AWS的每个区域一般由多个可用区(AZ)组成,而一个可用区一般是由多个数据中心组成.AWS引入可用区设计主要是为了提升用户应用程序的高可用性.因为可用区与可用区之间在设计上是相互独立的,也就是说它们会有独立的供电.独立的网络等,这样假如一个可用区出现问题时也不会影响另外的可用区.在一个区域内,可用区与可用区之间是通过高速网络连接,从而保证有很低的延时. 通过多个可用区实现高可用性与几乎所有其他技术基础设施提供商不同的是,每个 AWS 区域都包含多个可用区和数据中心.自 2006 年开始运行领先的

Nginx.LVS.HAProxy 是目前使用最广泛的三种负载均衡软件,本人都在多个项目中实施过,通常会结合Keepalive做健康检查,实现故障转移的高可用功能. 1)在四层(tcp)实现负载均衡的软件: lvs------>重量级 nginx------>轻量级,带缓存功能,正则表达式较灵活 haproxy------>模拟四层转发,较灵活 2)在七层(http)实现反向代理的软件: haproxy------>天生技能,全面支持七层代理,会话保持,标记,路径转移: nginx

SFTP(SSH File Transfer Protocol),安全文件传送协议.有时也被称作 Secure File Transfer Protocol 或 SFTP.它和SCP的区别是它允许用户中断传输,SCP拷贝速度稍快一些.SFTP可以为传输文件提供一种安全的加密方法.SFTP与FTP有着几乎一样的语法和功能.SFTP 为 SSH的一部分,是一种传输档案至Blogger伺服器的安全方式.其实在SSH软件包中,已经包含了一个叫作SFTP的安全文件传输子系统,SFTP本身没有单独的守护进程

之前的文章介绍了LVS负载均衡-基础知识梳理, 下面记录下LVS+Keepalived高可用环境部署梳理(主主和主从模式)的操作流程: 一.LVS+Keepalived主从热备的高可用环境部署 1)环境准备 LVS_Keepalived_Master 182.148.15.237 LVS_Keepalived_Backup 182.148.15.236 Real_Server1 182.148.15.233 Real_Server2 182.148.15.238 VIP 182.148.15.2

一.部署环境 1.1 主机列表 主机名 Centos版本 ip docker version flannel version Keepalived version 主机配置 备注 lvs-keepalived01 7.6.1810 172.27.34.28 / / v1.3.5 4C4G lvs-keepalived lvs-keepalived01 7.6.1810 172.27.34.29 / / v1.3.5 4C4G lvs-keepalived master01 7.6.1810 17

原代码 <file name="category.dwt"> <region name="左边区域"> <lib>cart</lib> <lib>category_tree</lib> <lib>history</lib> </region> <region name="左边广告区域(宽200px)"/> <region

# openstack pike 集群高可用 安装部署#安装环境 centos 7 史上最详细的openstack pike版 部署文档欢迎经验分享,欢迎笔记分享欢迎留言,或加QQ群663105353 原创文章,持续更新中 http://www.cnblogs.com/elvi/p/7613861.html #文档使用notepad++ 编辑#安装步骤做少量修改即可部署openstack#配置文件,几乎全部采用echo替换或追加方式,方便查阅#操作步骤很详细,解释说明很少,基础知识需要自己挖掘

AWS RDS AWS上搭建数据库的时候,不是DB on EC2就是RDS,但是选择RDS时,Timezone怎么处理? 「面向全球提供的AWS来讲理所当然的是UTC」,而RDS也不是例外.把服务器迁移到AWS时,「数据库能不能使用中国时间」是常见的一个问题. DB on EC2的话,配置一下系统的Timezone就可以,但是RDS是我们无法直接登录的因此需要使用MySQL的功能来实现. 介绍如何修改RDS MySQL的Timezone. 在RDS的Master用户不同于MySQL root用户

一 Nginx代理实现kube-apiserver高可用 1.1 Nginx实现高可用 基于 nginx 代理的 kube-apiserver 高可用方案. 控制节点的 kube-controller-manager.kube-scheduler 是多实例部署,所以只要有一个实例正常,就可以保证高可用: 集群内的 Pod 使用 K8S 服务域名 kubernetes 访问 kube-apiserver, kube-dns 会自动解析出多个 kube-apiserver 节点的 IP,所以也是高可

一.项目介绍 项目致力于让有意向使用原生kubernetes集群的企业或个人,可以方便的.系统的使用二进制的方式手工搭建kubernetes高可用集群.并且让相关的人员可以更好的理解kubernetes集群的运作机制. 软件版本 os centos7.7(ubuntu也适用,需要替换部分命令) kubernetes 1.16.2 etcd 3.4.3 docker 18.06 calico 3.10.1-2 coredns 配置策略 kube-apiserver: 使用节点本地 nginx 4

为展现 Kolla 的真正实力,我在阿里云使用 Ansible 自动创建 10 台虚机,部署一套多节点高可用 OpenStack 集群! 前言 上次 Kolla 已经表示了要打 10 个的愿望,这次我们就满足它. 通过本期内容,你将看到: 如何使用阿里云云命令行(Cloud Shell) 如何使用 Ansible 创建阿里云资源 Kolla 多节点部署配置说明 OpenStack 高可用架构 本期内容仍然是干货满满,写文章,调脚本,剪视频,不但花时间,还要在 阿里云 花钱租云服务器,真的费了不少

