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    一次网络请求中的流量分发过程

    Tech 导读 现代的企业级或互联网系统往往需要进行流量规划,达成透明多级分流。流量从客户端发出到服务端处理这个过程里,流经的与功能无关的技术部件有(达成“透明分流”这个目标所采用的工具与手段):客户端缓存、域名服务器、传输链路、内容分发网络、负载均衡器、服务端缓存。透明分流带来的价值:高可用架构、高并发。本文主要介绍流量规划中的网络请求过程及: 第一部分:对一次网络请求的过程作简要介绍,然后介绍目前了解到的前端网络组件搭配方式、后端网络组件搭配方式 第二部分:介绍LB负载系统 、vip与rip 的映射关系 第三部分:介绍内网域名解析及公网域名解析

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    vivo AI计算平台在线业务落地实践

    vivo 人工智能计算平台小组从 2018 年底开始建设 AI 计算平台至今,已经在 k8s 集群、以及离线的深度学习模型训练等方面,积累了众多宝贵的开发、运维经验,并逐步打造出稳定的基础容器平台 - AI 容器平台(VContainer)。为了支撑公司 AI 在线业务的发展,满足公司对算力资源的高效调度管控需求,需要将在线业务,主要包括 C 端、推理等业务,由原来的虚拟机或物理机迁移至 AI 容器平台。于是小组从 2020 年初开始,基于在线业务的需求对 AI 容器平台进行进一步建设,并将平台与公司的 CMDB、CICD 等基础模块进行打通,使在线业务能够顺利从虚拟机、物理机迁移至 AI 容器平台。

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    高可用可伸缩架构实用经验谈

    移动互联网、云计算和大数据的成熟和发展,让更多的好想法得以在很短的时间内实现为产品。此时,如果用户需求抓得准,用户数量将很可能获得爆发式增长,而不需要像以往一样需要精心运营几年的时间。然而用户数量的快速增长(尤其是短时间内的爆发式增长),通常会让应用开发者有些吃不消,不得不面临一些严峻的技术挑战:如何避免因为单台机器当机导致服务不可用;如何避免在服务容量不足时,用户体验下降,等等。在系统构建之初就采用高可用和可伸缩架构,将能有效避免这些问题。   如何构建高可用和可伸缩架构呢?云存储首席架构师李道兵在3月

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