弹性负载均衡 ELB

华为云弹性负载均衡( Elastic Load Balance)将访问流量自动分发到多台云服务器,扩展应用系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错

 
 

    负载均衡工作原理 更多内容
  • 负载均衡

    负载均衡 负载均衡作用在客户端,是高并发、高可用系统必不可少的关键组件,目标是尽力将网络流量平均分发到多个 服务器 上,以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者,需要微服务应用集成负载均衡模块,启用loadbalance处理链。 配置示例如下:

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  • 负载均衡

    负载均衡 负载均衡作用在客户端,是高并发、高可用系统必不可少的关键组件,目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上,以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者,需要微服务应用集成负载均衡模块,启用loadbalance处理链。 配置示例如下:

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  • 负载均衡

    负载均衡 负载均衡概述 创建和管理负载均衡实例 创建和管理监听 创建和管理灰度服务 创建和管理过载控制服务 创建和管理资源 创建证书 父主题: 运行时引擎

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  • 负载均衡

    负载均衡 查询集群支持的elbv3负载均衡器 打开或关闭ES负载均衡器 ES监听器配置 获取该esELB的信息,以及页面需要展示健康检查状态 更新ES监听器 查询证书列表

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  • 负载均衡

    负载均衡 在更新流量策略内容时,可选择是否开启。在微服务场景下,负载均衡一般和服务配合使用,每个服务都有多个对等的服务实例。服务发现负责从服务名中解析一组服务实例的列表,负载均衡负责从中选择一个实例。为目标服务配置满足业务要求的负载均衡策略,控制选择后端服务实例。 父主题: 流量策略

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  • 背景及原理(服务编排)

    背景及原理(服务编排) AstroZero的服务编排,支持对逻辑判断组件、数据处理组件,以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排,实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发,程序员需要学习内容较多,开发效率相对低一些,开发门槛也高。A

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM 数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM将Oracle整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3

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  • Spark基本原理

    Task集合,由DAG分割而成。 Task 承载业务逻辑的运算单元,是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark应用运行原理 Spark的应用运行架构如图 Spark应用运行架构所示,运行流程如下所示: 应用程序(Appli

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  • Hue基本原理

    Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和 MRS 大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;

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  • Storm基本原理

    Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker

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  • Flink基本原理

    Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景

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  • YARN基本原理

    周期内的所有工作。包括: 与RM调度器协商以获取资源。 将得到的资源进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 开源容量调度器Capacity Scheduler原理 Capacity

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  • 背景及原理(服务编排)

    背景及原理(服务编排) AstroZero的服务编排,支持对逻辑判断组件、数据处理组件,以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排,实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发,程序员需要学习内容较多,开发效率相对低一些,开发门槛也高。A

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  • HBase基本原理

    HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接,HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息,请参见:https://hbase

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  • Hive基本原理

    Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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  • Kafka基本原理

    有的消费者实例都属于同样的消费组,它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中,Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式;Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组,则消息会被广

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级交互式查询;支持跨源跨域统一访问,使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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  • CarbonData基本原理

    CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式,使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术,以提高计算效率,有助于加速超过PB数量级的数据查询,可用于更快的交互查询。同时,CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。

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  • CDL基本原理

    CDL基本原理 CDL简介 CDL(全称Change Data Loader)是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件,并推送到kafka,再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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  • StarRocks基本原理

    。 FE StarRocks的前端节点,主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。 BE StarRocks的后端节点,主要负责数据存储和SQL计算等工作。 Leader Leader从Follower中自动选出,FE Leader提供元数据读写服务,Fo

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM将Oracle整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3

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