? 在哪里查看并管理我购买的预付费镜像? 使用预付费镜像制作的自定义镜像会收费吗?预付费镜像过期对于自定义镜像有什么影响? ECS 实例操作系统选择说明 阿里云支持哪些 SUSE 版本? SUSE 操作系统提供哪些服务支持? ECS安全组 如何检查 TCP 80 端口是否正常工作? 什么是安全组? 为什么在购买 ECS 实例的时候选择安全组? 安全组配置错误会造成哪些影响? 专有网络实例设置安全组规则时为什么不能设置公网规则? 创建 ECS 实例时我还没创建安全组怎么办? 为什么无法访问 25 端口? 为什么我的安全组里自动添加了很多规则? 为什么有些安全组规则的优先级是 110? 为什么我在安全组里放行了 TCP 80 端口,还是无法访问 80 端口? ECS安全组被添加内网ip地址了,是怎么回事? 能说明下ECS安全组中规则的优先级执行匹配顺序吗? ECS实例安全组默认的公网规则被删除导致无法ping通,ECS 服务器无法ping通,排查防火墙、网卡IP配置无误,回滚系统后仍然无法ping通。 我刚购买了ECS实例,如何选择及配置安全组? 没有添加默认安全组访问规则-导致通过API创建的ECS实例断网,要怎么恢复? 使用ECS安全组工具撤销之前账号间互通的操作 ECS网络 带宽与上传、下载速度峰值的有什么关系? 弹性公网IP在哪里可以查看流量和带宽监控信息? 我用的是ECS Ubuntu系统,要怎么单独禁用和启动内外网卡? ECS 实例子网划分和掩码是什么? ECS 实例网络带宽是否独享? 带宽单线还是双线,电信还是网通? 5 Mbps 带宽怎么理解? 带宽的价格是多少? 不同地域的 ECS 实例之间的内网是通的吗? 为何新建的 ECS 实例就有 200 Kbps 左右入网流量? 我的 ECS 实例经常能在 Web 日志中看到大量的恶意 IP 访问我的网站,疑有刷流量和恶意访问的嫌疑,询问云盾是否有屏蔽 IP 的功能? 包月ECS新购时是否可以选择带宽按照使用流量计费? 包月ECS带宽按流量计费是如何计费的? 目前使用的固定带宽计费,是否可以转换为带宽按流量计费? 是否可以随时调整流量带宽峰值? 续费变更配置时(比如到期时间为2015年3月31日,续费一个月到4月30日),如果将包月ECS按固定带宽计费改成按流量付费计费,操作以后在未生效前(3月31日前),是否还可以升级带宽? 续费变更配置时候将包月ECS带宽按流量计费改成按固定带宽计费,为什么我的带宽服务停掉了? 如果账号没有足够余额,欠费怎么办?ECS实例也会停掉吗? 带宽流量欠费是否有短信通知? 当带宽按照流量计费欠费时,是否可以对实例进行升级 CPU、内存操作? 欠费充值后带宽是自动恢复的吗? 包月带宽转流量计费后,流量价格是多少? ECS 服务器出现了异地登录怎么办? 爱哪里可以查看云服务器 ECS 公网流量统计总和? 我的ECS 实例对外 DDoS 攻击导致被锁定了,要如何处理 ? 什么是云服务器 ECS 的入网带宽和出网带宽? ECS云服务器如何禁用公网IP? ECS 实例停止(关机)后按量付费带宽仍产生流量,ECS 实例在控制台上状态为已停止,但按量付费的带宽每小时仍会产生不小的费用,且此时 ECS 实例正在遭受攻击,云盾控制台中 DDoS 防护中 ECS 的状态为清洗中。 访问ECS服务器的网站提示“由于你访问的URL可能对网站造成安全威胁,您的访问被阻断”,这是什么原因? 服务器黑洞是什么?求科普! 如果想确认该服务器的IP信息和地理位置,要在哪里去查询? 我想知道客户端本地到ECS服务器是不是丢包,要怎么测试? 内网和公共 NTP 服务器是什么?它们两个有什么区别 我能 ping 通但端口不通,这是端口的问题吗? 如何通过防火墙策略限制对外扫描行为? 我想用手机移动端网络路由跟踪探测,可以吗? 云监控中的ECS带宽和ECS控制台中看到的带宽不一致是什么原因? 云服务器ECS三张网卡有什么区别? Ubuntu系统ECS使用“如何通过防火墙策略限制对外扫描行为”脚本之后出现无法远程、数据库连接不上。 什么业务场景需要在专有网络(VPC)类型ECS购买PublicIP? 怎么购买专有网络(VPC)类型分配 PublicIP 的 ECS? 专有网络(VPC)类型 ECS 的 PublicIP 和 EIP 的区别? 专有网络(VPC)类型ECS的 PublicIP 的可以升级带宽吗? 专有网络(VPC)类型ECS的 PublicIP 可以解绑吗? 如果购买网络(VPC)类型 ECS 的时候,没有分配公网 IP,该怎么才能分配一个公网 IP? 怎么查询专有网络(VPC)类型 ECS 的 PublicIP 的监控数据? 怎么查询专有网络(VPC)类型ECS的按流量付费的 PublicIP 的账单? 专有网络和经典网络的 PublicIP 异同? 专有网络(VPC)类型 ECS 购买 PublicIP 的付费方式? ECS API 如何通过 API / SDK 实现不同账号 ECS 实例的内网通信? ECS API绑定公网IP报错:The IP is already in use分析 ECS API修改实例带宽不能指定时间范围吗? 所在可用区不支持相应磁盘类型-导致ECS API创建实例报错 用ECS API创建实例的时候,返回如下错误信息: "Code": "InvalidDataDiskCategory.NotSupported" 如何创建有公网 IP 的 ECS 实例? 通过API或SDK查询安全组规则无法显示所有的规则,这是怎么回事? 如何通过OpenAPI创建ECS实例的流程状态描述? 数据传输服务DTS实时同步功能,我想只同步表结构,要怎么做? 如何获取控制台RequestId? 阿里云中国站部分地域实例什么时候降价? ECS Linux 实例怎么设置 Locale 变量? 克隆ECS服务器的方法 其它国家和地区是否都可以提供经典网络和专有网络的类型呢?网络类型是否可以变更呢? 各个地域的网络覆盖范围是什么呢? 其他相关问题 不同地域的实例,价格一样吗? 如果我使用其它国家和地区的实例搭建了一个网站,我的用户将通过域名访问网站,这个域名需要 ICP 备案吗? 为什么有些实例规格只能在中国大陆地域购买,而在其它国家和地区无法购买? 可否将中国大陆地域的实例迁移到其它国家和地区呢? 如何在其它国家和地区部署 ECS 实例? 我要买其它国家和地区的实例,需要单独申请一个国际站账号吗? ——更多ECS相关问题—— · ECS故障处理百问合集

