谈谈云计算的部署方式
云计算中的容器部署和运维实践
云计算中的容器部署和运维实践在当前日益发展的云计算行业中，容器技术的兴起已经成为不容忽视的趋势。
容器技术的优势在于能够运行在任何平台上，无需额外的虚拟化，提高了应用程序的可移植性和易管理性。
在云计算平台上，容器的使用已经成为许多企业所重视的一项技术，同时也带来了一系列容器部署和运维实践的挑战。
一、容器的定义和原理容器是一种虚拟化技术，将应用程序及其所有依赖项打包成一个独立的运行环境，以容器的形式部署在操作系统上，与宿主系统共享内核资源，提高了应用程序的隔离性。
容器采用的技术是Linux容器（LXC），通过控制组（cgroups）和命名空间（namespaces），将进程隔离成一个独立的环境。
容器内的程序运行在自己的文件系统以及网络和进程空间等资源上，和宿主机的其他容器或程序互不影响，同时也能够访问宿主机的共享资源。
二、容器部署和运维的挑战在云计算平台中，容器的部署和运维变得尤为重要。
容器部署和运维的挑战主要有以下几个方面：1、容器的编排和调度容器编排和调度是容器化技术的核心功能，它能够自动化地部署、缩放、管理容器应用程序。
由于容器应用程序都是分布式的，需要在多个节点上部署，因此容器编排和调度的复杂度非常高，需要使用专业的容器编排工具来完成。
2、容器镜像管理容器镜像是容器应用程序的载体，它包含了应用程序及其所有依赖项的文件和配置信息。
容器镜像的管理涉及到容器镜像的构建、存储、推送和拉取等一系列操作。
在使用容器时，如何管理和维护容器镜像成为云计算平台的一项重要工作。
3、容器网络管理在容器化应用程序中，容器之间需要相互通信，同时也需要和外界建立网络连接。
容器网络管理涉及到容器之间的通信、网络隔离、负载均衡、安全等方面的问题。
对于运维人员来说，如何管理和维护容器网络是容器实践中不可或缺的一项技能。
三、容器部署和运维的实践方法在容器部署和运维中，如何提高工作效率和降低操作风险是运维人员需要重视的问题。
以下是容器部署和运维的实践方法：1、使用容器编排工具容器编排工具能够帮助运维人员自动化地处理容器编排和调度的工作，如Kubernetes、Docker Swarm等。
云计算中的自动化部署和运维管理技术
云计算中的自动化部署和运维管理技术云计算是当前最火热的技术趋势之一，它已经成为企业数字化转型的必备技术之一。
而自动化部署和运维管理技术则是企业实现云计算的关键技术，它们可以帮助企业更好地管理和维护云端业务，提升运维效率和可靠性。
本文将对云计算中的自动化部署和运维管理技术进行深入探讨。
一、自动化部署技术云计算时代，软件部署需要的服务器、存储、网络等基础设施可以按需购买和使用，这也使得软件部署更加灵活和快速。
但是，由于软件部署过程需要涉及到诸如服务器配置、安装、启动等很多繁琐的步骤，当软件规模庞大时，重复的部署工作会变得非常耗时和费力。
这时候，自动化部署技术就可以派上用场了。
自动化部署技术的核心是将部署过程中的各种操作自动化，通过编写自动化脚本，可以实现快速、准确、无误地部署软件。
自动化部署技术最常用的工具是Ansible、Puppet等，它们可以自动化部署服务器、安装软件、配置服务器参数等，减少了部署过程中的人工干预，提高了整个部署过程的效率和可靠性。
二、自动化运维管理技术除了自动化部署技术，自动化运维管理技术也是企业实现云计算的重要技术。
随着云计算的普及，企业的IT系统规模和业务复杂性不断增加，传统手工运维已经无法满足现代企业的需求。
自动化运维管理技术可以实现自动化告警、自动化巡检、自动化修复等功能，可以大大提升IT系统的稳定性和可靠性。
自动化运维管理技术最常用的工具是Zabbix、Nagios等，它们可以自动化监控服务器、网络、存储等基础设施的运行状态，及时发现异常并进行告警、自动化修复等操作，大大减少了手工运维的工作量，提高了运维效率和质量。
三、自动化部署和运维管理技术的应用案例自动化部署和运维管理技术已经得到广泛应用，下面将分别从互联网领域和金融领域介绍两个案例。
