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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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《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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(译)为容器提供更好的隔离:沙箱容器技术概览

既然主流 IT 工业都在采用基于容器的基础设施(云原生方案),那么了解这一技术的短板就很重要了。Docker、LXC 以及 RKT 等传统容器都是共享主机操作系统核心的,因此不能称之为真正的沙箱。这些技术的资源利用率很高,但是受攻击面积和潜在的攻击影响都很大,在多租户的云环境中,不同客户的容器会被同样的进行编排,这种威胁就尤其明显。主机操作系统在为每个容器创建虚拟的用户空间时,不同容器之间的隔离是很薄弱的,这是造成上述问题的根本原因。基于这样的现状,真正的沙箱式容器,成为很多研发工作的焦点。多数方案都对容器之间的边界进行了重新架构,以增强隔离。本文覆盖了四个项目,分别来自于 IBM、Google、Amazon 以及 OpenStack,几个方案的目标是一致的:为容器提供更强的隔离。IBM Nabla 在 Unikernel 的基础上构建容器;Google 的 gVisor 为运行的容器创建一个特定的内核;Amazon 的 Firecracker 是一个超轻量级的沙箱应用管理程序;OpenStack 将容器置入特定的为容器编排平台优化的虚拟机之中。下面对几个方案的概述,有助于读者应对即将到来的转型机会。

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