可能是由于以下原因导致的:
为了解决这个问题,您可以采取以下步骤:
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每个 Harbor 实例都有一个唯一的标识符和持久卷。使用持久卷可以确保数据在容器重启后不会丢失。创建 Service:使用 Service 在 Kubernetes 集群中创建一个负载均衡器。...负载均衡器将流量分发到多个 Harbor 实例。这可以确保当某个 Harbor 实例故障时,流量可以自动转移到其他实例上。...如果你使用的是云服务提供商的 Kubernetes 服务,你可以使用其提供的负载均衡器服务(例如 AWS ELB、GCP Load Balancer 或者 Azure Load Balancer)来配置负载均衡器...如果你使用的是自己搭建的 Kubernetes 集群,你可以使用 Kubernetes 自带的负载均衡器服务(例如 MetalLB)来配置负载均衡器。...然后在 Harbor 的配置文件中,将证书和私钥的路径指向这个 Secret。配置存储后端Harbor 需要一个存储后端来存储 Docker 镜像和 Chart 包。
我们的hello-world服务需要一个GCP网络负载均衡器。...每个GKE集群有一个云控制器,该控制器在集群和需要自动创建集群资源(包括我们的负载均衡器)的GCP服务的API endpoints 之间建立接口。...在大多数平台上,此模式是kube-proxy的默认模式。在为多个后端容器进行负载均衡时,它使用未加权的轮询调度模式。...然而,Google Cloud Platform(GCP)网络负载均衡器仅将流量转发到与负载均衡器上传入端口位于同一端口上的目标实例,即,到负载均衡器上端口80的流量将发送到目标后端实例上的80端口。...Hello-World Pods 绝对没有侦听节点上的80端口. 如果在节点上运行netstat, 我们将看到在该端口上没有进程在侦听。 那么,如何通过负载均衡器建立成功的连接请求?
我们的hello-world服务需要GCP网络负载平衡器。每个GKE集群都有一个云控制器,该云控制器在集群和自动创建集群资源(包括我们的负载均衡器)所需的GCP服务的API端点之间进行连接。...在大多数平台上,此模式是kube-proxy的默认模式。在为多个后端容器进行负载平衡时,它使用非加权循环调度。...但是,Google Cloud Platform(GCP)网络负载均衡器仅将流量转发到与负载均衡器上传入端口位于同一端口上的目标,也即是到负载均衡器上端口80的流量将发送到目标后端上的端口80实例。...如果kube-proxy在用户空间模式下运行,则实际上是代理到后端Pod的连接。...对于不支持loadBalancerSourceRanges字段的提供程序,除非您在云提供程序级别采取措施来锁定负载均衡器和运行它们的云网络,否则应该假定负载均衡器上的服务端点将对世界开放。
具体而言,请解释如何配置这些负载均衡器以优化性能、确保高可用性以及维护有状态组件的会话一致性。...另外,详细说明如何集成同时需要直接 TCP 连接和 HTTP/HTTPS 流量的后端服务,根据请求的内容和对 SSL 终止的需求,确保安全高效的请求路由。...了解如何在分布式应用环境中配置运行状况检查和故障转移策略也是必不可少的。 对于为全球用户提供服务的应用程序,需要分布式网络架构来满足低延迟要求,您将为前端组件实现什么基础设施?...在循环内,使用 sed 将所有 "http" 实例替换为 "https",然后使用 awk 打印出包含 "error" 这个词的每一行。假设所有文件都是文本文件,位于当前目录中。...您如何在 AWS/Azure/GCP 中设置出站流量过滤系统,以阻止虚拟机访问某些网站,确保所有外部请求都由防火墙评估和过滤? 提示:阅读有关虚拟私有云(VPC)路由表的内容。