互联网领域的Amazon，虽然它是全球最大的在线零售商，但是它的IT基础设施同样是全球最庞大的。
Amazon使用了自动化部署和运维管理技术，自动部署了其上千个应用程序，并自动化地监控、管理这些应用程序的运行状态。
云计算中的服务器虚拟化与集群部署
云计算中的服务器虚拟化与集群部署云计算是一种以提供计算资源和服务为核心的新型计算模式。
它通过互联网实现资源的集中管理和调度，为用户提供灵活、可扩展、高性能的计算环境。
在云计算中，服务器虚拟化与集群部署是实现资源共享和高效利用的重要手段。
一、服务器虚拟化服务器虚拟化是将一台物理服务器划分为多个虚拟服务器的技术，每个虚拟服务器独立运行，拥有独立的操作系统和应用程序。
它通过软件层面的虚拟化技术，将物理资源抽象为虚拟资源，实现资源的灵活调度和管理。
在云计算环境下，服务器虚拟化能够提供以下优势：1.资源利用率提高：多个虚拟服务器可以共享物理服务器的计算、存储和网络资源，充分利用硬件资源，提高资源利用率。
2.灵活扩展：根据用户的需求，可以根据需要动态增加或减少虚拟服务器，实现弹性的资源扩展。
3.故障隔离：采用虚拟化技术可以将不同的应用程序隔离在不同的虚拟服务器中，当一个虚拟服务器发生故障时，不会影响其他虚拟服务器的正常运行。
4.资源隔离：通过虚拟化技术，可以为不同的用户或应用程序分配独立的虚拟服务器，实现资源的隔离和安全性。
二、集群部署集群是一组相互连接的计算机节点，通过协同工作来提供高性能和高可靠性的计算环境。
在云计算中，集群部署是为了实现计算资源的负载均衡和故障容错。
集群部署的主要任务包括：1.负载均衡：通过将用户请求分发到多个服务器节点，实现负载均衡，提高系统的处理能力和响应速度。
2.故障容错：当某个节点出现故障时，集群可以自动切换到其他正常节点上，保证系统的可用性和稳定性。
3.扩展性：根据用户需求的变化，可以动态增加或减少集群节点，实现系统资源的弹性扩展。
4.数据共享：集群内的节点可以共享存储资源，实现数据的高效共享和访问。
通过服务器虚拟化和集群部署的结合，可以进一步提高云计算的性能和资源利用率。
虚拟化技术可以将物理资源抽象为虚拟资源，实现对资源的灵活调度和管理。
而集群部署则可以通过负载均衡和故障容错，提高系统的可用性和稳定性。
云计算架构设计与部署实践指南
云计算架构设计与部署实践指南云计算是一种基于互联网的共享资源和信息技术的新型计算模式。
它提供了高效、弹性、便捷和可扩展的计算资源，并在企业和组织中广泛应用。
为了成功设计和部署云计算架构，需要考虑多个关键因素，并遵循一系列实践指南。
首先，云计算架构设计需要充分考虑性能和可靠性。
在设计云计算平台时，应确保其能够提供高性能的计算和存储能力，以满足用户的需求。
同时，要采用可靠的数据备份和冗余策略，确保数据的安全性和可靠性。
例如，通过使用冗余服务器和存储设备，可以在服务器或存储设备出现故障时实现数据的持久性。
其次，云计算架构设计需要考虑安全性。
由于云计算涉及大量的敏感数据和多个用户的共享资源，因此安全性是一个非常重要的考虑因素。
在设计云计算平台时，应采用严格的身份验证和访问控制策略，确保只有经过授权的用户才能访问数据和应用程序。
此外，还应采用加密技术来保护数据的传输和存储过程中的安全性。
第三，云计算架构设计需要具备良好的可扩展性和弹性。
云计算平台应能够根据不同业务需求进行灵活的扩展和缩减。
为了实现这一目标，可以采用分布式计算和存储技术，将计算和存储资源分配到多个服务器上，以实现负载均衡和弹性扩展。
此外，还应采用虚拟化技术，通过将物理资源抽象为虚拟资源，从而实现资源的有效分配和利用。
第四，云计算架构设计需要考虑成本效益。
在设计云计算平台时，应根据实际需求和预算进行资源规划和优化。
通过合理选择硬件设备、软件工具和服务供应商，可以降低成本并提高效率。
此外，还应定期对云计算平台进行绩效评估，识别和消除资源浪费和性能瓶颈，以实现更高的成本效益。
最后，云计算架构设计需要关注用户体验。
云计算平台应提供简单易用的界面和功能，使用户能够方便地使用和管理云计算资源。
