Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >容灾系列(十二)——业务异地多活能力建设【方案篇】

容灾系列(十二)——业务异地多活能力建设【方案篇】

原创
作者头像
开元
修改于 2022-12-09 10:38:33
修改于 2022-12-09 10:38:33
2.4K1
举报
文章被收录于专栏:开元说说开元说说

异地多活相对于异地热备,最大不同点在于应用在不同地域都承载流量,从业务流量调度,数据同步以及业务性能等方面技术复杂度会大幅度的提升。同时业务异地多活有一个前提,就是业务支持单元化部署,这里对存量有历史技术债业务也存在非常大的挑战。因此本篇幅讨论异地多活前提是,业务已经具备单元化部署的能力。

对于业务异地多活,基于成本以及业务复杂性实现方案有很多,当前主要介绍以下三种方案。

方案一:业务单元化部署

业务多地域单元化部署,入口流量借助于DNS解析线路来调度。当发生极端情况下,对应地域的业务恢复依赖于备份来恢复,RTO时间依赖于备份方案。该方案整体复杂度偏低,资源成本低,不涉及数据同步以及一致性,极端情况下,只能保障部分业务实时提供服务。具体技术架构如下:

多地域set化部署
多地域set化部署

在本方案中,不涉及备份技术方案,详情请参考之前容灾系列的备份方案。方案要点说明如下:

1)业务调度:目前通过DNS统一调度,调度路线设置通过地区或者运营商为区分。

2)业务部署:业务多地域单元化部署,同一地域业务同城双活部署。接入层CLB具备跨AZ主备能力;应用层采用多可用区部署建议采用容器运行时;数据层采用一端写就近读的跨AZ高可用实例。

3)容灾成本:业务备份的资源成本,具体可参考之前容灾文章系列。

4)业务恢复:可用区粒度的极端故障,基于云平台同城双活架构可实现RTO秒级切换恢复业务。对于地域粒度极端故障,如果广州地域整体异常,通过异地备份方式来恢复业务;北京地域的业务不受影响,正常访问。

方案二:业务单元化部署+数据单向同步

业务多地域单元化部署,中心地域具有全局数据,通过数据单向同步实现,如果分中心的地域出现极端故障,可以通过快速扩容和切换DNS线路的方式恢复业务,提升RTO指标;如果中心地域出现故障,通过备份方式来进行恢复。详细技术架构图如下:

业务set化部署+数据单向同步
业务set化部署+数据单向同步

在本方案中,不涉及备份技术和AS弹性扩容的技术细节,详情请参考之前容灾系列的备份方案。方案要点说明如下:

1)业务调度:同方案一保持一致。

2)业务部署:相对于方案一,新增了数据单向同步,北京地域为中心地域,具有全部业务数据;而广州地域为分中心,只有广州业务数据。

3)资源成本:相对于方案一,新增数据单向同步流量成本,由于北京地域数据库为全局业务数据库,规格实例成本相对于方案一会升级增加成本。

4)业务恢复:可用区粒度极端故障,和方案一保持一致;地域粒度极端故障,如果是主中心的故障和方案一一致,通过备份方式进行恢复,例如北京地域出现极端情况;如果是分中心故障,例如广州地域不可用,通过DNS修改解析线路到北京,RTO秒级别完成业务切换恢复。

方案三:业务单元化部署+数据双向同步

业务多地域单元化部署,不同地域数据库进行双向同步,对于地域粒度极端故障,实现业务秒级切换,提升RTO性能指标。详细技术架构如下:

set化部署,数据双向同步
set化部署,数据双向同步

在本方案中,不涉及备份技术和AS弹性扩容的技术细节,详情请参考之前容灾系列的备份方案。方案要点说明如下:

1)业务调度:于方案二保持一致

1)业务部署:相对于方案二,增加了数据双向同步,各个地域中心均具有全局数据能力,提升容灾的RTO指标,同时不同业务数据要有唯一主键来保证数据一致性。

目前腾讯云平台已经支持双向同步,参考https://cloud.tencent.com/document/product/571/60956

2)资源成本:相对于方案二,由于地域不同数据库相互备份,减少备份资源成本,同时会增加地域间的数据同步带宽;数据库存储规格相对于方案二会增加成本。

3)业务恢复:相对于方案二,可用区粒度极端故障恢复保持一致,对于地域粒度极端故障,通过DNS切换解析线路进行恢复,提升RTO。

方案小结:方案横向对比

1)方案容灾能力对比(业务支持秒级切换,业务恢复为分钟级别)

