成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

了解現代云架構之AWS服務器群和數據庫

數據庫 MySQL
當今云計算技術成了主流的架構和互聯網基礎服務架構之一。越來越多的企業、組織和人使用云服務來實現自己的服務架構。云計算技術也是每一個IT人士需要掌握的基礎技能。在云平臺市場,亞馬遜的AWS一枝獨秀,不光發展早,技術先進,而且市場占有率也大。

 當今云計算技術成了主流的架構和互聯網基礎服務架構之一。越來越多的企業、組織和人使用云服務來實現自己的服務架構。云計算技術也是每一個IT人士需要掌握的基礎技能。在云平臺市場,亞馬遜的AWS一枝獨秀,不光發展早,技術先進,而且市場占有率也大。本文我們以AWS的云架構體系為例子說明現代云架構。

 

了解現代云架構之AWS服務器群和數據庫

 

AWS服務器:EC2及其實例

應用程序的運行主要依賴兩類:服務器和數據庫。服務器,用來承載應用程序,服務器允許用戶連接到該服務器并運行應用,而數據庫用來保存數據。

在AWS體系中,服務器的的組織形式是通過Elastic Cloud Compute服務(簡稱為EC2)。通過該服務,我們可以選擇服務器的設置,例如操作系統,CPU大小,內大小等。選擇好所有設置后,啟動服務器只需要點擊按鈕就可以。通過EC2創建的服務器稱為 EC2實例。一旦該服務器啟動,就可以將應用程序放置在該服務器上。

 

[[315209]]

 

但是實際上,EC2實例不是一臺真正的機器。它只是一個虛擬機。因此,我們創建的任何服務器實際上都是隔離的虛擬機,它們在AWS的宿主機硬件上共享空間。簡而言之,虛擬機(即VM)就像是真實計算機中的模擬計算機。它們可以具有自己的操作系統,依賴項等,但是它們使用并共享真實計算機的資源。

考慮EC2實例或任何基于云的服務器的比較簡單方法是:

它仍然只是一臺計算機。只是別人的。(在這種情況下,是AWS的。)

我們可以登錄到它,進行設置,并像在其他任何計算機上一樣進行所需的操作。您創建了一個EC2實例(又名服務器)并在其上設置應用程序,就像在自己的計算機上一樣。

最后,這是在配置服務器并將代碼放置在服務器上時要做的所有事情。所有工具和自動化腳本都刪除了手動過程。但是,如果將其視為"僅是另一臺計算機",那么將精力集中在如何使用它上就容易得多。

一臺服務器會有限制。即使一臺服務器(EC2實例)使用很強大的配置,數據庫還是非常重要的。一般來說數據庫會占用大量計算量,大量存儲空間和大量網絡吞吐量。如果服務器是一棟房子,而應用程序和數據庫是居民,則該數據庫將累積所有空間并產生大量噪音。當然,這對于本地開發而言效果很好。但是,當成千上萬的用戶(或更多)開始使用該應用程序時,如果該服務器必須同時處理數據庫和應用程序,則它將很快耗盡其資源。

分離數據庫:RDS和Aurora

為了應對單一服務器不可避免的硬件和網絡流量瓶頸,我們希望將數據庫與應用程序服務器分離。這樣做是為了允許我們的應用程序和數據庫分別擴展。在AWS上,有兩種方法可以做到這一點。

第一種方法是完全手動的:創建另一個EC2實例(即另一個服務器)并將在該實例上安裝數據庫。

 

了解現代云架構之AWS服務器群和數據庫

 

同樣,如果將EC2實例視為"僅另一臺計算機",則其操作方式與在自己的計算機上類似。例如,下載MySQL,進行設置,啟動數據庫并允許來自應用程序的流量。但總的來說確實如此簡單。

完成此操作后,就可以把應用程序服務器指向數據庫服務器即可。數據庫管理是其自己的領域,這是有原因的。有很多修補,更新和維護數據庫是一項艱巨的任務。因此,除非有內部專家或團隊專門致力于此,否則真的想在進行自我管理還是有一定的難度。

