http://virtualadc.blog.51cto.com/3027116/875622 前言 随着web应用的不断发展,客户对于业务的稳定性.可靠性等也提出更高的要求,已不再局限于IDC内部的服务器虚拟化.很多人都清楚,国内各大运营商之间数据互访的效果不尽如意,而作为使用者,特别是要求业务及时响应的企业用户,一方面要考虑异地IDC的数据容灾,另一方面要实现就近性访问,提高客户访问体验,这时,全局负载均衡GSLB是一个很好的解决方案. GSLB的实现原理 大部分人只知道DNS的作用,就是帮

当你需要对现有的网站进行跨区域迁移,或者是部署DR Site的时候,又不希望重新部署应用,有什么好办法呢?其实你可以利用Azure的磁盘snapshot进行磁盘级的复制,这样可以减少很多部署应用的时间.当然如果你要部署很多台服务器的话,那样磁盘的拷贝时间是不可能太少的. 利用磁盘Snapshot生产磁盘快照 找到VM的磁盘然后创建磁盘快照 导出快照 点击生成URL之后千万不要离开这个界面,因为生成的URL只会显示一次. 利用Azcopy拷贝到远端Region存储账号上 azcopy命令: azc

Kafka的部署不仅需要集群可用,同时需要对orderer节点可连,这就是为什么有的时候,kafka集群本身没问题,但是orderer却总是报错. 为了试验kafka剥离方案的可行性,跨阿里云网络和内网进行部署. 部署环境如下: K8s部署在阿里云环境上,192.168.8.108可连外网,作为master:192.168.8.107不能连外网,作为slave: Kafka集群部署在内网192.168.9.21等集群上,都可以连外网. 因为orderer节点会起在slave机器上,也就是107这

region one: cat /etc/kolla/globals.yml openstack_region_name: "RegionOne" multiple_regions_names: - "{{ openstack_region_name }}" - "RegionTwo" enable_keystone: "yes" region two: cat /etc/kolla/globals.yml openstack

使用ETCD做为元数据方便快捷,但是谈到跨机房灾备可能就迷糊了,我们在做节日灾备的时候同样遇到了问题, 通过查阅官方文档找到了解决方案,官方提供make-mirror方法,提供数据镜像服务 注意: make-mirror 的使用需要依赖于API版本3, 使用API2的无法通过该工具做数据同步 有关ETCD的编译安装这里就不在说明了, 不明白的可以参考官方说明:https://github.com/coreos/etcd 1. 启动集群1 #!/bin/bash nohup etcd --name

背景 随着业务复杂程度的提高.数据规模的增长,越来越多的公司选择对其在线业务数据库进行垂直或水平拆分,甚至选择不同的数据库类型以满足其业务需求.原本在同一数据库实例里就能实现的SQL查询,现在需要跨多个数据库实例才能完成.业务的数据被“散落”在各个地方,如何方便地对这些数据进行汇总关联查询,已经成为困扰用户的一大难题. 针对这类问题,传统的解决方案需要用户提前将所有实例的数据提前汇集到同一处,然后再做离线查询分析.为此,用户需要维护数据迁移链路,购买机器资源存储汇集起来的数据,付出大量的资源和运

本文分两部分:部分1 和 部分2.部分1 介绍 AWS,部分2 介绍阿里云和OpenStack云. 1. AWS 1.1 AWS 地理组件概况 AWS 提供三种地理性组件: Regions:区域,即AWS提供云服务的一个区域,其目的是为了用户能就近接入,降低网络延迟.通常是一个城市的若干个AZ组成一个region.2016年,AWS 宣布在其全球region之间建设了100GbE 私有环网. Availability Zones:一个 region 内至少两个通常三个可用区,其用途是为了搭建高可

前言: CAT是一个实时和接近全量的监控系统,它侧重于对Java应用的监控,除了与点评RPC组件融合的很好之外,他将会能与Spring.MyBatis.Dubbo 等框架以及Log4j 等结合,支持PHP.C++.Go等多语言应用,基本接入了美团点评上海侧所有核心应用.目前在中间件(MVC.RPC.数据库.缓存等)框架中得到广泛应用,为美团点评各业务线提供系统的性能指标.健康状况.监控告警等,在微服务监控领域也是非常有用的一套组件.支撑这美团每天450亿的消息,50TB的数据监控,应用于 700

本文由  网易云发布. 数字化转型浪潮之下,采用云计算服务提升业务敏捷性.降低运维成本,成为了传统企业的优选方案.网易云资深解决方案架构师张亮通过某物流企业客户的实际案例,分享了传统业务系统在云上的架构设计如何满足数据高可靠.业务高可用的需求,并总结了传统业务上云的常见问题和解决方案. 物流企业业务系统上云需求 对于物流企业来说,内部沟通.供应链协同对优化供应链效率提升核心竞争力非常重要.作为行业翘楚,该物流企业客户建立了一个企业级移动办公平台,该平台集成了即时通讯(IM).企业内部的ERP.O

