Intelligent Routing

本文档介绍如何使用Istio服务网格进行请求路由、故障注入和流量转移。通过Bookinfo示例应用演示如何对外部控制服务进行监控、追踪、路由及安全策略实施等操作。

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这个指南示范如何在Istio服务网格中使用多种路由管理能力。

Overview

在Isito服务网格部署基于微服务的应用,可以让你在外部控制服务的监控,追踪,请求(版本)路由,弹性测试,安全和策略实施等,也就是说,将应用看作一个整体,通过一致的方式跨整个服务。

在这个指南中,我们将使用 Bookinfo sample application 去展示如何操作一个正在运行的应用,动态配置请求路由及故障注入。

Before you begin

Tasks

  1. Request routing 。 这个课题首先将所有入流量发送给 reviews 服务的v1版本。然后为一个特定用户发送流量到v2版本,不影响其他用户。
  2. Fault injection 。 我们使用Istio在 reviews:v2ratings 服务间注入伪造的请求延迟来测试Bookinfo应用的弹性。以测试用户的身份观察导致的行为,我们注意到 reviews 服务的v2版本有个bug。注意,所有其他用户都不知道针对实时系统进行的测试。
  3. Traffic Shifting 。 最后,我们将使用Istio将流量逐渐迁移到 reviews 服务的v3版本,并修复了v2版本中发现的bug。

Cleanup

当你完成了Bookinfo的实例,可以对照你的环境按照 Bookinfo cleanup instructions 卸载它

智能城市物流中的车辆多目标两层路由问题是为了在城市物流中高效地分配车辆资源,并实现多个目标的最优化问题。该问题分为两个层次:顶层路由和底层路由。 顶层路由是针对整个物流系统的全局规划,其目标是在考虑城市交通状况、车辆资源利用率、成本效益等因素的基础上,规划出最佳的物流配送路径以实现多个目标的平衡,如最小化配送时间、成本和碳排放量等。 底层路由是在顶层路由规划的基础上,通过动态调度算法将任务分配给各辆车,以实现更细致的路径规划。底层路由考虑到车辆的实时位置、当前交通情况、货物的属性和要求等因素,将任务分配给最合适的车辆,从而最大限度地提高物流运输的效率和服务质量。 为了解决这一问题,可以运用智能算法和机器学习方法,通过预测、模拟和优化等技术手段,实现车辆多目标两层路由的智能化。利用大数据分析和路况监控系统,可以实时获取道路交通信息,为顶层路由规划提供有价值的参考依据。同时,通过建立智能车辆调度系统,通过实时监控车辆的位置和状态,以及通过机器学习技术对历史数据进行分析,可以提高底层路由的决策精度和实时性,对车辆任务进行灵活分配。 通过综合运用智能技术和优化算法,我们可以实现车辆多目标两层路由的智能化规划,提高城市物流配送效率和质量,减少能源消耗和环境污染。这将对城市物流系统的运行和管理产生积极的影响,推动智能城市物流的发展。
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