另一中方法就是,使用AWS提供了的關系數據庫服務,也稱為RDS。

具體來說,AWS有一個非常強大的數據庫,稱為Aurora。它可以處理所有擴展,管理和修補。它還直接兼容MySQL和PostgreSQL。因此,即使使用這兩種方法之一進行本地開發,在部署應用程序時仍可以直接使用Aurora。而且,正如RDS營銷團隊喜歡指出的那樣,它的速度是MySQL的五倍,成本的十分之一。

這樣用戶可以訪問您的服務器以使用該應用程序,并且該應用程序將與RDS Aurora數據庫進行交互。

但是,如果出現流量高峰會怎樣?如果企業的服務/公司快速發展了會怎么樣?如果是自建EC2實例維護數據庫這將是個問題。如果選擇的是RDS Aurora,就可以無需考慮對數據庫擴容的問題了。但是還會面臨另一個問題,應用程序服務器將的擴容問題。

服務器集群:EC2 Auto Scaling組

為了解決擴展問題。假設該應用程序已經在線使用,并受到大量流量的沖擊。如果是這樣的話,耽擱小服務器將不能扛太久的時間。

那么我們有什么選擇呢?好吧,我們選擇更強大、配置更高的實例,單這也是一個短期解決方案。這方法叫豎直擴展。盡管這可以在開始階段提供幫助,但要意識到服務器只能變得如此之大。此外,它只是一臺服務器,存在單點問題,如果它掛了,那么在它上面運行的所有服務都不能使用。這沒有彈性,不是解決的好方法。

 

了解現代云架構之AWS服務器群和數據庫

 

那正確的答案是什么?通過創建更多的實例來共同承載(負載均衡)服務。這種方法叫橫向擴展。橫向擴展它使我們的架構不受限于個別EC2實例。

AWS也提供了EC2 Auto Scaling組來實現橫向擴展和負載均衡。Auto Scaling組可有許多服務器構成并對其進行整體管理,通過使用Auto Scaling組,創建和管理多個EC2實例幾乎與一臺實例同樣簡單。

那么 Auto Scaling Group會創建什么類型的服務器?在啟動Auto Scalin組之前,首先要創建所謂的啟動配置,然后創建一個Auto Scaling組并為其指定啟動配置。然后它將從該模板創建實例并為我們管理它們。

可以將啟動配置視為EC2實例的藍圖。如果是這種情況,那么Auto Scaling組就像是使用該藍圖構建和管理實例的領班。

注意:盡管它的名字Auto Scaling組,但實際上它并不會自動進行擴展。可以通過配置做到,后面將會介紹。

通過使用Auto Scaling組,我們將能夠創建可以供托管應用程序的所有服務器。

負載均衡器:調度流量

通過RDS服務,在數據持久性方面我們無需擔心。但是,可能有多個EC2實例托管我們的應用程序,它們都指向同一個RDS Aurora數據庫。加入我們有如三個EC2實例,一個用戶訪問了其中一臺并更改了名稱,這不會阻止他們在其他實例上的應用程序。為什么?因為我們所有的應用程序都指向同一數據庫。因此,當用戶訪問其中一個實例上的應用程序時,它仍將從同一RDS Aurora數據庫中獲取其數據。

 

了解現代云架構之AWS服務器群和數據庫

 

現在可以將負載分散到3個不同的服務器上。但是,新問題是:

我們的用戶連接到哪里?如何保存會話?而且,我們如何自動平衡負載?

如果我們有三個不同的實例,那么它們都將具有三個不同的IP地址。如果你的應用程序使用會話數據來跟蹤用戶的操作,那么如果他們跳到另一個實例,那將會丟失。

這時候就需要引入負載均衡器了。他可以解決了剛才談到的所有問題,甚至更多。本質上,它負責接受傳入的流量,然后將其分發到最適合處理它的服務器。這聽起來像是一項神奇的技術。但是就像我們可以在服務器上建立數據庫一樣,我們可以對負載均衡器執行相同的操作。只需創建一個服務器,然后使用NGINX,HAProxy或Apache之類反向代理應用即可。然后,將要選擇的那些工具告訴要負載均衡流量的服務器。