此外，还应提供灵活的计费模型和可视化的资源监控和管理工具，以便用户全面了解和控制其资源的使用情况。
在进行云计算架构部署实践时，应按照以下步骤进行：首先，明确需求和目标。
云计算平台建设与部署实践与应用
云计算平台建设与部署实践与应用1. 学习现状分析随着云计算技术的普及，越来越多的企业开始建设自己的云计算平台。
本文旨在介绍云计算平台建设和部署的实践和应用。
在介绍云计算平台实践和应用之前，我们需要先了解当前云计算平台的现状。
目前，云计算平台的建设和部署有两种主要形式：公有云和私有云。
公有云是由云服务提供商提供的云计算服务，用户只需要购买服务即可享受云计算的各种功能。
私有云则是由企业自己搭建和维护的云计算环境。
2. 云计算平台建设实践在云计算平台建设的实践中，企业需要考虑以下几个方面：2.1. 基础设施建设云计算平台的基础设施包括物理服务器、存储设备、网络设备等。
这些设备需要满足一定的性能和容量要求，同时需要保持良好的稳定性和可靠性。
2.2. 软件环境搭建在云计算平台上运行的应用程序需要支持特定的操作系统和软件环境。
对于这些软件环境的选择和配置要求有一定的专业知识和经验。
2.3. 安全保障云计算平台涉及到很多敏感数据，因此安全保障是非常重要的。
企业需要考虑如何保障用户数据的安全，防止数据泄露或者遭受攻击等安全问题。
3. 云计算平台部署实践云计算平台的部署可以选择基于公有云或者私有云来实现，下面将介绍这两种方式的具体实践：3.1. 公有云部署实践公有云部署实践相对较为简单，企业只需要购买云计算服务即可。
公有云服务商会提供一定的服务等级协议(SLA)，企业可以根据自己的需要选择不同的服务等级。
3.2. 私有云部署实践私有云部署实践比较复杂，但也可以根据企业的需求来实现相应的功能。
私有云平台搭建需要考虑基础设施、软件环境和安全保障等方面的问题。
4. 云计算平台应用实践云计算平台应用范围广泛，下面为大家介绍几个常见的应用实践：4.1. 数据备份和恢复企业经常需要备份和恢复重要数据，云计算技术可以帮助企业将数据备份和恢复工作自动化，提高工作效率和数据可靠性。
4.2. 数据存储和计算云计算技术可以帮助企业降低存储和计算成本，同时提高处理速度和可靠性。
云计算基础：如何使用云平台进行开发和部署？
云计算基础：如何使用云平台进行开发和部署？云计算（Cloud Computing）是一种通过互联网使用共享的计算资源的方式。
使用云计算平台进行开发和部署可以让开发人员更便捷地创建、上传、测试和部署应用程序，并且可以根据需求随时扩展资源。
本文将介绍使用云平台进行开发和部署的基本步骤和常用工具。
一、云平台的选择在开始开发和部署之前，首先需要选择一个合适的云平台。
目前比较常见的云平台有亚马逊云（Amazon Web Services，AWS）、微软Azure、谷歌云（Google Cloud）、阿里云等。
不同的云平台提供了各种不同的服务和工具，选择一个合适的云平台需要考虑以下因素：1.价格：不同云平台的定价和计费方式可能不同，需要根据自己的预算和需求进行选择。
2.功能和服务：不同的云平台提供了各种不同的服务和工具，如虚拟机（Virtual Machine）、容器（Container）等，需要根据自己的开发需求选择合适的平台。
3.可用性和性能：云平台的可用性和性能对于应用程序的开发和部署非常重要，需要选择一个稳定、可靠的云平台。
二、创建虚拟机（Virtual Machine）在选择了合适的云平台后，下一步是创建虚拟机。
虚拟机是云计算中最基础的服务之一，相当于一台自己的电脑，可以在其中安装操作系统和应用程序。
1.登录云平台的控制台，选择创建虚拟机的选项。
2.选择虚拟机的规格和配置，如操作系统、CPU、内存、存储等。
3.设置虚拟机的名称和网络配置，如公网IP地址、安全组等。
4.等待虚拟机创建完成，获取虚拟机的登录凭证（如用户名和密码）。
5.使用远程桌面工具（如SSH）登录虚拟机，进行进一步的开发和配置。
三、安装开发环境和工具在创建了虚拟机之后，下一步是安装开发环境和工具。