Envoy Proxy 负责集群中的服务发现、负载均衡、流量控制、熔断、健康检查。 Sidecar 它是作为容器、配置元素、日志记录、代理服务应用的应用程序的一项支持功能。...内部微服务架构 内部后端服务托管在 VM 内的多个实例组中,这些实例组充当内部客户端的内部微服务。...HTTP 负载均衡器将流量定向到各种后端服务实例,负载均衡器到后端服务的路由是在区域 URL 映射下定义的。...区域 MIG 会将应用程序负载作为网络中的副本 VM 分布在多个区域中,从而减少了单个 VM 实例的流量负载。...2.网络端点组(Network Endpoint Group,NEG) 通常,网络端点组定义为在容器内运行的后端端点或服务的集合。我们可以为在 VM 下运行的每个端点创建一组后端实例。
它尝试在侦听器配置中指定的端口上打开一个到该选定目标的 TCP 连接。 当您为负载均衡器启用可用区时,Elastic Load Balancing 会在该可用区中创建一个负载均衡器节点。...例如,如果一个或多个目标组在可用区中没有运行状况良好的目标,我们会从 DNS 中删除相应子网的 IP 地址,但其他可用区中的负载均衡器节点仍可用于路由流量。...在创建目标组时,应指定其目标类型,这决定您是否通过实例 ID 或 IP 地址注册目标。如果您使用实例 ID 注册目标,则客户端的源 IP 地址将保留并提供给您的应用程序。...负载均衡器接受来自客户端的传入流量并将请求路由到一个或多个可用区中的已注册目标 (例如 EC2 实例)。负载均衡器还会监控已注册目标的运行状况,并确保它只将流量路由到正常运行的目标。...当负载均衡器检测到不正常目标时,它会停止将流量路由到该目标。然后,当它检测到目标再次正常时,它会恢复将流量路由到该目标。 您可通过指定一个或多个侦听器将您的负载均衡器配置为接受传入流量。
在 web 网站以及 web service 发展的过程中,负载和处理能力的矛盾使得负载均衡成为必须考虑的问题,如下图所示: 当请求负载在单节点处理能力之下时,没有必要设置负载均衡器,所有的请求都由一台服务器搞定...在本实例中,我选取了开源的 HAProxy 作为负载均衡器的实现,它支持多种流量分发算法,本例采用了简单的轮询(RoundRobin)模式。...,从一个服最终增加到 18 个服务节点,在每一时刻都尽量保证每个服务节点都分布到平均的负载压力,并且在负载下降后及时减少服务节点以节省资源。...需要解释一下的是,从图中可以看出每隔一一定时间访问量有突降的情况,这是由于需要在自动添加服务节点后重启负载均衡器 HAProxy 造成的,这里是一个简单的实现,如果换用能够动态加载配置的负载均衡器方案,...下图是总的访问量与平均访问量之间的对比,在总请求量暴涨的情况下,通过快速反馈调节后端 web 服务实例的数量,平均访问量快速收敛,实现负载均衡。
GCP Deep Learning VM Images GCP(Google Cloud Platform)提供了一整套云计算服务,包括运行深度学习模型和工作负载的基础设施。...常用的供应商包括亚马逊的 AWS、微软的 Azure 和谷歌的 GCP。 创建虚拟服务器 选择云服务供应商之后,就要创建自己的虚拟机了,它基本上就是托管代码、数据以及配置设置的服务器。...创建虚拟机的步骤取决于你所选择的云供应商。 在我写的《Hands-on Transfer Learning with Python》第二章中详细介绍了如何在 AWS 上创建和实例化自己的虚拟机。...配置虚拟服务器 创建虚拟机后,你就可以在云供应商的平台上启动实例了。在 AWS 上一般是 EC2 用户界面,在 GCP 中一般是虚拟机的页面。...现在,如果你给实例分配了公共 IP,而且公开了 8888 端口,你可以直接输入 http://:8888,然后就可以通过本地浏览器访问在云端虚拟机中的 Jupyter 服务器了!
通常,健康检查涉及从端点提取数据以确定服务的状态或健康状况。 健康检查是负载均衡器的主要职责。当您创建与一组虚拟机实例关联的负载均衡器时,您还定义了运行状况检查。...运行状况检查定义负载均衡器如何与虚拟机通信以评估特定实例是否应继续接收流量。负载均衡器健康检查也可用于自动修复实例组,以便重新创建不健康的机器。...我们建议您根据关键应用指标、成本配置文件以及定义的最低所需资源级别配置自动缩放行为。 最小化启动时间 为了使扩展有效,它必须足够快地发生以处理不断增加的负载。在添加计算或服务容量时尤其如此。...使用预烘焙的镜像 如果您的应用在 Compute Engine 虚拟机上运行,您可能需要安装软件并配置实例以运行您的应用。虽然您可以使用启动脚本来配置新实例,但更有效的方法是创建自定义映像。...GKE 提供托管 Kubernetes 环境来托管和编排您的容器化应用程序。当您需要完全控制容器环境时,您还可以在 Compute Engine 上运行应用容器。
,当需要多实例时,就会遇到kubernetes中的长连接负载均衡问题。...这种方案的问题是并不是所有的负载均衡器都支持least-connected负载均衡算法,如Nginx支持,但 GCP’s HTTP(S) 负载均衡器不支持,这种情况下可能要诉诸于比较笨拙的办法,如readiness...此外,只要知道clientId和后端实例,就可以通过该函数了解到客户端和实例的对应关系,这也意味着,如果一个signaling实例接收到发起端的消息,但没有在本地找到接收端,此时就可以通过哈希算法知道接收端位于哪个实例上...配置一个基本的Websocket服务监听连接请求,并根据rendezvous哈希计算(客户端的clientId)的结果将请求路由到后端signaling实例,最后将响应返回给客户端。...总结 文中最后使用自实现的负载均衡器来缓解后端实例扩缩容对客户端的影响。
同时还在考虑如何更好地利用GCP的全球足迹来提高访问Evernote服务时的用户延迟。 在这一点上,我们已经定义了需求,并做出了一些战略决策。现在需要的是进入具体的工程。...我们需要最大的灵活性,以确保在将3PB的数据迁移到GCP的过程中时,可以通过我们现有数据中心和物理负载均衡承担所有的用户流量,作为主接收站点,而所有后端Evernote服务都从GCP运行(反之,当需要CGP...是否可以分站点进行 我们的应用之前只在单一的数据中心运行过,在这样的环境中,在节点之间传输的往返延时经常是亚毫秒级的,如果我们期望将应用分开在原有的物理数据中心和GCP上同时运行的话,我们将要考虑如果节点间的传输延时达到...当进入云环境时,使用物理负载均衡器并不可取,因此我们开始研究虚拟负载均衡解决方案。...使用这两种方法,我们能够在任何其他服务被确认为在GCP中成功运行之前测试我们的新负载均衡平台。 与拆分站点测试一样,我们能够单独完成组件测试。这也让我们对迁移之后对系统运行更有信心。
3.1.1 负载均衡 负载均衡从严格意义上讲不应该算治理能力,因为它只做了服务间互访的基础工作 在微服务场景下,负载均衡一般和服务发现配合使用,每个服务都有多个对等的服务实例,需要有一种机制将请求的服务名解析到服务实例地址上...Kubernetes上支持Service的重要组件Kube-proxy 运行在工作节点的一个网络代理和负载均衡器,它实现了Service模型,默认通过轮询等方式把Service访问转发到后端实例Pod上...负载均衡器会把哈希一致的请求转发到相同的后端实例上,从而实现一定的会话保持 ?...在第1次隔离期满后,异常的实例将重新接收流量,如果实例工作仍不正常,则被重新隔离,第2次将被隔离20分钟,以此类推 3.负载均衡配置 ? ? 4.TLS认证配置 ? ?...2.将网格内的 HTTPS服务发布为 HTTPS外部访问 在实际使用中更多的是配置 HTTPS等安全的外部访问 ?
