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《Python分布式计算》 第5章 云平台部署Python (Distributed Computing with Python)云计算和AWS创建AWS账户创建一个EC2实例使用Amazon S3存

上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构:分布任务队列和分布对象。然而,还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里,我们来学习Amazon Web Services (AWS),它是市场领先的云服务产品,以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式,下一章,我们会学习另一种部署方式,HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商,它的产品是基于互联网的按需计算

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[转载]微服务实战(六):选择微服务部署策略

部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本,典型的提供若干个(N)服务器(物理或者虚拟),运行若干个(M)个应用实例。部署单体式应用不会很直接,但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成,服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用,可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如,可以根据服务需求运行若干个服务实例,除此之外,每个实例必须有自己的CPU,内存和I/O资源。尽管很复杂,但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式,先讨论一下每个主机多服务实例的模式。

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使用云计算自动缩放有效利用资源

自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源,并降低公共云成本,以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是,由于在需要时扩展资源很重要,因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本,加快了系统完美补丁和更新升级,并提高了安全性。 然而,手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反,IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中,云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行

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