使用kubeadm部署一套高可用k8s集群 有疑问的地方可以看官方文档 准备环境 我的机器如下, 系统为ubuntu20.04, kubernetes版本1.21.0 hostname IP 硬件配置(最低) ha 10.0.0.10 1核1G k8s-master0 10.0.0.20 4核4G k8s-master1 10.0.0.21 4核4G k8s-master2 10.0.0.22 4核4G k8s-work0 10.0.0.30 4核4G 基础环境配置 基础环境是不管master还

目录 Openstack-Mitaka 高可用之 概述    Openstack-Mitaka 高可用之 环境初始化    Openstack-Mitaka 高可用之 Mariadb-Galera集群部署    Openstack-Mitaka 高可用之 Rabbitmq-server 集群部署    Openstack-Mitaka 高可用之 memcache    Openstack-Mitaka 高可用之 Pacemaker+corosync+pcs高可用集群    Openstack-M

目前web开发 使用一般前后端分离技术,并且前端负责路由.为了美观,会采用前端会采用h5 history 模式的路由.但刷新页面时,前端真的会按照假路由去后端寻找文件.此时,后端必须返回index(index.html)文件才不至于返回404. nginx 部署一个单页应用很简单: location / { root html; try_files $uri /index.html index.html; } root是web服务器目录,try_files 为文件匹配,先找真实的地址($uri)

部署oracle rac单实例数据库,需要安装grid和datavase两部分,所以首先创建两个用户oracle和grid,因为不能使用root用户进行安装,在安装之前首先需要修改一些系统参数和安装一些库. 1.创建用户和用户组 首先是官方推荐的用户和用户组清单: 描述 OS 组名 分配给该组的 OS 用户 Oracle 权限 Oracle 组名 Oracle 清单和软件所有者 oinstall grid.oracle     Oracle 自动存储管理组 asmadmin grid SYSAS

1.准备工作及组件 本章使用自建服务以及aws服务来配置使用. 服务 版本 作用 filebeat 6.7.2→ 7.3.1 节点日志收集,只完成少量比如多行合并工作 logstash 6.4.2→7.3.1 日志过滤,最重工作的日志过滤在这里 Elastaticsearch 7.1 aws全托管服务 Kibana 7.1.1 aws全托管服务,由于全托管,无法使用插件 认证 无 cognito,aws托管服务,完成kibana认证工作 消息队列 2.2.1 MSK,aws全托管kafka.(本

Keepalived 实现VRRP(虚拟路由冗余)协议,从路由级别实现VIP切换,可以完全避免类似heartbeat脑裂问题,可以很好的实现主从.主备.互备方案,尤其是无状态业务,有状态业务就需要额外花些功夫了.既然Mysql可以使用Keepalived很好的做到主从切换,那么Redis自然可以使用这种方式实现高可用. Redis主从实现完全没有Mysql成熟,仅仅是可用而已,经过测试主从也不是那么完全不靠谱,主要问题在于同步连接断开之后需要重新全量同步,如果频繁进行会对主服务带来很大性能影响.

之前在IDC部署了Jumpserver堡垒机环境,作为登陆线上服务器的统一入口.后面运行一段时间后,发现Jumpserver服务器的CPU负载使用率高达80%以上,主要是python程序对CPU的消耗比较大,由于是单机部署,处于安全考虑,急需要部署一套Jumpserver双机高可用环境,实现LB+HA的降低负载和故障转移的目的.以下记录了环境部署的过程: 如下进行调整后,之前的jumpserver用户名.秘钥.密码等信息都不会变,只需要将ssh连接的地址改为ssh端口负载均衡的vip地址即可!

先说一下大概原理 虚拟机A  ip为10.0.3.92           作为master 虚拟机B  ip为10.0.3.102  作为slave1 虚拟机C  ip为10.0.3.103  作为slave2 虚拟机D  ip为10.0.3.104  作为manager 首先配置一主两从环境,A为主,BC为从 然后配置所有虚拟机两两之间ssh免密登录(ssh怎么免密登录,自己百度,或者搜索我博客里的文章吧,也有记录怎么配置ssh免密登录的) D中新建配置文件 D中检测ssh配置以及主从配置是

hadoop集群规划 目标:创建2个NameNode,做高可用,一个NameNode挂掉,另一个能够启动:一个运行Yarn,3台DataNode,3台Zookeeper集群,做高可用. 在hadoop2中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态.Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换. 这里还配置了一个zookeeper

一.前言 canal 是阿里的一款开源项目,纯 Java 开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了 MySQL(也支持 mariaDB). canal 模拟 mysql slave 的交互协议,伪装自己为 mysql slave,向 mysql master发送 dump 协议: mysql master 收到 dump 请求,开始推送binary log给 slave(也就是canal) canal 解析 binary log对象(原始为byte流). 总体架构: