AWS底层网络技术架构揭秘
亚马逊云计算AWS讲解PPT课件
问题 数据均衡分布 数据冲突处理 临时故障处理
永久故障后的恢复 成员资格以及错误检测
采取的相关技术
改进的一致性哈希算法，数据备份
向量时钟（vector clock） Hinted handoff（数据回传机制），参数
（W,R,N）可调的弱quorum机制 Merkle哈希树
基于gossip的成员资格协议和错误检测
• EC2的场景描述
EC2的主要特性
• 灵活性：可自行配置运行的实例类型、数量，还 可以选择实例运行的地理位置。可以根据用户的 需求随时改变实例的使用数量。
• 低成本：按小时计费 • 安全性：SSH、可配置的防火墙机制、监控等 • 易用性：用户可以根据亚马逊提供的模块自由构
建自己的应用程序，同时EC2还会对用户的服务请 求自动进行负载平衡 • 容错性：弹性IP
SmugMug的基本架构
处理照片
队列服务
用户 访问 SmugMug
存储照片 队列服务
EC2 存储
S3
控制器
AWS的业务流程
• 注册账户 • 资源申请 • 创建虚拟节点 • 将虚拟节点映射到物理节点 • 分割算法 • 数据处理 • 数据同步
基础存储架构Dynamo
Байду номын сангаас
• Dynamo在Amazon服务平台中的地位 • Dynamo架构的主要技术
数据均衡分布的问题
节点G
计算数据键 值的哈希值
节点F
计算节点的 哈希值
节点A
节点E 节点D
节点B 节点C
• 一致性哈希算法
• 优势：
--负载均衡
键k
虚拟 节点A
虚拟
节点B
--屏蔽节点处理 能力差异
AWS大数据架构模式和最佳实践
– MapReduce, Hive, Pig, Spark
• 流处理
– 微-批量: Spark Streaming, KCL, Hive, Pig – 实时: Storm, AWS Lambda, KCL
流处理
批量分析
交互式分析 机器学习
分析
Amazon Machine Learning
Amazon Redshift
Impala
Pig
Streaming
Amazon Kinesis AWS Lambda
Amazon Elastic MapReduce
我应该使用什么流处理技术?
Spark Streaming Apache Storm Amazon Kinesis Client Library
44332211
Shard 1 / Partition 1
44332211
Shard 2 / Partition 2
消费者1
Count of Red = 4
Count of Violet = 4
消费者2
Count of Blue = 4
Count of Green = 4
我应该使用哪个流存储?
Amazon Kinesis
Amazon Kinesis
Amazon DynamoDB
流存储选项
• AWS 托管服务
• Amazon Kinesis → 流 • DynamoDB Streams → 表+流 • Amazon SQS → 队列 • Amazon SNS → 发布/订阅
• 非托管的
• Apache Kafka → 流
Amazon Kinesis
Amazon DynamoDB
AWS 云采用框架(CAF) 概述
创新与转型
通过以下方式提高云的价值：采用不断改进的开发运行方式；审查应用程序并制定战略来实现应用程序产品 组合的创新和转型；制定敏捷应用程序开发的云优先战略、实现速错并提高应用程序为企业带来的价值
版权归 © 2016 Amazon Web Services, Inc. 及其附属公司所有。保留所有权利。
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应用程序发现与产品组合评估
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概览
确定来源战略与模式
用于决定如何确定每个工作负载业务和技术运营来源的决策流程 决策流程、应迁移到 AWS 的工作负载的细分和优先级划分
