松耦合架构 概述 使用独立的组件设计架构,降低相互依赖,当一个组件出现故障时,其他不受影响 利用ELB和SQS来打破传统服务器各层的关联,成为各层之间的中介,各层的故障和扩展均由中介自助处理 系统的耦合程度越低,系统的扩展就越轻松,容错能力越高 托管的无服务架构 设计服务,而不是设计服务器 通过托管服务和无服务器架构可以提高环境的可靠性和效率 在需要时优先考虑无服务器解决方案 使用消息队列处理应用程序之间的通信 在静态资产存储在外部 , 如S3 使用IAM处理用户身份验证和用户状态存储 面向服务

# Amazon SQS 搜集整理aws sqs 的文档以及使用Ruby demo ## Amazon Simple Queue Service (SQS) 是一个可伸缩且可靠的消息传递框架,能够使用它简便地创建.存储和获取文本消息.能够使用它构建基于 Amazon Web Services 的应用程序.使用 SQS 是构建松散耦合的 Web 应用程序的好方法.仅仅需依据使用量为消息付费. 整个队列框架在 Amazon 数据中心的安全环境中执行. ## SQS 提供下面特性: * 可靠性 SQS

遇到这么一题system design,怎么做? 几个月以前,有同事提出要用Webapi代替现有的WCF,当时我投的反对票.而且我给了很充分的理由,不仅仅是时间不足,人手不够,更重要的是这个变化太大,以现有的人力根本不能保证完成质量.同事提出这个建议,是他想玩玩Webapi,我反对是因为我足够了解Webapi. 面对这个design问题,要考的不仅是对message queue功能的理解,还有对大规模数据的处理. 1)大量用户使用的时候,怎么保证用户数据的隔离. 2)隔离完成以后,就需要对数据排

文章大纲 Aws 的优势 架构完善的框架(WAF) Aws 学习笔记 Aws架构中心 Aws 的优势 4.速度优势 5.全球优势 数分钟内实现全球部署 Aws全球基础设施 Aws 数据中心 来自多家ODM(白牌机器) 1.考虑当地法律法律法规 2.考虑速度,和用户的距离,是否提供对应的业务 3.考虑成本 Aws 可用区 每个区由一个或者多个数据中心组成 专为故障隔离而设计 使用高速专用链接与其他可用区域互联 您可以选择可用区 Aws建议跨可用区复制以便实现弹性. Aws 边缘站点协助客户实现高可

前言 微服务架构有别于传统的单体式应用方案,我们可将单体应用拆分成多个核心功能.每个功能都被称为一项服务,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作时不会互相影响 这种设计理念被进一步应用,就变成了无服务(Serverless).「无服务」看似挺荒唐的,其实服务器依旧存在,只是我们不需要关注或预置服务器.这让开发人员的精力更集中--只关注功能实现 Serverless 的典型便是 AWS Lambda AWS Lambda 如果你是 Java 开发人员,你应该听说过或使用过 JDK 1.8 里面

  在以往消息队列的使用中,我们通常使用集成消息中间件开源包来实现对应功能,而消息中间件的实现又有多种,比如目前比较主流的ActiveMQ.RocketMQ.RabbitMQ.Kafka,Stream等,这些消息中间件的实现都各有优劣.   在进行框架设计的时候,我们考虑是否能够和之前实现的短信发送.分布式存储等功能一样,抽象统一消息接口,屏蔽底层实现,在用到消息队列时,使用统一的接口代码,然后在根据自己业务需要选择不同消息中间件时,只需要通过配置就可以实现灵活切换使用哪种消息中间件.Sprin

此文已由作者袁欢授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 1. AWS AutoScaling简介 AutoScaling是AWS的一个重要服务,用来弹性的自动创建(ScaleUp)或者删除(ScaleDown)EC2虚拟机,并且Scale的策略完全是用户自定义的.或者是基于虚拟机健康状态检查结果.或者是按照计划来实施Scale策略. 例如,考虑如下的业务场景,系统部署在EC2虚拟机上,所有任务分发均是通过AWS SQS来完成的,即请求按照特定格式发送到SQS指定

前言 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段.它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一.当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ.RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等.今天主要来介绍了下几大主流消息中间件的区别与联系. 1. 主流消息中间件介绍--ActiveMQ ActiveMQ是由Apache出品,ActiveMQ是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS P

最近在工作中需要对AWS上的部分资源进行查询和交叉分析,虽然场景都比较简单,但是这种半机械的工作当然还是交给Python来搞比较合适.AWS为Python提供的SDK库叫做boto3,所以我们建立一个Python项目,Interpreter选择的是venv解析,再将boto3安装到项目中,下面就可以开始愉快地写代码了.这个过程中有一些坑,记录在这里,以便后续查阅. Query AWS CloudWatch 根据一定的搜索条件去CloudWatch中查找相关的log记录. import boto3

让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题,今天我想讨论一下Python下的各种并发方式. 并发方式 线程(Thread) 多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具(JS程序员请回避),使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外).然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免,尤其是对竞争资源的同步问题. 然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,代码并不能同时在多核上并发的运行,也就是说,Python的多线程不能并发,很多人会发现使用多线