根据开发需求，可以安装各种不同的开发环境和工具，如Java、Python、Node.js、Visual Studio等。
1.更新操作系统：在安装任何软件之前，需要先更新操作系统和软件包，确保系统是最新的。
电信运营商的云计算资源池部署方法概述
外的电信运营商也开始进行积极的探索 、 研究、 试验和应
用。按照业界的一般理解 ， 云计算存在 Ｉ Ｓ ｉｒ ｔ ｃ ｒ ａ （ ｆ ｓｕｔ ｅ ａ ｎａｒ ｕ
ａ ａｓ ｖ ｅ 基础设施即服务）Ｐａ （ｌｆ ｍａ ａ ｅ ｉ ， ｓ ｒｃ ， ｅｉ 、ａ ｐ ｔｒ ｓ ｒ ｃ Ｓ ａｏ ｓｖ ｅ
曩 、嚣术 魏 毒 经 庭 计 与Ｉ
机构， 管理和运营区域内业务。 （） ３ 按照专业类型进行网络资源与 Ｉ Ｔ资源的建设和 管理 可划分为基础网络、 业务网络和 Ｉ Ｔ系统。 基础网络主 要是接人各类用户、 提供网络承载服务和基础资源出租服 务； 业务网络主要汇聚了３ 类平台， 一类是电信运营商直 观因素， 总部和分部的两级管理也是大型企业最有效的管 理架构之一 ， 而且还没有变动的驱动力。因此总部和各分 部可能会独立部署资源池， 各资源池是平级关系并具有松 耦合性 ， 可通过本资源池的管理平台进行独立管理 ： 从全 网资源统管的角度， 可以在总部层面设立全网的管理监控 平台， 统一呈现、 、 监控 调度资源。
个资源池作为“ 一朵云”“ 。一朵云” 中包括了大量的服务
器、 存储和网络设备及相应的管理系统。 但是 ， 从技术现状
和管理水平两方面看．资源池的规模不可能是无限大的．
资源池的数量也是需要规划的。对于全国性的大型企业，
众多， 用户数量庞大。 （） ２ 总部和分部两级管理 整体运营由总部统筹管理，在各区域设置地方分部
接对外提供服务的业务类平台， 一类是短信 、 彩信等电信
能力类平台． 另一类是实现业务受理流程、 处理业务订购 关系、 资源监测管控等管理功能的管理类平台； Ｉ Ｔ系统主 要是运营商 内部的 Ｍ Ｏ Ｓ包括了计费、Ｒ Ｏ Ｂ Ｓ， Ｃ Ｍ、Ａ等内部 系统。具体的管理架构模型如图 １ 所示。 对于电信运营商而言 ，在考虑云计算技术 ，尤其是
云计算中的应用构建和部署技术介绍
云计算中的应用构建和部署技术介绍 随着云计算技术的不断发展，越来越多的公司和机构开始采用云计算技术进行应用构建和部署。云计算中的应用构建和部署技术，是指将应用程序部署到云服务上，实现应用程序的运行和管理。本文将从应用构建和部署技术的基本概念、云计算部署模型、云计算应用部署工具以及安全性等方面进行分析和探讨。
一、应用构建和部署技术的基本概念 应用构建和部署技术主要涉及应用程序的开发、测试、打包、部署和管理等环节。应用程序开发是指根据具体的业务需求，采用不同的编程语言和开发框架，编写应用程序。测试是指对开发完成的应用程序进行测试，发现并修复程序中存在的问题。打包是指将应用程序进行打包，以便在云服务上进行部署和管理。部署是指将打包好的应用程序部署到云端，实现应用程序的运行和管理。管理是指对应用程序进行监控和维护，保证应用程序的正常运行。
二、云计算部署模型 云计算部署模型是指应用程序在云端部署的方式和结构。主要包括以下几种模型：
1.基础设施即服务(IaaS) 基础设施即服务是指云计算服务提供商提供物理资源，用户在此基础上进行应用程序的部署。用户只需对自己的应用程序进行部署和管理，而无需考虑底层的硬件资源。常见的IaaS云服务提供商有AWS、Google Cloud Platform等。
2.平台即服务(PaaS) 平台即服务是指云计算服务提供商提供一个具有完整硬件和软件环境的平台，用户只需将自己的应用程序部署在该平台上，即可实现应用程序的运行和管理。常见的PaaS云服务提供商有Heroku、Microsoft Azure等。
3.软件即服务(SaaS) 软件即服务是指用户无需对应用程序进行部署和管理，而直接使用由云计算服务提供商提供的应用程序。用户只需通过web浏览器或移动终端访问云服务即可使用应用程序。常见的SaaS云服务提供商有Salesforce、Google Apps等。