?业务的所有人必须定义rto和rpo?将关键数据与可抛弃数据隔离开来?rto关注您的整个业务和所涉及的系统而rpo仅关注数据及企业对数据丢失的整体恢复能力?基于rpo设计您的业务连续性bcdr解决方案构建能实现目标rpo的解决方案并对其进行评估?在rto和rpo之间实现适当的平衡?两个目标都与成本成反比65我是否需要多区域部署较为适合多区域部署的使用案例?动态内容延迟存在cdn限制问题?灾难恢复dr大型企业通常需要将数据存储在另一个区域用于dr或实现业务连续性数据丢失不可能完全避免?降低发生数据丢失的几率?注重小型事务采用分布式数据存储可以降低数据大规模丢失的可能性?反面模式一个真正的数据库会造成致命后果?多个数据库服务器可降低灾难性数据丢失发生的可能性在地域分离的情况下可更好地实现最终一致性需要设计应用程序来处理该问题66模式在您的主区域实施高可用性架构将您的数据复制到第二区域或写入两个区域以进行灾难恢复需要为rto确定适用的dr模式67灾难恢复如果主区域服务出现故障可写入基于事件的服务以使用第二区域?sqssnsswfcloudwatchkinesisstreams等?可使用故障模式上的镜像或重定向具体取决于应用程序性能降低要好于完全故障68示例架构精选顶级示例69议程将展示4个架构?账单?付款处理?大型企业资源规划?商业智能寻找模式最后我们将设计一个架构70账单系统账单系统包括事务性数据存储常用业务规则应用程序和关系数据库71账单架构示例amazon区域1amazon区域2vpcvpc应用程序应用程序amazonamazonsesseselasticloadelasticloadbalancingbalancing多可用区rdsrdsrds多可用区rdssnapshotsnapshot取决于bcp计划72付款处理付款处理系统是有状态的工作流系统具有信用卡处理程序接口73付款处理架构示例amazon区域1amazon区域2vpcvpc工作流应amazon用程序amazonswf工作流应swf用程序多可用区rdsrdsrds多可用区rdssnapshotsnapshot取决于bcp计划74大型企业资源规划大型企业资源规划erp系统是连接一系列数据库供应链管理产品管理规划排程销售等的多个接口通常有多个架构或数据库也包括工作流表面看来与crm相似实际上也可以涵盖crm供应商架构可能会有明显区别75erp架构示例am
2024AWS的入门与使用课件PPT模板
目录•引言•AWS核心服务介绍•AWS安全实践指南•AWS部署与优化技巧•AWS案例分析与实战演练•总结与展望引言01AWS（Amazon Web Services）是亚马逊公司提供的云计算服务平台，提供全球范围内的计算、存储、数据库等服务02AWS成立于2006年，现已成为全球最大的云计算服务提供商之一03AWS致力于为企业提供灵活、可扩展、安全且成本效益高的云计算解决方案AWS概述与背景01云计算是一种基于互联网的计算方式，通过共享软硬件资源和信息，能按需提供给计算机和其他设备02云计算具有弹性可扩展、按需付费、资源池化等特点云计算服务通常包括基础设施即服务（IaaS ）、平台即服务（PaaS ）和软件即服务（SaaS ）云计算基本概念02AWS在全球云计算市场占据领先地位，拥有丰富的产品线和服务AWS提供高度可靠、可扩展的云计算基础设施，支持各种应用场景AWS具有强大的技术创新能力和完善的安全体系，保障用户数据安全AWS拥有广泛的合作伙伴生态系统和丰富的开发者资源，提供全方位的支持AWS市场地位及优势课程安排介绍AWS基本概念和核心服务；深入讲解AWS的计算、存储、数据库等服务；探讨AWS的安全、管理和监控等话题；进行实践操作和案例分析学习目标掌握AWS基本概念、核心服务和应用场景；了解AWS 安全、管理和监控等方面的知识；具备基本的AWS实践能力和问题解决能力学习目标与课程安排AWS核心服务介绍计算服务：EC2与LambdaEC2（Elastic Compute Cloud）提供可扩展、按需付费的计算容量，允许用户启动虚拟服务器并配置安全、网络和存储等。
Lambda无服务器计算服务，允许用户运行代码而无需管理服务器，自动扩展并按实际使用的计算时间付费。
存储服务：S3、EBS和EFSS3（Simple Storage Service）对象存储服务，提供高度可扩展、可靠和安全的存储，适用于各种使用案例，如数据备份、归档和大数据分析等。
hadoop hdfs amazon s3 技术原理
hadoop hdfs amazon s3 技术原理Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System)和Amazon S3 (Simple Storage Service)都是分布式的文件存储系统，但它们在技术原理上有一些区别。
Hadoop HDFS技术原理：1. 数据切块：HDFS将待存储的文件切分为固定大小的数据块，通常为64MB或128MB。
2. 数据副本：每个数据块会在集群中的多个节点上存储副本，保证数据的高可用性和容错性。
3. 分布式存储：数据块在集群中的不同节点上存储，分布式文件系统管理这些块的存储和访问。
4. 元数据管理：HDFS使用单独的名字节点来管理文件系统的元数据，包括文件和目录结构、数据块位置等。
5. 数据读写：应用程序可以通过Hadoop API来读写HDFS中的数据，数据会被分片读取，并通过数据副本来提高读取性能。
Amazon S3技术原理：1. 对象存储：Amazon S3是一个对象存储系统，将文件存储为对象，每个对象具有唯一的键和值。
2. 数据分区：S3根据键将存储的对象分为多个分区，以提高数据访问的效率。
3. 数据一致性：S3提供了强一致性和事件ual一致性的数据访问模型，确保读取到的数据是最新的。
4. 可扩展性：S3可以容纳大规模的数据、处理并发请求，并提供自动扩展的能力。
5. 安全性和可靠性：S3提供了数据加密、多地域备份和故障恢复等安全和可靠性机制。
总结：Hadoop HDFS和Amazon S3都是用于存储大规模数据的分布式文件系统，但它们的设计和实现有所不同。
HDFS更适合于大数据处理领域，提供了高吞吐量和容错性；而S3则适用于云存储情景，提供了高扩展性和可靠性。
aws nlb 原理
aws nlb 原理
Amazon Web Services（AWS）的网络负载均衡（Network Load Balancer，NLB）是一种高性能、低时延的负载均衡器，用于分发网络流量。
NLB 的工作原理如下：
网络层负载均衡：NLB 是一种网络层负载均衡器，工作在OSI 模型的第四层。
它能够基于IP 协议的信息来分发流量。
IP 地址和端口：NLB 使用一个单一的前端IP 地址和一个或多个前端端口，同时支持多个目标组。
这意味着它可以将流量从一个IP 地址和端口路由到多个目标组中的目标。
目标组：目标组是一组EC2 实例或IP 地址，NLB 可以将流量分发到这些目标。
你可以根据需要创建多个目标组，每个目标组可以包含不同的目标。
这使得NLB 能够支持多种应用架构，包括微服务架构。
健康检查：NLB 定期发送健康检查请求到每个目标，以确保只有健康的目标接收流量。
如果目标不健康，NLB 将停止将流量路由到该目标，直到其恢复为健康状态。
持久连接：NLB 支持持久连接，这意味着同一客户端的请求会路由到同一目标。
这对于保持会话的一致性很重要，特别是对于应用程序需要长时间连接的场景。
高可用性：NLB 本身设计为高可用性的服务，可以跨多个可用区分布。
这确保了在某个可用区或节点发生故障时，流量可以继续被有效地分发。
总的来说，AWS NLB 是一种用于分发网络流量的强大工具，通过其高性能、低时延和高可用性的特性，为AWS 中运行的应用提供了可靠的负载均衡解决方案。
1。
2024微服务接口架构设计
2
实现合理的身份、访问管理框架
云架构可以不再依赖网络层访问控制，云访问控制框架应管理不同角色的整个访问过程，包括用户。
3
实现安全管理API
所有的安全服务都应被打包成API（REST/SOAP）形式部署，以支持自动化开通和编排。API有助于在应用部署时实现自动化的防火墙策略、配置加固、访问控制。
面临的问题目前在客户管理、服务和产品创新等方面无法满足业务要求无法适应新形势下移动化、智能化、个性化要求业务响应慢，现有系统问题无法快速调整新应用实施难、上线慢等等
业务挑战保险客户对全生命周期的用户体验、个性化服务等各方面要求越来越高市场竞争日趋激烈，在同质化竞争的大背景下，保险公司的业务创新能力至关重要，对灵活快速的险种产品创新、服务创新、渠道创新等提出更高要求日趋成熟的新技术对保险业务发展来说既是机会也是挑战，要求保险公司能充分利用移动互联网、云计算、大数据等技术，更好的满足客户保险服务要求对内要满足精细化管理要求，对外也要满足日趋严格的监管要求等等
微服务带来的管理提升之四：开发部署能力
22
Dev
开发支持
开发者门户
PaaS提供的开发者自助服务门户
集成IDE
符合开发者习惯的IDE环境
敏捷工具
协同的敏捷开发工具，包括协同、计划、任务、缺陷、文档等
开发框架
主流语言
Java、.net
AWS BPM PaaS平台介绍
BPM思想出现
No.2 BPM概念介绍
AWS BPM与workflow工作流
Item
• • 交互：人和人 流程周期管理 流转：文档
workflow
设计、执行 编程人员
AWS BPM
流程全周期管理，包括规划与梳理、运行、监控、 分析 业务人员、IT技术人员
目标用户群体
平台化设施
流程引擎内核
流程、组织、权限、表单、规则、门户、监控、分 析等一体化的平台设施
后台配置配置界面
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No.3 AWS BPM产品特点与优势-全面
SOA基 础设施
集成能力
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No.3 AWS BPM产品特点与优势-全面
支持流程管理全生命周期
流程梳理
流程建模
流程落地
流程改善 系统集成 绩效分析 36
No.3 AWS BPM产品特点与优势-全面
移动端管理-EMM
• • • 可在手机等移动设备里中审批、启动流程，接收和写内部邮件，阅读office附件 利用工具，快速对手机屏幕配置手机表单 自由安装从PaaS平台发布的手机应用
企业组织 权限管理 业务建模 事件开发
• MDA模型驱动架构
– – – 免代码全过程建模 – 表单、报表、存储、规则 即时优化、调整 模型即服务(SOA能力) 基于事件的编程框架 复杂业务逻辑控制 集成适配器 SDK开发包
单位 部门 账户 角色 团队 团队协作开发 模型版本管理 导入导出
权限组 模块权限 数据权限 逻辑权限
编写代码
快速实施个性化业务应用
可视化业务建模工具
组件、规则库
扩展开发工具 构建复杂应用的 开发工具
组织机构 权限策略
零代码快速构建 Web应用 公共基础架构
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更加具体一点儿．
Internet
Edge POP
Backbone
Edge POP
Internet
Transit Center
AWS Region
Transit Center
Availability Zone Datacenter
VPC Cat Photos
Datacenter
Availability Zone Datacenter
Datacenter
Datacenter
Datacenter
Availability Zone #2
Datacenter
Datacenter
Datacenter
Datacenter
Availability Zone #3
可用区内的数据中心
• 两种-要的通信流类型：
• 横向（ 主 机 到 主机 ） • 纵向（往返互联网，其他 AW S 区域）
Linecard Routing ASIC
Linecard Routing ASIC
Linecard Routing ASIC
Linecard Routing ASIC
Switching Fabric
Switching Fabric
Switching Fabric
Switching Fabric
Route Processor / Supervisor (CPU)
可用区
可用区
us-east-1a可用区
Transit Center #1
AWS Region
Transit Center #2
Datacenter
Datacenter
Datacenter
Datacenter
Availability Zone #1
Datacenter
为什么建造自己的骨干网络？
• 安全性
• 通信穿越自有的基础架构而非互联网
• 可靠性
• 控制用户通信经过的具体路径
• 可用性
• 控制扩展和冗余 • 通信在 Ama zon 自主控制的基础架构上运行