一. OpenStack组件之间的逻辑关系 OpenStack 是一个不断发展的系统,所以 OpenStack 的架构是演进的,举个例子: E 版本有5个组件  Compute 是 Nova:Image 是 Glance,为 Nova 提供镜像存储服务:Object 是提供 Object 存储服务的 Swift:Dashboard 是我们平时说的 Horizon:Identity 是 Keystone: F版本有7各组件,核心组件: 有这七个组件可以搭出一个相对完整的云计算环境,Heat.Sah

https://blog.csdn.net/karamos/article/details/80130443 0.前言今年的2月22日,OpenStack发布了15个版本Ocata. 走过了7年的发展岁月的OpenStack已经成为了云计算领域中最火热的项目之一,并逐渐成为IaaS的事实标准,私有云项目的部署首选.OpenStack社区可能自己都没有想到其发展会如此之迅速,部署规模如此之大,以至于最开始对大规模OpenStack集群的部署支持以及持续可扩展性似乎并没有考虑完备. 众所周知,Ope

Jerry之前的文章30分钟用Restful ABAP Programming模型开发一个支持增删改查的Fiori应用 发布之后,有朋友问我,"没错, 我是在你的文章里看到了Fiori应用的界面,可是这个Fiori应用的源代码我在SAP云平台上什么地方能看到呢?这个Fiori应用部署之后的状态,我在哪里能够查看呢?" 这位朋友的发问非常有力,实际上,Jerry前一篇文章,离Fiori应用的开发和部署这个目标还有一半的距离.我们回忆下当时是如何基于开发完成的Restful ABAP Pr

背景 数据管理DMS企业版提供了安全.高效地管理大规模数据库的服务.面对多元的数据库实例,为了更方便地查询被“散落”在各个地方的业务数据,我们在DMS企业版中提供了跨数据库实例查询服务. 什么是跨实例查询 跨实例查询服务支持通过标准SQL进行跨同异构数据库的实时查询.对于您在企业版中的实例,无论它们是关系型数据库MySQL.PolarDB.DRDS.SQLServer.PostgreSQL,还是非关系型数据库Redis,您都可以通过一条SQL轻松完成跨数据库实例的查询. 如何进行跨实例查询 每当

本文由ilanniweb提供友情赞助,首发于烂泥行天下 想要获得更多的文章,可以关注我的微信ilanniweb. 前一篇文章我们介绍了有关vcenter5.5的安装与配置,这篇文章我们再来介绍下,如何通过vcenter的vm模板来部署虚拟机以及在部署过程遇到问题的解决方法. 一.生成VM模板 要生成vm模板,我们首先要安装好一台虚拟机,在此我安装好了一台centos6.6的机器.如下: 要把一台vm做成模板,需要在vm关机状态下进行操作.如下: 选择虚拟机-"模板"-"转换成

LXC linux container 百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=w_Xy56MN9infb0hfYObib4PlXm-PW02hzTlCLLb1W2dbdQr4AJcrWuxoe9ng9SxYgORKeAQSk0TJOXEL8BnEqK docker在linux内核容器的基础上提供了更高层的控制工具. 跨主机部署:通过镜像将应用程序和所依赖的文件打包到同一个镜像文件中. 以应用为中心:dockerfile机制大大简化和规范了应用的部署方法. 自动

本文以ZooKeeper3.4.3版本的官方指南为基础:http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.3/zookeeperAdmin.html,补充一些作者运维实践中的要点,围绕ZK的部署和运维两个方面讲一些管理员需要知道的东西.本文并非一个ZK搭建的快速入门,关于这方面,可以查看<ZooKeeper快速搭建>. 1.部署 本章节主要讲述如何部署ZooKeeper,包括以下三部分的内容: 系统环境 集群模式的配置 单机模式的配置 系统环境和集群模式配置这两节内容大

一.部署环境 机器:一台linux虚机,内存1G,操作系统CentOS release 5.6,硬盘100G. 实验应用:乐学方舟后台部署(非正式环境) 应用环境:apache-tomcat-7.0.27  ,JDK 二.环境搭建 1.下载hudson ,安装部署http://hudson-ci.org/ 点击下载 2.下载完成,需找一台linux的机器,上传文件.后台解压运行 # java -jar hudson-3.0.1.war –httpPort=8888& 在实验环境中,hudson-

随着中国企业出海Go Global,越来越多的用户开始在Global Azure部署自己的应用.由于对Global Azure功能和文档的不熟悉,使用过程中或多或少遇到了一些坑.事实上呢,这些并不是坑的坑是完全可以解决.这篇博客就是一个真实的客户案例. 客户需求 客户需要在Azure海外region部署自行研发的app后端服务器,这之后客户会向IOS App Store提交App的审核 目前问题 客户在Azure上部署了虚机但是没法分配ipv6的地址,客户还尝试配置IPv6隧道但是也不work.

1.部署 本章节主要讲述如何部署ZooKeeper,包括以下三部分的内容: 1. 系统环境 2. 集群模式的配置 3. 单机模式的配置 系统环境和集群模式配置这两节内容大体讲述了如何部署一个能够用于生产环境的ZK集群.如果仅仅是想在单机上将ZK运行起来,进行一些开发与测试,那么第三部分或许是你的菜. 1.1系统环境 1.1.1平台支持 平 台 运行client 运行server 开发环境 生产环境 GNU/Linux √ √ √ √ Sun Solaris √ √ √ √ FreeBSD √ ⅹ

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HBase是以Region为最小的存储和负载单元(这里可不是HDFS的存储单元),因此Region的负载管理,关系到了数据读写的性能.先抛开Region如何切分不说,看看Region是如何分配到各个RegionServer的吧. 更多内容参考--我的大数据学习之路 Region在HBase中的角色 Table (HBase表) Region (Region) Store (每个Region的每个列族独立存储) MemStore (MemStore每个Store有一个,用于在内存中保存数据) St