单元化多地域部署

地域间单向数据同步

地域间双向数据同步

单可用区入口不可用

支持

支持

支持

单可用区资源不可用

支持

支持

支持

单可用区网络不可用

支持

支持

支持

同地域入口不可用

支持

支持

支持

同地域资源不可用

不支持

部分支持

支持

同地域网络不可用

不支持

部分支持

支持

2)方案综合能力对比

单元化多地域部署

地域间单向数据同步

地域间双向数据同步

运维能力

非常高

复杂度

较高

非常高

资源成本

跨地域专线带宽费用较高

跨地域专线带宽费用非常高

覆盖场景

可以满足大多数高可用场景

可以满足绝大多数高可用场景

相对于单向数据同步,提升空间有限

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
1 条评论
热度
最新
不错。写的不错
不错。写的不错
回复回复点赞举报
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
大模型开发实战:(四)使用 LangGraph 实现多智能体应用
随着大语言模型(LLM)技术的快速发展,人们期望利用 LLM 解决各种复杂问题,在此背景下,构建智能体(Agent)应用受到了广泛关注。用户与 LLM 的交互可以被视为一种 单智能体(Single-Agent) 行为:用户通过提示词(prompt)与通用 LLM 进行对话,LLM 理解问题并提供反馈。然而,单一智能体在处理复杂任务时存在明显局限性,例如需要用户多次引导、缺乏对外部环境的感知能力、对话历史记忆有限等。
张高兴
2025/05/21
3900
大模型开发实战:(四)使用 LangGraph 实现多智能体应用
AI Agent 终结者 LangGraph!
LangGraph是一个用于构建具有状态、多参与者应用程序的大语言模型(LLM)的库,用于创建智能体和多智能体的工作流程。与其他 LLM 框架相比,它提供以下核心优势:
JavaEdge
2024/08/10
8110
多AI Agent代理:使用LangGraph和LangChain创建多代理工作流
在AI时代,每个人都是一个超级个体,AI Agent智能体的出现,为我们打造超级个体提供了可能。如果说2024年将是AI应用的元年,那么AI Agent将是这个AI应用元年里最为闪亮的那颗星。之前有读者留言,希望多分享一些AI Agent智能体的搭建方法,在上一篇推文中也从实战案例角度分享了怎么用天工AI快速搭建一套属于我们自己的AI Agent智能体,天工AI的多模态和AI搜索能力相信已经能满足大多数人的使用需求。今天就从代码实战上来分享如何使用LangGraph和LangChain创建多代理工作流。
山行AI
2024/06/06
2.8K0
多AI Agent代理:使用LangGraph和LangChain创建多代理工作流
LangGraph,知多少?
LangGraph 作为 LangChain 的自然延伸,完美地填补了后者在构建复杂、动态的 AI 应用方面的空白。它为我们提供了一种全新的视角,让我们能够更轻松地创建智能代理,并将其应用于各种复杂的业务场景。‍
Luga Lee
2024/11/01
4860
LangGraph,知多少?
使用LangGraph构建你的第一个AI Agent-附完整代码
AI Agent 指的是有能力主动思考和行动的智能体,能够以类似人类的方式工作,通过大模型来“理解”用户需求,主动“规划”以达成目标,使用各种“工具”来完成任务,并最终“行动”执行这些任务。
wayn
2025/04/18
2840
使用LangGraph构建你的第一个AI Agent-附完整代码
使用LangGraph在Python 中开发Master AI代理
LangGraph 简化了开发高级 AI 应用程序的过程,使构建能够处理复杂交互的智能、上下文感知代理变得更加容易。
云云众生s
2024/07/24
3390
啥是AI Agent!2025年值得推荐入坑AI Agent的五大工具框架!(新手科普篇)
它是一种能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能系统。它以大型语言模型(LLM)为核心,赋予机器自主性、适应性和交互性,使其能在复杂多变的环境中独立运作。简单来说,AI Agent 就像是一个拥有独立思考和行动能力的智能助手,能够理解你的需求,并通过调用各种工具和资源,为你完成一系列复杂的任务。
测试开发技术
2025/01/17
11.9K0
啥是AI Agent!2025年值得推荐入坑AI Agent的五大工具框架!(新手科普篇)
AI智能体(二)
LangGraph更低级别、更细粒度管理Agent的状态和行为。适合大型复杂的Agent。langchain提供类似AgentExecutor这样的更高层次框架,适合快速开发和部署。
算法之名
2024/10/05
2100
AI智能体(二)
我为什么放弃了 LangChain?
如果你关注了过去几个月中人工智能的爆炸式发展,那你大概率听说过 LangChain。
机器之心
2023/08/08
1.2K0
我为什么放弃了 LangChain?
大模型开发实战:(三)使用 LangGraph 为对话添加历史记录
在构建聊天机器人时,对话历史记录是提升用户体验的核心功能之一,用户希望机器人能够记住之前的对话内容,从而避免重复提问。LangGraph 是 LangChain 生态中一个工具,通过将应用逻辑组织成有向图(Graph)的形式,可以轻松实现对话历史的管理和复杂的对话流程。本文将通过一个示例,展示如何使用 LangGraph 实现这一功能。