问问小秘 2020-01-02 15:49:17 0 浏览量 回答数 0

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一 容器 在学习k8s前,首先要了解和学习容器概念和工作原理。 什么是容器? 容器是一种轻量级、可移植、自包含的软件打包技术,使应用程序可以在几乎任何地方以相同的方式运行。开发人员在自己笔记本上创建并测试好的容器,无需任何修改就能够在生产系统的虚拟机、物理服务器或公有云主机上运行。 容器的优势 容器使软件具备了超强的可移植能力。 对于开发人员 – Build Once, Run Anywhere 容器意味着环境隔离和可重复性。开发人员只需为应用创建一次运行环境,然后打包成容器便可在其他机器上运行。另外,容器环境与所在的 Host 环境是隔离的,就像虚拟机一样,但更快更简单。 对于运维人员 – Configure Once, Run Anything 只需要配置好标准的 runtime 环境,服务器就可以运行任何容器。这使得运维人员的工作变得更高效,一致和可重复。容器消除了开发、测试、生产环境的不一致性。 Docker概念 “Docker” 一词指代了多个概念,包括开源社区项目、开源项目使用的工具、主导支持此类项目的公司 Docker Inc. 以及该公司官方支持的工具。技术产品和公司使用同一名称,的确让人有点困惑。 我们来简单说明一下: IT 软件中所说的 “Docker” ,是指容器化技术,用于支持创建和使用容器。 开源 Docker 社区致力于改进这类技术,并免费提供给所有用户,使之获益。 Docker Inc. 公司凭借 Docker 社区产品起家,它主要负责提升社区版本的安全性,并将技术进步与广大技术社区分享。此外,它还专门对这些技术产品进行完善和安全固化,以服务于企业客户。 借助 Docker,您可将容器当做轻巧、模块化的虚拟机使用。同时,您还将获得高度的灵活性,从而实现对容器的高效创建、部署及复制,并能将其从一个环境顺利迁移至另一个环境,从而有助于您针对云来优化您的应用。 Docker有三大核心概念: 镜像(Image)是一个特殊的文件系统,提供容器运行时所需的程序、库、配置等,构建后不会改变 容器(Container)实质是进程,拥有自己独立的命名空间。 仓库(Repository)一个仓库可以包含多个标签(Tag),每个标签对应一个镜像 容器工作原理 Docker 技术使用 Linux 内核和内核功能(例如 Cgroups 和 namespaces)来分隔进程,以便各进程相互独立运行。这种独立性正是采用容器的目的所在;它可以独立运行多种进程、多个应用,更加充分地发挥基础设施的作用,同时保持各个独立系统的安全性。 二 Kubernetes入门知识指南 Kubernets的知识都可以在官方文档查询,网址如下: https://kubernetes.io/zh/docs/home/ Kubernetes基础知识 Kubernetes是什么? Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。Kubernetes 的服务、支持和工具广泛可用。 为什么需要 Kubernetes 容器是打包和运行应用程序的好方式。在生产环境中,您需要管理运行应用程序的容器,并确保不会停机。例如,如果一个容器发生故障,则需要启动另一个容器。如果由操作系统处理此行为,会不会更容易? Kubernetes 为您提供: 服务发现和负载均衡 Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器,如果到容器的流量很大,Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量,从而使部署稳定。 存储编排 Kubernetes 允许您自动挂载您选择的存储系统,例如本地存储、公共云提供商等。 自动部署和回滚 您可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态,它可以以受控的速率将实际状态更改为所需状态。例如,您可以自动化 Kubernetes 来为您的部署创建新容器,删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。 自动二进制打包 Kubernetes 允许您指定每个容器所需 CPU 和内存(RAM)。当容器指定了资源请求时,Kubernetes 可以做出更好的决策来管理容器的资源。 自我修复 Kubernetes 重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的运行状况检查的容器,并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。 密钥与配置管理 Kubernetes 允许您存储和管理敏感信息,例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。您可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置,也无需在堆栈配置中暴露密钥。 Kubernetes 组件 初学者首先要了解Kubernetes的基本概念,包括master、node、pod等。 Master Master是Kubernetes集群的大脑,运行着的守护进程服务包括kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、etcd和Pod网络等。 kube-apiserver 主节点上负责提供 Kubernetes API 服务的组件;它是 Kubernetes 控制面的前端。 kube-apiserver 在设计上考虑了水平扩缩的需要。 换言之,通过部署多个实例可以实现扩缩。 etcd etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库,可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。 您的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。 kube-scheduler 主节点上的组件,该组件监视那些新创建的未指定运行节点的 Pod,并选择节点让 Pod 在上面运行。 调度决策考虑的因素包括单个 Pod 和 Pod 集合的资源需求、硬件/软件/策略约束、亲和性和反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰和最后时限。 kube-controller-manager 在主节点上运行控制器的组件。 从逻辑上讲,每个控制器都是一个单独的进程,但是为了降低复杂性,它们都被编译到同一个可执行文件,并在一个进程中运行。 这些控制器包括: 节点控制器(Node Controller): 负责在节点出现故障时进行通知和响应。 副本控制器(Replication Controller): 负责为系统中的每个副本控制器对象维护正确数量的 Pod。 端点控制器(Endpoints Controller): 填充端点(Endpoints)对象(即加入 Service 与 Pod)。 服务帐户和令牌控制器(Service Account & Token Controllers): 为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌. 云控制器管理器-(cloud-controller-manager) cloud-controller-manager 运行与基础云提供商交互的控制器 cloud-controller-manager 仅运行云提供商特定的控制器循环。您必须在 kube-controller-manager 中禁用这些控制器循环,您可以通过在启动 kube-controller-manager 时将 --cloud-provider 参数设置为 external 来禁用控制器循环。 cloud-controller-manager 允许云供应商的代码和 Kubernetes 代码彼此独立地发展。在以前的版本中,核心的 Kubernetes 代码依赖于特定云提供商的代码来实现功能。在将来的版本中,云供应商专有的代码应由云供应商自己维护,并与运行 Kubernetes 的云控制器管理器相关联。 以下控制器具有云提供商依赖性: 节点控制器(Node Controller): 用于检查云提供商以确定节点是否在云中停止响应后被删除 路由控制器(Route Controller): 用于在底层云基础架构中设置路由 服务控制器(Service Controller): 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器 数据卷控制器(Volume Controller): 用于创建、附加和装载卷、并与云提供商进行交互以编排卷 Node 节点组件在每个节点上运行,维护运行 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。 kubelet 一个在集群中每个节点上运行的代理。它保证容器都运行在 Pod 中。 kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSpecs,确保这些 PodSpecs 中描述的容器处于运行状态且健康。kubelet 不会管理不是由 Kubernetes 创建的容器。 kube-proxy kube-proxy 是集群中每个节点上运行的网络代理,实现 Kubernetes Service 概念的一部分。 kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。 如果有 kube-proxy 可用,它将使用操作系统数据包过滤层。否则,kube-proxy 会转发流量本身。 容器运行环境(Container Runtime) 容器运行环境是负责运行容器的软件。 Kubernetes 支持多个容器运行环境: Docker、 containerd、cri-o、 rktlet 以及任何实现 Kubernetes CRI (容器运行环境接口)。 Pod 在Kubernetes中,最小的管理元素不是一个个独立的容器,而是Pod。Pod是管理,创建,计划的最小单元. 一个Pod相当于一个共享context的配置组,在同一个context下,应用可能还会有独立的cgroup隔离机制,一个Pod是一个容器环境下的“逻辑主机”,它可能包含一个或者多个紧密相连的应用,这些应用可能是在同一个物理主机或虚拟机上。 Pod 的context可以理解成多个linux命名空间的联合 PID 命名空间(同一个Pod中应用可以看到其它进程) 网络 命名空间(同一个Pod的中的应用对相同的IP地址和端口有权限) IPC 命名空间(同一个Pod中的应用可以通过VPC或者POSIX进行通信) UTS 命名空间(同一个Pod中的应用共享一个主机名称) 同一个Pod中的应用可以共享磁盘,磁盘是Pod级的,应用可以通过文件系统调用。 由于docker的架构,一个Pod是由多个相关的并且共享磁盘的容器组成,Pid的命名空间共享还没有应用到Docker中 和相互独立的容器一样,Pod是一种相对短暂的存在,而不是持久存在的,正如我们在Pod的生命周期中提到的,Pod被安排到结点上,并且保持在这个节点上直到被终止(根据重启的设定)或者被删除,当一个节点死掉之后,上面的所有Pod均会被删除。特殊的Pod永远不会被转移到的其他的节点,作为替代,他们必须被replace. 三 通过kubeadm方式创建一个kubernetes 对kubernetes的概念和组件有所了解以后,就可以通过kubeadm的方式创建一个kubernetes集群。 安装前准备工作 创建虚拟机 创建至少2台虚拟机,可以在本地或者公有云。 下载部署软件 需要下载的软件包括calico、demo-images、docker-ce、kube、kube-images、kubectl、metrics-server 安装部署 具体安装过程参考官网文档: https://kubernetes.io/zh/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/ 四 安装后的练习 安装后详读官方文档,做下面这些组件的练习操作,要达到非常熟练的程度。 Node Namespace Pod Deployment DaemonSet Service Job Static Pod ConfigMap Secrets Volume Init-containers Affinity and Anti-Affinity Monitor and logs Taints and Tolerations Cordon and Drain Backing up etcd 这些内容都非常熟练以后,基本就达到了入门的水平。