• 与用户联系更密切
• 避免互联网“热点 或次优外部连接
AWS区域到区域的通信穿越骨干网 ( A W S 中国区域除外）
• 数据中心需要具有网络弹性：
• 扩 展 intra- A Z 网络容 量 • 扩 展 intra- A Z 网络容 量 • 扩展互联网和 inter-AW S 区域的网络容 量
构建一个可扩展的数据中心
• 我们需要什么？
• 网络构建块
• 让其在大小合适的增量范围内轻松扩展 • 强隔离边界 • 网络容量大
• 网络技术
• 路由器 • 物理连接 • 控制信道
构建蜂窝式数据中心架构
Transit Centers
Other AZ
Local AZ Datacenter
Core Inter-AZ
Cell
Core Intra-AZ
Cell
Core Edge Cell Core Access Cell
Core Edge Cell Core Access Cell
Route Processor / Supervisor (CPU)
PSU / Fans PSU / Fans PSU / Fans PSU / Fans
单核路由器平台
Single-Chip Network Platform
Route Processor / Supervisor (CPU)
PSU / Fans
构建一个全球骨干网络
• 光纤路径的极度审查
• 端对端延迟 • 路径风险 • 故障修 复 的预期
• 容量／规模
• 底层的光传输性能
• 路径多样性
• 理解有共同风险的链路组
• 低延迟很要紧
• 在正常清况下做到最佳延迟 • 路径故障期间最大程度/减少额 外 延迟
• 1 0 0 G 骨干链路新常态
AWS 底层网络技术架构揭秘
技术创新 变革未来
摘要
• AWS 网络中的关键主题 • AWS区域 (Region) 介绍 • 全球网络骨干 • 边缘站点 (Edge POP)
关键主题
• 安全性和可用性 • 故障强隔离 • 蜂窝架构 • 规模 • 性能
用户通信流实例
Internet
VPC Cat Photos Availability Zone AWS Region
• 深度模块监控 • 硬件 • 功率 • 温度
Intra & inter-AZ 连接
• 暗光纤
• 低延迟和物理多样性的优化
• Amazon 自主控制的基础架构
• 光纤路径的地理标 记
• 密 集 型 光 波 复 用( DWDM)
AWS 全球骨干网
• 多项 AWS 服务穿越其中：
AWS 全球骨干网
Datacenter
Availability Zone Datacenter
Datacenter
可用区 (Availability Zone or AZ）
• 与其他可用区故障隔离 • 直接连接至其他可用区 • 可包括多个数据中心 • 低延迟和极接近 • 可扩展性
区域 可用区
1s-(ast-l (N.Vi.)inia
Core Inter-AZ
Cell
Core Intra-AZ
Cell
Other AZ
Local AZ Datacenter
Access Cell Hosts
Access Cell Access Cell
Hosts
Hosts
Access Cell Hosts
大机架 v . 单核路由器
大机架路由器
端口更多，故障域更大 端口类型的灵活性（带线卡） 需要管理的设备更少 多级转发架构
单核路由器
端口更少，可控故障域 固 .端 口 更多需要管理的设备 转发架构更简单
基于大机架的路由器平台
Large-Chassis Network Platform
Linecard Routing ASIC
Linecard Routing ASIC
Linecard Routing ASIC
Linecard Routing ASIC
Routing ASIC
PSU / Fans
运营一个多 设 备 的网络
• 设 备 的生命周期
• 自动化对于所有阶段来说都很关键 • 编程化配置
• 更多设备，更多链接 网络监控
• 数 据 信 道 的 主 动 探测 • 在所有可用路径上执行通信
• 统计偏差和异常检测 • 输入设备的数据信号必须被输出
• 从设备中提取信号 • Syslog、ASIC消息、注册表、路由表 A C