例如,假设一项服务分布在两个物理节点上的两个 Pod 中。 当流量发往该服务时(分布在两个节点上的两个 Pod 上),Kubernetes 如何在它们之间负载均衡流量?...为了对 Pod 中的服务实例进行负载平衡,需要设置网络以访问这些 Pod 中的服务。这些 Pod 可能在集群的不同物理节点上运行。...当在 Kubernetes 集群中创建 LoadBalancer 类型的服务时,默认会分配一个公共 IP 并在云提供商(如 AWS、GCP、OCI、Azure 等)上设置负载均衡器。...具体可参考如下示意图所示: 私有云访问 在私有云中运行时,创建 LoadBalancer 类型的服务需要一个可以配置负载均衡器的 Kubernetes 控制器。...无入口的公有云访问 有几种方法可以访问在公共云上的 Kubernetes 集群中运行的服务。
虚拟机 –在主机上运行的计算机系统的仿真;通常可以在CPU,内存和磁盘使用方面与其他操作系统隔离。 ? 容器 –软件及其所有依赖项的包装,以便它可以在任何基础架构上一致地运行。...网络设备 –一种在设备之间路由网络流量的硬件。包括路由器,负载均衡器和防火墙。 软件 –编写并在操作系统上运行的代码。...以下是要考虑的: 获取计算机/服务器硬件 配置计算机/服务器硬件(操作系统,网络等) 监视计算机/服务器硬件 获取网络设备(负载均衡器,防火墙,路由器等) 配置网络设备 监控网络设备 构造软件 编译软件...云 – 最初,当云服务启动时,它们实际上只是其他人的计算机(或在其计算机上运行的VM)或存储。随着时间的流逝,硬件大部分已经被抽象掉了,它们已经演变为一项服务以及许多增值服务。...传统上,在Ruby中,Capistrano工具已被广泛使用。在Java中,Maven被许多人使用。所有编排工具也都支持这种部署。 编排工具 –这些工具可配置,协调和管理计算机系统和软件。
他们为每个位置分配虚拟IP地址(VIP),发送到VIP的数据包被无缝地分发给后端服务器。在实现分发算法时,需要考虑到后端服务器通常是在应用层处理请求,并且会终结TCP连接。...于是网络负载均衡器(通常称为第四层负载均衡器或L4LB)需要负责处理数据包方面的问题。 ? 图1:网络负载均衡器将来自客户端的数据包发送给后端服务器。...为了有效满足Facebook的需求,网络负载均衡器必须: 可在商用Linux服务器上运行。 与服务器上的其他服务共存。 允许低中断维护。 方便调试。...在第二次迭代中,他们利用eXpress数据路径(XDP)框架和新的BPF虚拟机(eBPF)让软件负载均衡器和其他服务运行在一起。 ?...这种设计符合上述的工作负载要求,但存在一个不足:L4LB和后端服务共存于同一台设备上增加了设备出现故障的可能性。为此,他们在不相关的一组机器上运行L4LB和后端服务。
Load Balancer 如果有一个请求不能被你的CDN服务,这个请求下一步会传送到你的负载均衡器上。而这些可以是区域性的IP,也可以是全局性的Anycast IP。...在某些情况下,你也可以使用负载均衡器来管理内部流量。 除了路由和代理流量到合适的后端服务,负载均衡还能够承担SSL终止、与CDN集成,甚至管理网络流量的某些方面等职责。...与CDN类似,你的云提供程序应该也能够为你提供一个负载均衡器(如GCP的GLB、AWS的ELB、Azure的ALB等),但更有趣的是你可以直接从Kubernetes中调配这些负载均衡器。...例如,在GKE中创建一个Ingress也会在后端为你创建一个GLB来接收流量,其他功能如CDN、SSL重定向等也可以通过配置你的ingress来设置,访问以下链接查看详情: https://cloud.google.com...现在,虽然如果你管理自己的CI运行器,步骤通常保持不变,但你需要将它们配置为在集群内部或外部设置,并具有适当的权限,以便将资产推送到镜像仓库。 ?