红亮 2020-03-02 11:09:17 0 浏览量 回答数 0

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1.使用key值前缀来作命名空间虽然说Redis支持多个数据库(默认32个,可以配置更多),但是除了默认的0号库以外,其它的都需要通过一个额外请求才能使用。所以用前缀作为命名空间可能会更明智一点。另外,在使用前缀作为命名空间区隔不同key的时候,最好在程序中使用全局配置来实现,直接在代码里写前缀的做法要严格避免,这样可维护性实在太差了。2.创建一个类似 ”registry” 的key用于标记key使用情况为了更好的管理你的key值的使用,比如哪一类key值是属于哪个业务的,你通常会在内部wiki或者什么地方创建一个文档,通过查询这个文档,我们能够知道Redis中的key都是什么作用。与之结合,一个推荐的做法是,在Redis里面保存一个registry值,这个值的名字可以类似于 key_registry 这样的,这个key对应的value就是你文档的位置,这样我们在使用Redis的时候,就能通过直接查询这个值获取到当前Redis的使用情况了。3.注意垃圾回收Redis是一个提供持久化功能的内存数据库,如果你不指定上面值的过期时间,并且也不进行定期的清理工作,那么你的Redis内存占用会越来越大,当有一天它超过了系统可用内存,那么swap上场,离性能陡降的时间就不远了。所以在Redis中保存数据时,一定要预先考虑好数据的生命周期,这有很多方法可以实现。比如你可以采用Redis自带的过期时间为你的数据设定过期时间。但是自动过期有一个问题,很有可能导致你还有大量内存可用时,就让key过期去释放内存,或者是内存已经不足了key还没有过期。如果你想更精准的控制你的数据过期,你可以用一个ZSET来维护你的数据更新程度,你可以用时间戳作为score值,每次更新操作时更新一下score,这样你就得到了一个按更新时间排序序列串,你可以轻松地找到最老的数据,并且从最老的数据开始进行删除,一直删除到你的空间足够为止。4.设计好你的Sharding机制Redis目前并不支持Sharding,但是当你的数据量超过单机内存时,你不得不考虑Sharding的事(注意:Slave不是用来做Sharding操作的,只是数据的一个备份和读写分离而已)。所以你可能需要考虑好数据量大了后的分片问题,比如你可以在只有一台机器的时候就在程序上设定一致性hash机制,虽然刚开始所有数据都hash到一台机器,但是当你机器越加越多的时候,你就只需要迁移少量的数据就能完成了。5.不要有个锤子看哪都是钉子当你使用Redis构建你的服务的时候,一定要记住,你只是找了一个合适的工具来实现你需要的功能。而不是说你在用Redis构建一个服务,这是很不同的,你把Redis当作你很多工具中的一个,只在合适使用的时候再使用它,在不合适的时候选择其它的方法。