0x00 概述 视频讲解通过链接网易云课堂·IT技术快速入门学院进入,更多关于Prometheus的文章. Prometheus是最近几年开始流行的一个新兴监控告警工具,特别是kubernetes的流行带动了prometheus的应用. Prometheus是一套完整的监控告警系统: Prometheus的主要特点有: 1. a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key

并发方式 线程(Thread) 多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具(JS程序员请回避),使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外).然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免,尤其是对竞争资源的同步问题. 然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,代码并不能同时在多核上并发的运行,也就是说,Python的多线程不能并发,很多人会发现使用多线程来改进自己的Python代码后,程序的运行效率却下降了,这是多么蛋疼的一件事呀!如果想了解更

前言 安装好 mvn Ubuntu 16.04 JDK 我是从 oracle jdk 11 lts download 网站,复制jdk-11.0.4_linux-x64_bin.tar.gz的链接 wget https://blog.forsre.com/java/jdk-11.0.4_linux-x64_bin.tar.gz sudo mkdir /usr/lib/jvm sudo tar zxvf ./jdk-11.0.4_linux-x64_bin.tar.gz -C /usr/lib/j

题记:昨晚在一个技术社区直播分享了"利用Azure Functions和k8s构建Serverless计算平台"这一话题.整个分享分为4个部分:Serverless概念的介绍.Azure Functions的简单介绍.k8s和KEDA的介绍和最后的演示. Serverless Serverless其实包含了两种概念:BaaS(Backend as a Service)和FaaS(Function as a Service).这次的分享主要针对的是FaaS概念. FaaS的最大特征就是:

当前是云计算和数据快速增长的时代,今天的应用程序正以PB级和ZB级的速度生产数据,但人们依然在不停的追求更高更快的性能需求.随着数据的堆积,如何快速有效的搜索这些数据,成为对后端服务的挑战.本文,我们将比较业界两个最流行的开源搜索引擎,Solr和ElasticSearch.两者都建立在Apache Lucene开源平台之上,它们的主要功能非常相似,但是在部署的易用性,可扩展性和其他功能方面也存在巨大差异. 关于Apache Solr Apache Solr基于业界大名鼎鼎的java开源搜索引擎L

消息队列Queue大全 (http://queues.io/) 作业队列,消息队列和其他队列.几乎所有你能想到的都在这. 关于 那里有很多排队系统.他们每个人都不同,是为解决某些问题而创建的.这个页面试图收集广泛流行的库,并在(大)生产系统上运行成功. 我们的目标是创建一个包含文章,博客文章,幻灯片和关于他们的视频的高质量队列.阅读链接文章后,您应该清楚:每个队列的优缺点,对队列工作方式的基本了解以及每个队列尝试实现的内容.基本上,您应该拥有所有需要的信息来决定哪个队列最适合您的需求. 整个网站

A a10_server 管理A10 Networks AX / SoftAX / Thunder / vThunder设备 a10_service_group 管理A10网络设备的服务组 a10_virtual_server 管理A10网络设备的虚拟服务器 acl 设置和检索文件ACL信息. add_host 将主机(以及组)添加到ansible-playbook内存库存中 airbrake_deployment 通知airbrake有关应用程序部署的信息 alternatives 管理常用命

ansible --version ansible 2.1.0.0 config file = /home/onest/luoliyu/ceph-ansible/ansible.cfg configured module search path = Default w/o overrides ####list all ansible module $ ansible-doc -l >>ansible_module.txt a10_server Manage A10 Networks AX/So

zabbix-AWS_SQS-monitor AWS SQS status monitor with zabbix zabbix通过 AWS 云 api 自动发现.监控 AWS-SQS 本版本数据的图表展示,是以监控项进行分组 链接:https://github.com/Jonnyan404/zabbix-AWS_SQS-monitor

转 https://www.cnblogs.com/xiaoqi/p/6545314.html Solr vs. Elasticsearch谁是开源搜索引擎王者 当前是云计算和数据快速增长的时代,今天的应用程序正以PB级和ZB级的速度生产数据,但人们依然在不停的追求更高更快的性能需求.随着数据的堆积,如何快速有效的搜索这些数据,成为对后端服务的挑战.本文,我们将比较业界两个最流行的开源搜索引擎,Solr和ElasticSearch.两者都建立在Apache Lucene开源平台之上,它们的主要功

本文主要在什么是微消息队列 MQTT?的基础上介绍微消息队列 MQTT 和传统消息中间件的关联和区别,并针对实际应用场景下的产品选型给出建议. 背景信息 传统的消息中间件,例如消息队列 RocketMQ.消息队列 Kafka 等都是面向微服务大数据等领域,负责消息的存储和转发,消息的生产者和消费者都是服务端应用. 这种设计很适合服务端技术栈固定.语言平台固定的场景.而移动互联网和 IoT 领域则有所不同,这类场景更侧重于多语言多平台的海量设备接入,消息的生产和消费过程的业务属性很突出,传统的消息