张高兴
2025/05/21
1900
大模型开发实战:(三)使用 LangGraph 为对话添加历史记录
LangChain 完整指南:使用大语言模型构建强大的应用程序
嗨,你好!让我向你介绍LangChain,这是一个非常棒的库,它能让开发者利用大型语言模型(LLMs)和其他计算资源来构建强大的应用。在这份指南中,我将快速概述LangChain的工作原理,并探讨一些很酷的使用案例,例如问答系统、聊天机器人和智能代理。我还会带你走过一个快速启动指南,帮助你开始使用。让我们开始吧!
山行AI
2023/06/14
3.5K0
LangChain 完整指南:使用大语言模型构建强大的应用程序
吴恩达的翻译Agent项目,复现教程来了!
通过将LLM作为翻译引擎的核心,该系统具备高度可调控性。例如相较于传统机器翻译(MT)系统,通过修改提示词可以更便捷地实现以下功能:调整输出文本风格(正式/非正式);指定成语和专业术语(如名称、技术术语、缩略语)的处理方式——通过在提示词中添加术语表,可确保特定词汇(如开源、H100或GPU)的翻译一致性;根据目标受众需求指定语言的地域变体或方言,例如拉丁美洲西班牙语与西班牙本土西班牙语存在差异,加拿大法语与法国本土法语亦有不同。
Datawhale
2025/03/17
1920
吴恩达的翻译Agent项目,复现教程来了!
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计
我想做一个尝试,看看能不能用尽量清晰的逻辑,给“AI外行人士”(当然,我也是……)引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
GeaFlow
2024/03/18
1.3K1
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计
Cursor使用指南:释放AI编程的无限潜能
大家好,我是AI大眼萌。今天,我们将深入探索Cursor——这款强大的AI编程工具。从基础操作到高级技巧,这份全面的使用指南将帮助你充分利用Cursor,提升你的编程效率和创造力。
AI大眼萌
2024/10/25
21.5K0
Cursor使用指南:释放AI编程的无限潜能
基于LangChain和DeepSeek的Agent开发指南
在人工智能技术飞速发展的今天,开发专属的AI对话机器人不再是十分困难的事情。本文将以DeepSeek最新大语言模型为基础,结合LangChain框架,手把手教你构建一个具备完整对话能力的AI Agent。无需机器学习背景,只需基本Python知识即可完成!
闫同学
2025/03/19
1.2K4
洞悉LangChain:LangChain工程化设计,从API到智能Agent的全面探索
LangChain 是 2022 年 10 月底,由哈佛大学的 Harrison Chase 发起的基于开源大语言模型的 AI 工程开发框架。当然也可以问一下 AI:
汀丶人工智能
2024/07/25
1.4K0
洞悉LangChain:LangChain工程化设计,从API到智能Agent的全面探索
机器学习|MCP(Model Context Protocol)实战
MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议) ,2024年11月底,由 Anthropic 推出的一种开放标准,旨在统一大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的通信协议。 官网的介绍: https://modelcontextprotocol.io/introduction
用户1904552
2025/04/13
7520
机器学习|MCP(Model Context Protocol)实战
AutoGen AI智能体框架开发者指南
AutoGen在Python开发者中很受欢迎,因为它可以用来构建多智能体AI系统。以下是入门方法。
云云众生s
2025/01/09
4650
AutoGen AI智能体框架开发者指南
AI团队比单打独斗强!CrewAI多智能体协作系统开发踩坑全解析
"你是否曾为单个大模型难以解决复杂专业问题而苦恼?是否想过,如果能像组建专业团队一样安排多个AI协同工作,会发生什么神奇的事情?本文将分享我基于CrewAI框架构建多智能体协作系统的实战经验,这一方法将原本需要3-4小时的专业文件处理工作缩短至仅需20秒!"
LeonAlgo
2025/04/04
2830
AI团队比单打独斗强!CrewAI多智能体协作系统开发踩坑全解析
探秘多AI Agent模式:机遇、应用与未来展望(5/30)
摘要:多 AI Agent 模式是一种强大的人工智能架构,它利用多个智能体(Agent)之间的协作与交互来解决复杂问题、执行多样化任务并模拟复杂系统行为。在这种模式中,每个 Agent 都具备独立的感知、决策和行动能力,通过相互协作和信息共享,实现系统整体目标的优化。
正在走向自律
2024/12/18
5410
探秘多AI Agent模式:机遇、应用与未来展望(5/30)
推荐阅读
相关推荐
大模型开发实战:(四)使用 LangGraph 实现多智能体应用
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档