AWS架構體系中也提供了自己的負載均衡器。在EC2中,有各種各樣的負載均衡器可以自動為我們完成所有這些工作,可以非常輕松地連接到EC2實例。它還為我們提供了許多選項和功能,如果我們想自己實現該功能,則將需要大量的工作。

由于它們與EC2實例無縫集成,因此我們無需擔心將新實例或要刪除的實例告知AWS負載均衡器。它還能跟蹤會話數據,執行運行狀況檢查并返回指標。各種各樣的事情。

設置了負載平衡器之后,無需將流量指向任何單個實例,而是將其指向負載平衡器本身。同樣,它只是另一臺服務器,因此,如果它的IP地址是13.14.15.16之類的東西,并且的負載平衡軟件正在監聽端口3000,那么可以在這里進行管理。顯然,希望利用DNS并為其提供一個友好的URL,但在此之后,它將可以平衡其背后的服務器之間的流量。

結論

本文我么介紹了AWS云基礎架構中的基礎服務,包括EC3、 Auto Scaling組,RDS Aurora數據庫和負載均衡器(還有一個AWS S3服務是云對象存儲,作為基礎存儲),這構成了基礎的云服務,使用他們就可以為了創建絕大多數基本的應用架構。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
相關推薦

2010-12-30 11:20:13

數據庫連接

2018-10-19 10:49:53

云原生架構無服務器

2009-07-27 18:43:42

服務器數據庫系統

2023-11-29 08:39:37

2010-11-03 16:01:11

ExadataOracle

2012-07-23 16:27:25

Oracle

2012-04-25 11:45:28

一體機數據庫云服務器Oracle Exad

2018-11-28 09:28:28

無服務器架構網絡服務

2012-02-16 11:00:12

Exadata數據庫云服務器Oracle

2009-11-16 13:24:34

Oracle數據庫服務

2013-02-22 10:20:37

機房建設服務器負載密度

2013-11-07 09:37:29

Rackspace數據云性能服務器性能服務器

2011-12-24 14:08:18

云計算數據庫云服務

2010-04-15 10:20:18

連接Oracle數據庫

2015-10-14 09:49:42

AWSAzure云數據庫

2009-09-17 16:16:29

wsus服務器

2010-03-02 15:16:23

Ubuntu Post

2011-06-29 17:11:10

數據庫云服務器一體機Exadata

2009-09-17 18:07:51

Nis服務器

2021-12-06 05:45:16

零信任網絡安全網絡攻擊
點贊
收藏

51CTO技術棧公眾號

主站蜘蛛池模板: 亚洲精品乱 | 午夜影晥| 中文av在线播放 | 99自拍视频 | 中文字幕av在线 | 成人欧美一区二区三区在线播放 | 91精品在线观看入口 | 久久久www成人免费精品张筱雨 | 国产精品亚洲视频 | 黄色电影在线免费观看 | 在线色网 | 99久久婷婷国产精品综合 | 欧美精品一区二区三区四区 在线 | 欧美日韩久久精品 | 国产激情在线观看视频 | 天堂影院av | 九一在线观看 | 中文字幕免费在线观看 | 欧美激情在线一区二区三区 | 国精产品一区一区三区免费完 | 亚洲高清av| 四虎影院免费在线播放 | 嫩草最新网址 | 91高清在线观看 | 久久国产精品一区二区三区 | 午夜影院在线观看视频 | 亚洲精品久久国产高清情趣图文 | 日本人做爰大片免费观看一老师 | 日韩欧美国产一区二区三区 | 日韩精品免费在线观看 | 在线免费观看a级片 | 亚洲精品一区二区网址 | 在线视频亚洲 | 夜夜夜夜草 | 日本特黄a级高清免费大片 特黄色一级毛片 | 亚洲一区二区三区四区五区中文 | 野狼在线社区2017入口 | 国产精品色婷婷久久58 | 欧美久久一区 | 国产亚洲成av人片在线观看桃 | 亚洲一区久久久 |