落地花开啦 2019-12-02 01:48:56 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文件网关并完成共享设置。 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。 在需要创建云上文件网关的地域,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。 在需要创建云上文件网关的地域,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 云存储网关支持标准(Standard)类型、低频访问(IA)类型和归档存储类型的OSS Bucket。 对于归档文件,如果在创建共享时未开启归档支持功能,则在进行读操作时需要先手动解冻文件。 步骤一:创建文件网关 登录云存储网关控制台。 选择需要创建文件网关的地域。 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,则部署本地文件网关。您可以通过阿里云云存储网关控制台部署本地文件网关,也可以通过本地文件网关控制台部署本地文件网关。 阿里云:选择阿里云,则部署云上文件网关。您只可以通过阿里云云存储网关控制台部署云上文件网关。 类型 选择文件网关。 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,完成文件网关创建后,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文件网关,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,则表示文件网关已激活,部署完成。 如果您创建的是本地文件网关,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:添加缓存 说明 此处介绍为云上文件网关创建缓存的步骤。本地文件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。 选择目标文件网关所在的地域。 在网关列表页面,找到并单击目标文件网关,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40GB,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文件网关,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:创建共享 登录云存储网关控制台。 选择目标文件网关所在的地域。 在网关列表页面,找到并单击目标文件网关,进入操作页面。 选择共享页签,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。 Bucket区域 选择Bucket区域。 Bucket名称 选择已创建的Bucket或者输入Bucket下的子目录。 子目录只支持英文和数字。 说明 从1.0.38版本开始支持将文件系统的根目录对接到OSS Bucket的某个子目录,便于用户做访问隔离。 子目录可以为OSS Bucket中已存在的目录也可以为OSS Bucket中还未创建的目录,创建共享完成后,将以该子目录为根目录,后续的文件和目录都会创建该目录下。 加密 包括不加密和服务端加密。 如果选择服务端加密,还需设置密钥ID。您可以在密钥管理服务控制台中创建密钥,详情请参见创建密钥。 开启OSS服务端加密后,允许用户自带密钥,目前支持从密钥管理服务中导入KMS密钥。 开启服务端加密后,通过共享目录上云的文件会在OSS端自动利用KMS密钥进行加密。您可以通过Get Object API验证当前文件是否已经加密,如果返回的Header中x-oss-server-side-encryption字段值为KMS,x-oss-server-side-encryption-key-id字段值为密钥ID,则表示已加密。 说明 白名单用户才能使用此功能。 在密钥管理服务控制台创建密钥时,需选择与OSS Bucket一样的区域。 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 共享名称 NFS或者SMB的共享名称。如果选择NFS协议,则此共享名称也是NFS v4的虚拟路径。 不能以数字开头,不能超过32个字符,可以为英文或者数字。 说明 1.0.35之前版本,如果使用NFS v3协议,则该名称无效,需要使用showmount –e <挂载网关的IP> 查看挂载路径进行挂载。 协议 根据业务需求,选择NFS或者SMB。 NFS协议适用于在Linux系统中对挂载的OSS资源进行访问 SMB协议适用于在Windows系统中对挂载的OSS资源进行访问。 缓存 选择已创建的缓存盘。 说明 5TB以下缓存盘,其20%的空间用于存放元数据;5TB以上的存储盘,1TB用于存放元数据。例如:创建40G的缓存盘,其实际可使用的缓存大小为32G。创建20TB的缓存盘,其实际可使用的缓存大小为19TB。 用户映射 设置NFS客户端用户与NFS服务器用户之间的映射关系,仅当协议类型选择NFS时可以配置。 none:NFS客户端用户不被映射为NFS服务器的nobody用户。 root_squash:限制root用户,当NFS客户端以root用户身份访问时,映射为NFS服务器的nobody用户。 all_squash:限制所有用户,无论NFS客户端以何种用户身份访问,均映射为NFS服务器的nobody用户。 all_anonymous:限制所有用户,无论NFS客户端以何种用户身份访问,均映射为NFS服务器的匿名用户。 归档支持 仅当协议类型选择NFS时可以配置。 选择是,开启归档支持功能。在已归档的文件上发起读操作请求时同步发起解冻请求,请求不会报错,但存在一定的时间延迟。 选择否,关闭归档支持功能。在已归档的文件上发起读操作请求时,需先手动解冻文件,否则请求会报错。 说明 基础型文件网关不支持归档支持功能。 加入同步组 开启该共享的极速同步功能,将其加入同步组,对该共享的Bucket中数据进行的任何改动都会自动同步至共享的本地客户端。开启该选项后,该共享的反向同步选项将自动关闭。 说明 要选择该选项,您必须提前创建一个同步组,且同步组的Bucket必须与共享的Bucket相同。有关创建同步组的详细步骤,请参见极速同步。 目前只有标准型、增强型及性能型的云存储网关支持极速同步功能。 极速同步功能依赖于阿里云消息服务 MNS 实现,因此将共享加入同步组会产生 MNS 服务的费用。计费详情请参见极速同步背景信息中的说明。 高级设置 勾选高级设置后,出现高级设置配置页。 在高级设置页签中,完成如下配置并单击下一步。 参数 说明 模式 复制模式:所有数据都会保存两份拷贝,一份保存在本地缓存,另一份保存在OSS。 缓存模式:本地缓存全量元数据和经常访问的用户数据。OSS侧保持全量数据。 传输加速 传输加速会提高跨域情况下的数据传输速度,充分利用网关的公网带宽,使用前请确保正在使用的OSS Bucket已开启了传输加速。 碎片优化 针对某些反复随机小IO读写的应用,启用此配置可提升性能,请根据场景谨慎选择。 上传优化 实时缓存回收,适用于数据纯备份上云场景。 反向同步 将OSS上的元数据同步回本地。适用于网关容灾和数据恢复/共享场景。 说明 反向同步会扫描Bucket下的所有对象,如果对象数量较多,会产生OSS API请求费用。具体费用,请参见对象存储 OSS 详细价格信息中的请求费用。 如果您在基本信息页签中勾选了加入同步组,则此选项不可用。 反向同步时间间隔 设置反向同步为是,可设置反向同步时间间隔。支持15s-36000s的反向同步间隔,缺省值为36000s。 说明 如果Bucket内的对象比较多,建议反向同步间隔大于3600s,否则会由于反复扫描产生大量的OSS API的请求费用。 忽略删除 文件删除操作不同步至OSS防止误操作。OSS侧保持全量数据。 同步延迟 设置同步延迟,在关闭文件会延迟一段时间再上传,防止频繁的本地修改操作造成OSS碎片。缺省值为5s,最大值120s。 在总结页签中,确认信息无误后,单击完成。 创建完成后,您可以通过客户端访问共享目录,详情请参见访问共享目录。

1934890530796658 2020-03-31 11:22:00 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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Kafka 是目前主流的分布式消息引擎及流处理平台,经常用做企业的消息总线、实时数据管道,本文挑选了 Kafka 的几个核心话题,帮助大家快速掌握 Kafka,包括: Kafka 体系架构 Kafka 消息发送机制 Kafka 副本机制 Kafka 控制器 Kafka Rebalance 机制 因为涉及内容较多,本文尽量做到深入浅出,全面的介绍 Kafka 原理及核心组件,不怕你不懂 Kafka。 1. Kafka 快速入门 Kafka 是一个分布式消息引擎与流处理平台,经常用做企业的消息总线、实时数据管道,有的还把它当做存储系统来使用。早期 Kafka 的定位是一个高吞吐的分布式消息系统,目前则演变成了一个成熟的分布式消息引擎,以及流处理平台。 1.1 Kafka 体系架构 Kafka 的设计遵循生产者消费者模式,生产者发送消息到 broker 中某一个 topic 的具体分区里,消费者从一个或多个分区中拉取数据进行消费。拓扑图如下: 目前,Kafka 依靠 Zookeeper 做分布式协调服务,负责存储和管理 Kafka 集群中的元数据信息,包括集群中的 broker 信息、topic 信息、topic 的分区与副本信息等。 ** 1.2 Kafka 术语** 这里整理了 Kafka 的一些关键术语: Producer:生产者,消息产生和发送端。 Broker:Kafka 实例,多个 broker 组成一个 Kafka 集群,通常一台机器部署一个 Kafka 实例,一个实例挂了不影响其他实例。 Consumer:消费者,拉取消息进行消费。 一个 topic 可以让若干个消费者进行消费,若干个消费者组成一个 Consumer Group 即消费组,一条消息只能被消费组中一个 Consumer 消费。 Topic:主题,服务端消息的逻辑存储单元。一个 topic 通常包含若干个 Partition 分区。 Partition:topic 的分区,分布式存储在各个 broker 中, 实现发布与订阅的负载均衡。若干个分区可以被若干个 Consumer 同时消费,达到消费者高吞吐量。一个分区拥有多个副本(Replica),这是Kafka在可靠性和可用性方面的设计,后面会重点介绍。 message:消息,或称日志消息,是 Kafka 服务端实际存储的数据,每一条消息都由一个 key、一个 value 以及消息时间戳 timestamp 组成。 offset:偏移量,分区中的消息位置,由 Kafka 自身维护,Consumer 消费时也要保存一份 offset 以维护消费过的消息位置。 1.3 Kafka 作用与特点 Kafka 主要起到削峰填谷(缓冲)、系统解构以及冗余的作用,主要特点有: 高吞吐、低延时:这是 Kafka 显著的特点,Kafka 能够达到百万级的消息吞吐量,延迟可达毫秒级; 持久化存储:Kafka 的消息最终持久化保存在磁盘之上,提供了顺序读写以保证性能,并且通过 Kafka 的副本机制提高了数据可靠性。 分布式可扩展:Kafka 的数据是分布式存储在不同 broker 节点的,以 topic 组织数据并且按 partition 进行分布式存储,整体的扩展性都非常好。 高容错性:集群中任意一个 broker 节点宕机,Kafka 仍能对外提供服务。 2. Kafka 消息发送机制 Kafka 生产端发送消息的机制非常重要,这也是 Kafka 高吞吐的基础,生产端的基本流程如下图所示: 主要有以下方面的设计: 2.1 异步发送 Kafka 自从 0.8.2 版本就引入了新版本 Producer API,新版 Producer 完全是采用异步方式发送消息。生产端构建的 ProducerRecord 先是经过 keySerializer、valueSerializer 序列化后,再是经过 Partition 分区器处理,决定消息落到 topic 具体某个分区中,最后把消息发送到客户端的消息缓冲池 accumulator 中,交由一个叫作 Sender 的线程发送到 broker 端。 这里缓冲池 accumulator 的最大大小由参数 buffer.memory 控制,默认是 32M,当生产消息的速度过快导致 buffer 满了的时候,将阻塞 max.block.ms 时间,超时抛异常,所以 buffer 的大小可以根据实际的业务情况进行适当调整。 2.2 批量发送 发送到缓冲 buffer 中消息将会被分为一个一个的 batch,分批次的发送到 broker 端,批次大小由参数 batch.size 控制,默认16KB。这就意味着正常情况下消息会攒够 16KB 时才会批量发送到 broker 端,所以一般减小 batch 大小有利于降低消息延时,增加 batch 大小有利于提升吞吐量。 那么生成端消息是不是必须要达到一个 batch 大小时,才会批量发送到服务端呢?答案是否定的,Kafka 生产端提供了另一个重要参数 linger.ms,该参数控制了 batch 最大的空闲时间,超过该时间的 batch 也会被发送到 broker 端。 2.3 消息重试 此外,Kafka 生产端支持重试机制,对于某些原因导致消息发送失败的,比如网络抖动,开启重试后 Producer 会尝试再次发送消息。该功能由参数 retries 控制,参数含义代表重试次数,默认值为 0 表示不重试,建议设置大于 0 比如 3。 3. Kafka 副本机制 前面提及了 Kafka 分区副本(Replica)的概念,副本机制也称 Replication 机制是 Kafka 实现高可靠、高可用的基础。Kafka 中有 leader 和 follower 两类副本。 3.1 Kafka 副本作用 Kafka 默认只会给分区设置一个副本,由 broker 端参数 default.replication.factor 控制,默认值为 1,通常我们会修改该默认值,或者命令行创建 topic 时指定 replication-factor 参数,生产建议设置 3 副本。副本作用主要有两方面: 消息冗余存储,提高 Kafka 数据的可靠性; 提高 Kafka 服务的可用性,follower 副本能够在 leader 副本挂掉或者 broker 宕机的时候参与 leader 选举,继续对外提供读写服务。 3.2 关于读写分离 这里要说明的是 Kafka 并不支持读写分区,生产消费端所有的读写请求都是由 leader 副本处理的,follower 副本的主要工作就是从 leader 副本处异步拉取消息,进行消息数据的同步,并不对外提供读写服务。 Kafka 之所以这样设计,主要是为了保证读写一致性,因为副本同步是一个异步的过程,如果当 follower 副本还没完全和 leader 同步时,从 follower 副本读取数据可能会读不到最新的消息。 3.3 ISR 副本集合 Kafka 为了维护分区副本的同步,引入 ISR(In-Sync Replicas)副本集合的概念,ISR 是分区中正在与 leader 副本进行同步的 replica 列表,且必定包含 leader 副本。 ISR 列表是持久化在 Zookeeper 中的,任何在 ISR 列表中的副本都有资格参与 leader 选举。 ISR 列表是动态变化的,并不是所有的分区副本都在 ISR 列表中,哪些副本会被包含在 ISR 列表中呢?副本被包含在 ISR 列表中的条件是由参数 replica.lag.time.max.ms 控制的,参数含义是副本同步落后于 leader 的最大时间间隔,默认10s,意思就是说如果某一 follower 副本中的消息比 leader 延时超过10s,就会被从 ISR 中排除。Kafka 之所以这样设计,主要是为了减少消息丢失,只有与 leader 副本进行实时同步的 follower 副本才有资格参与 leader 选举,这里指相对实时。 3.4 Unclean leader 选举 既然 ISR 是动态变化的,所以 ISR 列表就有为空的时候,ISR 为空说明 leader 副本也“挂掉”了,此时 Kafka 就要重新选举出新的 leader。但 ISR 为空,怎么进行 leader 选举呢? Kafka 把不在 ISR 列表中的存活副本称为“非同步副本”,这些副本中的消息远远落后于 leader,如果选举这种副本作为 leader 的话就可能造成数据丢失。Kafka broker 端提供了一个参数 unclean.leader.election.enable,用于控制是否允许非同步副本参与 leader 选举;如果开启,则当 ISR 为空时就会从这些副本中选举新的 leader,这个过程称为 Unclean leader 选举。 前面也提及了,如果开启 Unclean leader 选举,可能会造成数据丢失,但保证了始终有一个 leader 副本对外提供服务;如果禁用 Unclean leader 选举,就会避免数据丢失,但这时分区就会不可用。这就是典型的 CAP 理论,即一个系统不可能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)中的两个。所以在这个问题上,Kafka 赋予了我们选择 C 或 A 的权利。 我们可以根据实际的业务场景选择是否开启 Unclean leader选举,这里建议关闭 Unclean leader 选举,因为通常数据的一致性要比可用性重要的多。 4. Kafka 控制器 控制器(Controller)是 Kafka 的核心组件,它的主要作用是在 Zookeeper 的帮助下管理和协调整个 Kafka 集群。集群中任意一个 broker 都能充当控制器的角色,但在运行过程中,只能有一个 broker 成为控制器。 这里先介绍下 Zookeeper,因为控制器的产生依赖于 Zookeeper 的 ZNode 模型和 Watcher 机制。Zookeeper 的数据模型是类似 Unix 操作系统的 ZNode Tree 即 ZNode 树,ZNode 是 Zookeeper 中的数据节点,是 Zookeeper 存储数据的最小单元,每个 ZNode 可以保存数据,也可以挂载子节点,根节点是 /。基本的拓扑图如下: Zookeeper 有两类 ZNode 节点,分别是持久性节点和临时节点。持久性节点是指客户端与 Zookeeper 断开会话后,该节点依旧存在,直到执行删除操作才会清除节点。临时节点的生命周期是和客户端的会话绑定在一起,客户端与 Zookeeper 断开会话后,临时节点就会被自动删除。 Watcher 机制是 Zookeeper 非常重要的特性,它可以在 ZNode 节点上绑定监听事件,比如可以监听节点数据变更、节点删除、子节点状态变更等事件,通过这个事件机制,可以基于 ZooKeeper 实现分布式锁、集群管理等功能。 4.1 控制器选举 当集群中的任意 broker 启动时,都会尝试去 Zookeeper 中创建 /controller 节点,第一个成功创建 /controller 节点的 broker 则会被指定为控制器,其他 broker 则会监听该节点的变化。当运行中的控制器突然宕机或意外终止时,其他 broker 能够快速地感知到,然后再次尝试创建 /controller 节点,创建成功的 broker 会成为新的控制器。 4.2 控制器功能 前面我们也说了,控制器主要作用是管理和协调 Kafka 集群,那么 Kafka 控制器都做了哪些事情呢,具体如下: 主题管理:创建、删除 topic,以及增加 topic 分区等操作都是由控制器执行。 分区重分配:执行 Kafka 的 reassign 脚本对 topic 分区重分配的操作,也是由控制器实现。 Preferred leader 选举:这里有一个概念叫 Preferred replica 即优先副本,表示的是分配副本中的第一个副本。Preferred leader 选举就是指 Kafka 在某些情况下出现 leader 负载不均衡时,会选择 preferred 副本作为新 leader 的一种方案。这也是控制器的职责范围。 集群成员管理:控制器能够监控新 broker 的增加,broker 的主动关闭与被动宕机,进而做其他工作。这里也是利用前面所说的 Zookeeper 的 ZNode 模型和 Watcher 机制,控制器会监听 Zookeeper 中 /brokers/ids 下临时节点的变化。 数据服务:控制器上保存了最全的集群元数据信息,其他所有 broker 会定期接收控制器发来的元数据更新请求,从而更新其内存中的缓存数据。 从上面内容我们大概知道,控制器可以说是 Kafka 的心脏,管理和协调着整个 Kafka 集群,因此控制器自身的性能和稳定性就变得至关重要。 社区在这方面做了大量工作,特别是在 0.11 版本中对控制器进行了重构,其中最大的改进把控制器内部多线程的设计改成了单线程加事件队列的方案,消除了多线程的资源消耗和线程安全问题,另外一个改进是把之前同步操作 Zookeeper 改为了异步操作,消除了 Zookeeper 端的性能瓶颈,大大提升了控制器的稳定性。 5. Kafka 消费端 Rebalance 机制 前面介绍消费者术语时,提到了消费组的概念,一个 topic 可以让若干个消费者进行消费,若干个消费者组成一个 Consumer Group 即消费组 ,一条消息只能被消费组中的一个消费者进行消费。我们用下图表示Kafka的消费模型。 5.1 Rebalance 概念 就 Kafka 消费端而言,有一个难以避免的问题就是消费者的重平衡即 Rebalance。Rebalance 是让一个消费组的所有消费者就如何消费订阅 topic 的所有分区达成共识的过程,在 Rebalance 过程中,所有 Consumer 实例都会停止消费,等待 Rebalance 的完成。因为要停止消费等待重平衡完成,因此 Rebalance 会严重影响消费端的 TPS,是应当尽量避免的。 5.2 Rebalance 发生条件 关于何时会发生 Rebalance,总结起来有三种情况: 消费组的消费者成员数量发生变化 消费主题的数量发生变化 消费主题的分区数量发生变化 其中后两种情况一般是计划内的,比如为了提高消息吞吐量增加 topic 分区数,这些情况一般是不可避免的,后面我们会重点讨论如何避免因为组内消费者成员数发生变化导致的 Rebalance。 5.3 Kafka 协调器 在介绍如何避免 Rebalance 问题之前,先来认识下 Kafka 的协调器 Coordinator,和之前 Kafka 控制器类似,Coordinator 也是 Kafka 的核心组件。 主要有两类 Kafka 协调器: 组协调器(Group Coordinator) 消费者协调器(Consumer Coordinator) Kafka 为了更好的实现消费组成员管理、位移管理,以及 Rebalance 等,broker 服务端引入了组协调器(Group Coordinator),消费端引入了消费者协调器(Consumer Coordinator)。每个 broker 启动的时候,都会创建一个 GroupCoordinator 实例,负责消费组注册、消费者成员记录、offset 等元数据操作,这里也可以看出每个 broker 都有自己的 Coordinator 组件。另外,每个 Consumer 实例化时,同时会创建一个 ConsumerCoordinator 实例,负责消费组下各个消费者和服务端组协调器之前的通信。可以用下图表示协调器原理: 客户端的消费者协调器 Consumer Coordinator 和服务端的组协调器 Group Coordinator 会通过心跳不断保持通信。 5.4 如何避免消费组 Rebalance 接下来我们讨论下如何避免组内消费者成员发生变化导致的 Rebalance。组内成员发生变化无非就两种情况,一种是有新的消费者加入,通常是我们为了提高消费速度增加了消费者数量,比如增加了消费线程或者多部署了一份消费程序,这种情况可以认为是正常的;另一种是有消费者退出,这种情况多是和我们消费端代码有关,是我们要重点避免的。 正常情况下,每个消费者都会定期向组协调器 Group Coordinator 发送心跳,表明自己还在存活,如果消费者不能及时的发送心跳,组协调器会认为该消费者已经“死”了,就会导致消费者离组引发 Rebalance 问题。这里涉及两个消费端参数:session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms,含义分别是组协调器认为消费组存活的期限,和消费者发送心跳的时间间隔,其中 heartbeat.interval.ms 默认值是3s,session.timeout.ms 在 0.10.1 版本之前默认 30s,之后默认 10s。另外,0.10.1 版本还有两个值得注意的地方: 从该版本开始,Kafka 维护了单独的心跳线程,之前版本中 Kafka 是使用业务主线程发送的心跳。 增加了一个重要的参数 max.poll.interval.ms,表示 Consumer 两次调用 poll 方法拉取数据的最大时间间隔,默认值 5min,对于那些忙于业务逻辑处理导致超过 max.poll.interval.ms 时间的消费者将会离开消费组,此时将发生一次 Rebalance。 此外,如果 Consumer 端频繁 FullGC 也可能会导致消费端长时间停顿,从而引发 Rebalance。因此,我们总结如何避免消费组 Rebalance 问题,主要从以下几方面入手: 合理配置 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms,建议 0.10.1 之前适当调大 session 超时时间尽量规避 Rebalance。 根据实际业务调整 max.poll.interval.ms,通常建议调大避免 Rebalance,但注意 0.10.1 版本之前没有该参数。 监控消费端的 GC 情况,避免由于频繁 FullGC 导致线程长时间停顿引发 Rebalance。 合理调整以上参数,可以减少生产环境中 Rebalance 发生的几率,提升 Consumer 端的 TPS 和稳定性。 6.总结 本文总结了 Kafka 体系架构、Kafka 消息发送机制、副本机制,Kafka 控制器、消费端 Rebalance 机制等各方面核心原理,通过本文的介绍,相信你已经对 Kafka 的内核知识有了一定的掌握,更多的 Kafka 原理实践后面有时间再介绍。