三、云计算应用部署工具 云计算应用部署工具是指将应用程序部署到云服务上的工具。主要包括以下几种工具：
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我们在以前的文章（对云计算中几种基础设施（Dynamo,Bigtable,Map/Reduce等）的朴素看法）中对云计算的概念和基础组织已作了
较为详细的解释和分析，这次我们将继续云计算的话题——进一步谈谈云计算在实际应用环境中的部署方法。
我个人理解，云的主要精髓之一（除此以外，资源虚拟化动态分配和安全访问是另外两个核心，我们后面找机会讨论它们）在
于数据存储和计算的分布化，因而需要在云部署上充分考虑如何满足分布性，以及如何方便的集中管理云——自动化部署，启动，
停止等。
下文的主要内容将以我们的实际开发实践为基础展开，重在说明部署方法和管理方法，而不详细谈代码实现——另外，可能的
实现方法多会是种多样，但目的殊途同归。
云的分布性：
我这里所说的云其实就是我们自己的具体应用程序，之所以叫它云是因为我们的应用——无论是存储或者是计算——都是分布
实现的。这是因为我们所需要处理的数据量在单机上无论是存储或者是计算都无法完成，因此必须将数据处理任务分散开来，化整
为零交给多台机器共同完成。我们的每个应用部署起来都是分布化的，我这里姑且叫它们为云好了——这里先别去管所谓的云服务，
重点关注它的分布性，或者并行性。
下面的内容我们重点说说这种分布性的实现方法。
派发服务
首先看满足分布化所要求做的工作——云中的和云之间的存储和运算点都是部署需要支持跨机器访问（可能还要跨IDC喽)—
—我们因此需要一个消息派发服务，即负责管理消息的分布通讯。
在谈派发服务前，我们简要说一下云应用如何被访问。云应用程序和单机应用程序从功能层面看应该是没有区别的，唯一的
区别在于访问方式上有一点点差别。访问云应用时需要访问者给出云应用的名称（或者说是namespace)外，还需要给出派发KEY，
用来觉得该任务应该下发给云中那个点负责。也许你要说dynamo或者google的bigtable就没有见要指定派发KEY呀，其实不然，他
们的派发KEY虽然没有被显示出现，但却被隐含在访问数据中了，比如dyname中的访问键就是派发KEY。
有了这个派发KEY的概念，我们就接着谈派发服务了。
派发服务的责任
具体的讲该服务需要负责：
1.根据派发规则和云的路由信息找到派发目标点——所谓路由信息，其实就是云中各点的位置信息，比如 ip地址和port。
2.建立和管理链接；
3.发送和接受数据——采用异步IO处理模型应该更高效率。
除此基本功能以外，最好还能做到一些附加功能：
1.动态更新路由——实时感知网络拓扑结构或者计算点和存储点的位置信息变化，以便能在不停服务的情况下，调整派发路线；
2.统计各种通讯计数（包数，流量等），以便能分析云运行数据流的状态；
3.对流量进行控制，以防止过载；
4.上报错误（对于链接等异常，需要上报）
派发服务算法基础和派发规则
派发服务的主要算法是DHT（分布hash)，数学描述忽略，我们找最简单的例子举例说明这个算法的含义。
首先我们所选定的派发KEY的是由一个字符串做MD5后获得的，它会是一个128为数值——做MD5的目的是使得数据均匀分布
和避免冲突——。然后我们在逻辑上将128位的数值空间均分成N份，然后让每个机器负责其中1/N的任务，从而让任务分布派发
到不同机器上。很简单是吧，虽然有很多变种算法，但万变不离其宗。我们的分布基础多数就是依赖于该算法。
分布系统的消息必定有其派发规则。这种规则随应用不同而相应变化，不过我们通常还是可以抽象出一些标准的派发规则。下
面谈谈能抽象出来的派发规则。
1.RR派发规则：就是随机的给目标云中的一组点上任意一个下发数据。这种规则的应用场景应该是数据之间没有逻辑关系，数
据给哪个节点处理都一样——也就是说节点处理过程没有session. RR规则的派发KEY可以随机选取。
