聊一聊全球加速的原理和配置

本文涉及的产品
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
简介: 上次我们讲了一下阿里云全球加速的带宽包选择,这次我们接着聊一下全球加速的基本原理和配置流程。

上次我们讲了一下阿里云全球加速的带宽包选择,这次我们接着聊一下全球加速的基本原理和配置流程。

阿里云全球加速GA的组件及工作原理如下所示:
全球加速.png

  • 加速区域、要优化访问体验的区域,目前覆盖全球的阿里云数据中心大部分可以作为加速区域使用,一个全球加速实例支持多个加速区域,不同的加速区域可以根据需要分配不同的加速带宽。
  • 加速IP、选择了加速地域后,将自动在该地域创建一个加速IP作为服务的访问入口。
  • 监听、将前端加速IP收到的请求转发到后端的应用服务,转发的过程中可以利用阿里云覆盖全球的内部传输网络进行加速,可以创建TCP/UDP或者HTTP/HTTPS的监听。
  • 终端组、一个靠近服务或网站所在地的代理集群,用于发送服务请求并获取服务响应,对于TCP/UDP监听来说一个监听只能对应一个终端组,对于HTTP/HTTPS的监听来说可以对应一个默认终端组以及多个虚拟终端组。
  • 终端节点、一个代理服务器节点,用于发送服务请求及传回结果。
  • 来自加速区域的服务请求将被分别发送到不同的加速区域的加速IP,加速IP具体接受什么样的请求要以监听为准,一个GA全球加速实例可以创建多个监听,而一个监听又对应多个不同的服务端口,这些端口限定了一个GA提供的服务范围,通过监听接受到的服务请求将通过阿里云的内部网络传输到不同的终端组,这些终端组的位置将尽可能靠近网站和服务的源站点,为了充分保证加速的性能和可用性,因此一个终端组将对应4个终端节点,这4个终端节点将负责将收到的加速请求转发给源站,待源站处理完成后结果将顺原路返回到加速IP,加速IP将把结果发送给在加速地域的客户端。
  • 对于TCP/UDP协议的全球加速监听,监听和终端组是一一对应的关系。
  • 对于HTTP/HTTPS协议的全球加速监听,默认情况下所有的加速请求将被发送到默认终端组,另外还可以通过设置基于URL的转发策略将部分请求转发到虚拟端口组。
  • 用户可根据需要将带宽包在不同的加速区域间进行分配,例如为北美的用户分配10Mbps,而为欧洲的用户分配6Mbps。

在掌握了全球加速的运作机制后再进行配置就是一件相当简单的事情了:

  1. 创建加速区域,并分配带宽,例如选择美国硅谷,分配10Mbps带宽,随后阿里云将在美国硅谷创建一个加速IP。
  2. 创建监听、例如TCP,80.
  3. 创建终端组、对应的阿里云将要求选择一个地域用来创建终端组,我们这里选择北京,输入源站的IP或域名。
  4. 配置审核确认,最终确认所有配置后阿里云开始生成终端组对应的终端节点,并为终端节点分配“下车IP”。目前阿里云为每一个终端组配置4个下车IP。

总而言之,GA全球加速的配置与另一个阿里云的服务SLB非常类似,可以视作一个在全球拥有多个IP地址的SLB,其中GA监听的概念和SLB的监听也非常类似,都是用来限定服务端口集合的,而为了实现就近的“下车”访问,GA有额外的终端组的概念,且终端组应尽可能的靠近源站。加速IP和终端组之间的网络是阿里巴巴高速的全球内部网络,因此使用GA进行全球加速可以避免绕行缓慢的国际线路以优化用户体验。

目录
相关文章
|
6月前
|
算法
基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法matlab仿真
**摘要:** 该研究利用遗传算法(GA)对混合发电系统进行优化配置,旨在最小化风能、太阳能及电池储能的成本并提升系统性能。MATLAB 2022a用于实现这一算法。仿真结果展示了一系列图表,包括总成本随代数变化、最佳适应度随代数变化,以及不同数据的分布情况,如负荷、风速、太阳辐射、弃电、缺电和电池状态等。此外,代码示例展示了如何运用GA求解,并绘制了发电单元的功率输出和年变化。该系统原理基于GA的自然选择和遗传原理,通过染色体编码、初始种群生成、适应度函数、选择、交叉和变异操作来寻找最优容量配置,以平衡成本、效率和可靠性。
|
Web App开发 关系型数据库 测试技术
MyEclipse 2014GA 新建 Web Project 并配置 SSH
基本软件配置:     1)MyEclipse 2014GA(JDK:内置 1.7.0.u45;SSH:内置 Struts2.1、Spring3.1 和 Hibernate4.1) 2)apache-tomcat-8.
1051 0
|
9天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数,提高信号检测的准确性和鲁棒性,尤其适用于低信噪比环境。
|
2月前
|
算法 决策智能
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题(TSP)的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径,属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的基本原理及其在TSP中的应用,展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现,实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法
【MATLAB】GA_BP神经网络时序预测算法
【MATLAB】GA_BP神经网络时序预测算法
152 8
|
4月前
|
算法
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行,通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补,高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略,通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新,不断迭代直至满足终止条件,旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。
|
5月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
基于GA遗传算法的WSN网络节点覆盖优化matlab仿真
本研究应用遗传优化算法于无线传感器网络(WSN),优化节点布局与数量,以最小化节点使用而最大化网络覆盖率。MATLAB2022a环境下,算法通过选择、交叉与变异操作,逐步改进节点配置,最终输出收敛曲线展现覆盖率、节点数及适应度值变化。无线传感器网络覆盖优化问题通过数学建模,结合遗传算法,实现目标区域有效覆盖与网络寿命延长。算法设计中,采用二进制编码表示节点状态,适应度函数考量覆盖率与连通性,通过选择、交叉和变异策略迭代优化,直至满足终止条件。
|
5月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化,无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论,用于全局优化,常见于参数估计,如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代,计算目标值,更新种群,并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
77 7

热门文章

最新文章