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nicenelly 2019-12-01 21:21:01 965 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

问题

MathML 介绍:报错

kun坤 2020-06-08 11:09:17 2 浏览量 回答数 1

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OSS Object Storage Service 阿里云对象存储 媒体处理服务对用户存储于OSS的媒体文件进行转码,并将转码输出文件保存在MediaBucket中或者OutputBucket中。 Bucket OSS Bucket OSS Bucket 遵守OSS Bucket定义,只能包括小写字母,数字和短横线(-),必须以小写字母或者数字开头,长度必须在3-255字节之间。 Location OSS Location OSS 数据中心 遵守OSS Location定义。 Object OSS Object OSS Object 遵守OSS Object定义,使用UTF-8编码,长度必须在1-1023字节之间,不能以“/”或者“\”字符开头。 LocalFile Local File 本地媒体文件 用户本地存储的媒体文件,还没有上传到OSS。 Input Job Input 作业输入 作业输入,包括InputFile以及其它一些转码作业输入配置参数 InputFile Input File 输入文件 本地文件上传到OSS后,就转变成一个输入文件。 Output Job Output 作业输出配置 作业输出配置由模板ID、水印列表、OutputFile、输出文件等属性构成。 OutputFile Output File 输出文件 作业输出文件,存储于OSS上,由OutputLocation、OutputBucket、OutputObject唯一标识一个输出文件。 OutputBucket Output Bucket 转码输出Bucket 用户指定的转码输出Bucket,“OSS文件转码流程”中提交作业时需要指定的参数,用户必须通过媒体处理服务的控制台资源管理页面的Bucket授权频道授予OutputBucket给媒体处理服务有写权限。 OutputLocation Output Location 转码输出Bucket所在的OSS Location 转码输出Bucket所在的数据中心,“OSS文件转码流程”中提交转码作业时可以指定的参数。 Template Transcode Template 自定义模板 自定义模板是指用户自行定义转码参数的转码模板,它是转码参数(音频、视频、容器等)的集合。每个自定义模板有一个唯一ID。 PresetTemplate Preset Transcode Template 预置模板 预置模版是媒体处理服务内置的智能转码模板,能根据输入文件的特点动态调整转码设置,从而为用户提供在一定带宽条件下的最优转码输出。由于输入文件本身有差异(分辨率、码率等),不一定所有的预置模板都适合于该输入文件。输入文件的转码使用预置模板时,需要调用“提交模板分析作业”接口(SubmitAnalysisJob)来触发模板分析;调用“查询模板分析作业”接口(QueryAnalysisJobList)来获取该输入文件可用的预置模板列表。媒体转码服务支持的预置模板详见附录 预置模板。 WaterMarkTemplate WaterMark Template 水印模板 水印包括两部分参数:水印内容为可变参数;水印位置、偏移量、大小等为相对稳定的参数;相对稳定的参数构成水印模板,每个水印模板有一个唯一的ID。 Job Transcode Job 转码作业 转码作业,一个转码作业由一路输入及一路输出构成,作业会被加入到管道中,管道中的作业会被调度引擎调度到转码系统进行转码。 AnalysisJob Analysis Job 预置模板分析作业 预置模板分析作业由输入文件及分析配置构成,分析得到可用的预置模板。 SnapshotJob Snapshot Job 截图作业 截图作业由输入文件及截图配置构成,得到输入文件按截图配置截取的图片。 MediaInfoJob MediaInfo Job 媒体信息作业 媒体信息作业需指定输入文件,得到输入文件的媒体信息。 Pipeline Job pipeline 管道 管道是一作业队列,转码作业加入到管道中,才会被媒体处理服务调度到转码执行;如果管道中作业数量过多,会排队等待。管道有激活、暂停两种状态;管道被暂停时,媒体转码服务不再调度此管道中的作业执行转码,直到管道被重新激活为止,已经在执行转码的作业不受影响。 MediaRepository Media Repository 媒体库 所有媒体的集合。 Media Media Resource 媒体 媒体是媒体库的最小管理单元。包含一个输入(视频/音频的多媒体文件)和相关的所有输出(例如,转码/截图)。由MediaId唯一标识,并且多媒体输入文件和媒体是一一对应的。 MediaWorkflow Media Workflow 媒体工作流 媒体工作流是生产媒体的工厂。从输入媒体Bucket的多媒体文件开始,执行自定义的处理流程,把处理结果存储到输出媒体Bucket。由MediaWorkflowId唯一标识。 Activity Media Workflow Activity 媒体工作流活动 媒体工作流的组成单位。媒体工作流的处理流程实际是一个有向无环的拓扑图,图中的每个节点叫活动,支持的活动有:转码、截图、元信息获取等。每个媒体工作流中的活动有唯一的名字标识。 MediaWorkflowExecution Media Workflow Execution Instance 媒体工作流执行实例 媒体工作流的每次执行叫媒体工作流执行实例。由实例执行的Id(RunId)唯一标识。 MediaBucket Media Bucket 媒体Bucket 媒体库关联多个媒体Bucket,所有媒体相关的文件都保存在媒体Bucket中。媒体Bucket又分为输入媒体bucket和输出媒体bucket,输入和输出之间不能重叠,必须是独立的OSS Bucket。 InputMediaBucket Input Media Bucket 输入媒体Bucket 在输入媒体Bucket中新增的多媒体文件,会自动加入媒体库,如果匹配了媒体工作流的输入条件,会自动触发媒体工作流的执行。 OutputMediaBucket Output Media Bucket 输出媒体Bucket 存储媒体工作流处理后的输出文件。