在该方案中,服务器列表将由名称解析系统(如DNS等解析),或者由外部负载均衡器等静态配置,无论如何,客户端负责从列表中选择首选服务器。 这种方案的缺点之一是以多种语言/版本的客户端维护负载均衡策略。...客户端依靠外部负载均衡器提供负载均衡配置以及客户端应向其发送请求的服务器列表。均衡器根据需要更新服务器列表,并且负责处理服务器不可用或运行故障等问题。负载均衡器将做出最终研判,并通知客户端。...其中只有少数支持(如grpclb策略,该策略支持外部负载均衡),但是不鼓励用户通过添加更多代码来扩展gRPC。而是,推荐用户在外部负载均衡器中实现新的负载均衡策略。...2.负载均衡策略 注意:如果解析程序返回的地址中的任何一个是负载均衡器地址,那么客户端将使用grpclb策略,无论服务配置请求什么负载均衡策略。否则,客户端将使用请求的负载均衡策略进行服务配置。...注意:在grpclb策略中,在负载均衡策略启动时,如果没有均衡器可以正常通信,那么返回的非负载均衡器地址可以作为后备选项。
这些机器确实是在运行 Docker,我们的大部分软件也是部署在容器中的。 我们没有使用任何知名的运行时编排层。在创建时,根据所在的自动缩放组,每个实例就已经知道自己运行哪个容器。...每个实例上都有一个小小的自定义引导服务,这是引导镜像的一部分,它会查找实例配置,拉取合适的容器镜像,并启动容器。 容器集在实例的生命周期里都不会变。...每个实例上都有轻量级的监控服务,如果一个容器死掉,它会将其复活,而如果一个实例运行了任何集群不再需要的软件版本,那么它会将其终止。 对于进入的流量,我们使用 AWS 网络负载均衡器。...在集群内运行的东西可以直接访问这些 IP,运行在 AWS 上同一个 VPC 族内但不在集群里的东西,则需要通过 AWS 提供的两种虚拟负载均衡器访问。...当在服务的 Kubernetes 规范中添加 Ingress 或 Service 小节时,有一个控制器会自动创建 AWS 负载均衡器,并将它们直接指向对应的 pod 集。
经过监控分析,发现某个服务的一个实例所在的虚拟机扛不住了,所以采取临时措施流量控制之后,问题解决了,但还是造成了不小的损失。...负载均衡器通过算法或者其他性能数据来监控候选实例,当实例负载过高或者异常时,减少其流量请求或者直接跳过该实例,将请求发送个其他可用实例,这使得集群具有高可用的特性。 安全防护。...硬件负载平衡器位于传入流量和内部服务器之间,本质上充当“流量警察”。当用户访问网站或者使用app某个功能时,它们首先被发送到负载均衡器,然后负载均衡器根据一定的策略,将流量转发到后端不同的服务器。...为确保最佳性能,硬件负载均衡器根据自定义规则分配流量,以免后端实例不堪重负。 传统上,硬件负载平衡器和应用服务器部署在本地数据中心,负载平衡器的数量取决于预期的峰值流量。...假设后端有3台服务器,分别为a b c,现在在负载均衡器中配置a服务器的权重为7,b服务的权重为2,c服务的权重为1。当来了10次请求的时候,其中有7次请求a,2次请求b,1次请求c。
所以,公有云直接让用户在多租户的物理机上运行 Docker,是极不安全的做法。 因此,要在公有云使用 Docker,就只有在虚拟机里面运行 Docker 这一个选择。...公网和私网地址的转换,由云平台的分布式网关来做,不需要 Docker 配置任何 IPtables 规则。 负载均衡器 网卡可以作为负载均衡器的后端,以集群的方式,对外提供高可用和高性能的服务。...相比 Docker 的负载均衡器,青云的负载均衡器有许多优点: 4层/7层全透明,后端服务器能直接拿到客户端的源 IP 地址。...这个功能是我在青云做的第一个项目,到目前,在云计算的负载均衡器服务中仍然是独有的功能,世界上别的公有云都没有做到。 水平扩展能力,用户可以通过修改集群节点数量,扩展网络带宽和 HTTPS 卸载能力。...HTTPS 转发策略等等很多配置选项,要比 Docker 或者 K8S 实现的负载均衡器的选项丰富很多。 防火墙。每个网卡都可以独立配置自己的防火墙过滤规则,这个功能在 Docker 上还没见到。
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