2.SESSION 派发规则：和RR派发不同之处就是节点处理有Session——后面的任务需要在前面的基础上进行，因此数据不能任
意下发，而是要保证给定的数据集合发给同一个点。SESSION规则的派发KEY需要发送方给定。
3.查表派发规则：有些派发无法用给定的规则做partation——因为需要某些预先给定的数据落到预先给定的点上处理 ，而不
向SESSION派发那样仅仅要求给定任务集合落到同一个点就行。那么可能需要具体的查预先定义的映射表，才能决定派发路径。查
表派发规则的派发KEY需要发送方给定。
4.Dynamo 式派发规则：这种派发遵循dynamo系统采用的N,W,R规则进行派发，具体看看dynamo论文吧，对于冗余存储采用这种
方式。
除了上述派发规则外，很多应用会有自己特殊的派发规则。不过上述的规则最普遍，多数情况下都够用
派发服务的部署
派发服务部署可采用多种方式：如做成一个lib供应用程序（这里说的应用程序就是云的存储或者计算点）自己去调用；或
者做成一个单独的服务进程独立于应用程序。这两种方式各有各的好处，我们下面具体谈谈这两种方式的区别。
首先说说作为单独服务程序部署——我们可认为它是一个负责派发逻辑的独立的消息中间件。这种作为部署方式有一些好处：
1 系统的数据逻辑层次解耦合——应用的计算逻辑和IO逻辑分离——提高了程序的可维护性；2 跨机器间的数据都由消息中间件走
减少了系统中的连接数目——不需要云中计算点和点之间都建立点到点的连接了，而只需要机器到机器建立端到端的连接即可（因
为一个机器只需要部署一个消息中间件就可）。
鉴于以上好处，我们一般对于小数据都建议使用该方式传输。但是这样必然增加了进程见通讯负载，对于大数据传输这种消
耗可能无法忍受，因此在这种情况下，可以将消息中间件“退化”成一个lib供计算点内部调用。
派发服务的路由组织
派发服务必须知道云中个点的位置信息才能正确完成消息派发。这些位置信息记录在“路由表”中，路由表信息中需要包含派
发规则（可以交给一个动态库完成）；云中个点的ID和其位置信息（即，个点的location信息：如ip,port等）；以及其他诸如超
时（timeout)等信息。
比如Dynamo 式派发规则的路由表信息需要如下部分：
1.云的命名 —— 作为一个云唯一的标示，用于数据发送时的制定目的地
2.N （副本数）, W（每次写需成功写入副本数） ,R（每次读需要读取的副本数） 参数值
3.分段数目——即MD5值域被均匀切分总段数目，一般给成2的次幂。
4.具体的运算点或计算点位置信息{ID ,LOCATION} —— 我们记载全云路由信息，因此每个点的信息都需要记录。
5.派发规则算法——可以是以一个provider,用于解析路由信息和实现派发逻辑
6.其他辅助属性——如连接超时等参数
派发服务的路由查询
云的路由信息作为元数据管理一般的设计方式是交给一个服务点做集中式管理，当发送方发送前访问该路由查询服务获取路由
信息。这种传统方式的好处在于路由数据只有一点管理便于管理，尤其是更新。坏处是需要跨机器的额外查询，增加了交互，影响
了性能——当然可以做一定优化，让访问方在本地缓存以减少访问次数；另外一个坏处是系统存在单点，影响了系统可靠性。
我们的方法是将路由信息（路由信息生成下一次将介绍）下放到路由服务机器上，让路由服务自己加载，这种本地管理避免
了远程查询过程，带来了性能优化。可是也造成了路由更新实现的复杂性，要知道在分布系统更新路由并不能保证个点都同步和成
功。因此需要解决个点路由不一致期间的数据的正确性。具体方法有很多，比如增加路由版本，更新保证分布事务等，这里不展开
了。
就我们的应用运行环境和应用要求（机房私有，环境稳定安全；云规模适中；要求高性能）而言，我们采用了第二种方法。
—— GOOGL的GFS采用的是第一种方式，具体那种需要看实际应用而言了。
小结：
关于分布化的实现就谈这么多了，虽然学院派会有更多的理论和方法，但我们认为企业应用不易复杂——简单就是美。 下
次我们继续谈谈关于云部署的其他服务组件以及管理方法了。