保持可爱mmm 2020-03-30 10:28:49 0 浏览量 回答数 0

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前言概述 本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖、一键部署、本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性、自动弹性伸缩能力、免运维和完善的监控设施。 1.1 DEMO 概述 image 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程地址: https://github.com/awesome-fc/cat-dog-classify 开通服务 免费开通函数计算, 按量付费,函数计算有很大的免费额度。 免费开通文件存储服务NAS, 按量付费 1.2 解决方案 image 如上图所示, 当多个用户通过对外提供的 url 访问推理服务时候,每秒的请求几百上千都没有关系, 函数计算平台会自动伸缩, 提供足够的执行实例来响应用户的请求, 同时函数计算提供了完善的监控设施来监控您的函数运行情况。 1.3. Serverless 方案与传统自建服务方案对比 1.3.1 卓越的工程效率 自建服务 函数计算 Serverless 基础设施 需要用户采购和管理 无 开发效率 除了必要的业务逻辑开发,需要自己建立相同线上运行环境, 包括相关软件的安装、服务配置、安全更新等一系列问题 只需要专注业务逻辑的开发, 配合 FUN 工具一键资源编排和部署 学习上手成本 可能使用 K8S 或弹性伸缩( ESS ),需要了解更多的产品、名词和参数的意义 会编写对应的语言的函数代码即可 1.3.2 弹性伸缩免运维 自建服务 函数计算 Serverless 弹性高可用 需要自建负载均衡 (SLB),弹性伸缩,扩容缩容速度较 FC 慢 FC系统固有毫秒级别弹性伸缩,快速实现底层扩容以应对峰值压力,免运维 监控报警查询 ECS 级别的 metrics 提供更细粒度的函数执行情况,每次访问函数执行的 latency 和日志等, 更加完善的报警监控机制 1.3.3 更低的成本 函数计算 (FC) 固有自动伸缩和负载均衡功能,用户不需要购买负载均衡 (SLB) 和弹性伸缩。 具有明显波峰波谷的用户访问场景(比如只有部分时间段有请求,其他时间甚至没有请求),选择按需付费,只需为实际使用的计算资源付费。 对于明显波峰波谷或者稀疏调用具有低成本优势, 同时还保持了弹性能力,以后业务规模做大以后并没有技术切换成本,同时财务成本增长配合预付费也能保持平滑。 部分请求持续平稳的场景下,可以配合预付费解决按需付费较高单价问题。函数计算成本优化最佳实践文档。 假设有一个在线计算服务,由于是CPU 密集型计算, 因此在这里我们将平均 CPU 利用率作为核心参考指标对成本,以一个月为周期,10台 C5 ECS 的总计算力为例,总的计算量约为 30% 场景下, 各解决方案 CPU 资源利用率使用情况示意图大致如下: image 由上图预估出如下计费模型: 函数计算预付费 3CU 一个月: 246.27 元, 计算能力等价于 ECS 计算型 C5 ECS 计算型 C5 (2vCPU,4GB)+云盘: 包月219 元,按量: 446.4 元 包月10 Mbps 的 SLB: 526.52 元(这里做了一定的流量假设), 弹性伸缩免费 饱和使用下,函数计算按量付费的一台机器成本约为按量付费 C5 ECS 的2 倍 平均CPU使用率 计算费用 SLB 总计 函数计算组合付费 >=80% 738+X(246.273+X) 无 <= 738+X 按峰值预留ECS <=30% 2190(10219) 526.52 >=2716.52 弹性伸缩延迟敏感 <=50% 1314(102193/5) 526.52 >= 1840.52 弹性伸缩成本敏感 <=70% 938.57 (102193/7) 526.52 >= 1465.09 注: 这里假设函数逻辑没有公网下行流量费用, 即使有也是一致的, 这里成本比较暂不参与 延时敏感,当 CPU 利用率大于等于 50% 就需要开始进行扩容,不然更来不及应对峰值 成本敏感,当 CPU 利用率大约 80% 即开始进行扩容, 能容受一定几率的超时或者5XX 上表中, 其中函数计算组合付费中的 X 为按需付费的成本价,假设按需付费的计算量占整个计算量的 10%,假设 CPU 利用率为100%, 对应上表,那么需要 3 台 ECS 的计算能力即可。因此 FC 按量付费的成本 X = 3 ️ 446.4 ️ 10% ️ 2 = 267.84 ( FC 按量付费是按量 ECS 的2倍),这个时候函数计算组合付费总计 1005.8 元。 在这个模型预估里面, 只要 FC 按量付费占整个计算量小于 20%, 即使不考虑 SLB, 单纯考虑计算成本, 都是有一定优势的。 1.3.4. 小结 基于函数计算进行 AI 推理等 CPU 密集型的主要优势: 上手简单, 只专注业务逻辑开发, 极大提高工程开发效率。 自建方案有太多学习和配置成本,如针对不同场景,ESS 需要做各种不同的参数配置 系统环境的维护升级等 免运维,函数执行级别粒度的监控和告警。 毫秒级弹性扩容,保证弹性高可用,同时能覆盖延迟敏感和成本敏感类型。 在 CPU 密集型的计算场景下, 通过设置合理的组合计费模式, 在如下场景中具有成本优势: 请求访问具有明显波峰波谷, 其他时间甚至没有请求 有一定稳定的负载请求, 但是有部分时间段请求量突变剧烈 打包代码ZIP包和部署函数 FUN 操作简明视频教程 开通服务 免费开通函数计算, 按量付费,函数计算有很大的免费额度。 免费开通文件存储服务NAS, 按量付费 2.1 安装第三方包到本地并上传到NAS 2.1.1 安装最新的Fun 安装版本为8.x 最新版或者10.x 、12.x nodejs 安装 funcraf 2.1.2 Clone 工程 & Fun 一键安装第三方库到本地 git clone https://github.com/awesome-fc/cat-dog-classify.git 复制 .env_example 文件为 .env, 并且修改 .env 中的信息为自己的信息 执行 fun install -v, fun 会根据 Funfile 中定义的逻辑安装相关的依赖包 image root@66fb3ad27a4c: ls .fun/nas/auto-default/classify model python root@66fb3ad27a4c: du -sm .fun 697 .fun 根据 Funfile 的定义: 将第三方库下载到 .fun/nas/auto-default/classify/python 目录下 本地 model 目录移到 .fun/nas/auto-default/model 目录下 安装完成后,从这里我们看出, 函数计算引用的代码包解压之后已经达到了 670 M, 远超过 50M 代码包限制, 解决方案是 NAS 详情可以参考: 挂载NAS访问,幸运的是 FUN 工具一键解决了 nas 的配置和文件上传问题。 2.1.3. 将下载的依赖的第三方代码包上传到 NAS fun nas init fun nas info fun nas sync fun nas ls nas://classify:/mnt/auto/ 依次执行这些命令,就将本地中的 .fun/nas/auto-default 中的第三方代码包和模型文件传到 NAS 中, 依次看下这几个命令的做了什么事情: fun nas init: 初始化 NAS, 基于您的 .env 中的信息获取(已有满足条件的nas)或创建一个同region可用的nas fun nas info: 可以查看本地 NAS 的目录位置, 对于此工程是 $(pwd)/.fun/nas/auto-default/classify fun nas sync: 将本地 NAS 中的内容(.fun/nas/auto-default/classify)上传到 NAS 中的 classify 目录 fun nas ls nas:///mnt/auto/: 查看我们是否已经正确将文件上传到了 NAS 登录 NAS 控制台 https://nas.console.aliyun.com 和 VPC 控制台 https://vpc.console.aliyun.com可以观察到在指定的 region 上有 NAS 和相应的 vpc 创建成功 2.2 本地调试函数 在 template.yml 中, 指定了这个函数是 http 类型的函数, 所以根据 fun 的提示: Tips for next step Invoke Event Function: fun local invokeInvoke Http Function: fun local startBuild Http Function: fun buildDeploy Resources: fun deploy 执行 fun local start, 本地就会启动一个 http server 来模拟函数的执行, 然后我们 client 端可以使用 postman, curl 或者浏览器, 比如对于本例: image image 2.3 部署函数到FC平台 本地调试OK 后,我们接下来将函数部署到云平台: 修改 template.yml LogConfig 中的 Project, 任意取一个不会重复的名字即可,有两处地方需要更改,然后执行 fun deploy 注意: template.yml 注释的部分为自定义域名的配置, 如果想在 fun deploy 中完成这个部署工作: 先去域名解析, 比如在示例中, 将域名 sz.mofangdegisn.cn 解析到 123456.cn-hangzhou.fc.aliyuncs.com, 对应的域名、accountId 和 region 修改成自己的 去掉 template.yml 中的注释, 修改成自己的域名 执行 fun deploy 这个时候如果没有自定义域名, 直接通过浏览器访问http trigger 的url, 比如 https://123456.cn-shenzhen.fc.aliyuncs.com/2016-08-15/proxy/classify/cat-dog/ 会被强制下载. 原因:https://help.aliyun.com/knowledge_detail/56103.html#HTTP-Trigger-compulsory-header image 登录控制台https://fc.console.aliyun.com,可以看到service 和函数已经创建成功,并且 service 也已经正确配置。 image 在这里,我们发现第一次打开页面访问函数的时候,执行环境实例冷启动时间非常长, 如果是一个在线AI推理服务,对响应时间非常敏感,冷启动引起的毛刺对于这种类型的服务是不可接受的,接下来,本文讲解如何利用函数计算的预留模式来消除冷启动带来的负面影响。 使用预留模式消除冷启动毛刺 函数计算具有动态伸缩的特性, 根据并发请求量,自动弹性扩容出执行环境来执行环境,在这个典型的深度学习示例中,import keras 消耗的时间很长 , 在我们设置的 1 G 规格的函数中, 并发访问的时候耗时10s左右, 有时甚至20s+ start = time.time() from keras.models import model_from_json print("import keras time = ", time.time()-start) 3.1 函数计算设置预留 预留操作简明视频教程 在 FC 控制台,发布版本,并且基于该版本创建别名 prod,并且基于别名 prod 设置预留, 操作过程请参考:https://help.aliyun.com/document_detail/138103.html 将该函数的 http trigger 和自定义域名的设置执行 prod 版本 image image 一次压测结果 imageimage 从上面图中我们可以看出,当函数执行的请求到来时,优先被调度到预留的实例中被执行, 这个时候是没有冷启动的,所以请求是没有毛刺的, 后面随着测试的压力不断增大(峰值TPS 达到 1184), 预留的实例不能满足调用函数的请求, 这个时候函数计算就自动进行按需扩容实例供函数执行,此时的调用就有冷启动的过程, 从上面我们可以看出,函数的最大 latency 时间甚至达到了 32s,如果这个web AP是延时敏感的,这个 latency 是不可接受的。 总结 函数计算具有快速自动伸缩扩容能力 预留模式很好地解决了冷启动中的毛刺问题 开发简单易上手,只需要关注具体的代码逻辑, Fun 工具助您一键式部署运用 函数计算具有很好监控设施, 您可以可视化观察您函数运行情况, 执行时间、内存等信息

1934890530796658 2020-03-27 18:21:48 0 浏览量 回答数 0

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kun坤 2020-06-09 15:26:35 4 浏览量 回答数 1
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