29、优化Azure应用程序:扩展与内容分发指南

优化Azure应用程序:扩展与内容分发指南

1. Azure应用程序扩展

在Azure中,不同的服务有着不同的扩展方式。对于Azure函数应用(Function App),你可以通过在应用设置里提供 WEBSITE_MAX_DYNAMIC_APPLICATION_SCALE_OUT 的值来控制实例的最大数量。并且,如果将函数应用实例连接到Azure Application Insights实例,就能通过实时指标流功能来查看有多少工作进程。

接下来重点介绍Azure Service Fabric的扩展。Azure Service Fabric集群有两种扩展方式:
- 手动扩展 :在集群配置中选择合适的选项。
- 编程扩展 :使用Azure SDK。

在开始创建集群时,就要选择节点类型及其配置,这会决定集群的特性。Azure Service Fabric服务的扩展类似于虚拟机(VM)的扩展,因为它基于包含不确定数量虚拟机的节点,也就是依赖于伸缩集。

建议提前设置好能处理规划负载的集群,而不是在压力下进行扩展,特别是在需要严格事务保证的情况下,因为这可能会影响扩展时间。要扩展集群,可以使用与之关联的伸缩集的扩展功能。另外,也可以使用ARM模板,示例代码如下:

"resources":[
    {
      "type":"Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets",
      "apiVersion":"2017-03-30",
      "name":"[parameters('<scale-set-name>')]",
      "location":"[resourceGroup().location]",
      "sku":{
        "name":"[parameters('<sku>')]",
        "tier":"<tier>",
        "capacity":"[parameters('<capacity>')]"
      }
    }
]

通过提供 <capacity> 值,就能轻松更改为Service Fabric集群提供动力的虚拟机数量。

使用Azure SDK扩展集群也是一个选择。虽然已经有手动/自动扩展功能,但在一些高级场景下,使用自定义控制器扩展更合适,比如:
- 使用自动扩展无法使用的自定义指标进行扩展。
- 在扩展发生前执行额外操作。
- 对关键工作负载的扩展操作进行完全控制。

要获取Azure计算SDK,需下载以下NuGet包: Microsoft.Azure.Management.Fluent 。对于其他语言(如Java或Python)也有类似的库。以下是使用C#扩展集群的代码示例:

var vmScaleSet = AzureClient.VirtualMachineScaleSets.GetById(ScaleSetId);
var capacity = (int)Math.Min(MaximumNodeCount, vmScaleSet.Capacity + 1);
vmScaleSet.Update().WithCapacity(capacity).Apply();

Java代码如下:

vmScaleSet.update().withCapacity(capacity).apply();

同样,也可以使用上述代码缩小集群规模,但要注意不能缩小到低于集群的可靠性级别,否则会使集群不稳定。如果使用的可靠性级别高于青铜级,未使用的机器会自动移除;否则,需要手动移除。移除不再需要的节点的操作如下:

await client.ClusterManager.DeactivateNodeAsync(node.NodeName, NodeDeactivationIntent.RemoveNode);
scaleSet.Update().WithCapacity(capacity).Apply();
await client.ClusterManager.RemoveNodeStateAsync(node.NodeName);

这些操作分别是:
1. 停用并从集群中移除节点。
2. 减少伸缩集的容量。
3. 移除节点状态。

要找到要移除的节点,需要查询集群并寻找最近添加的机器,示例代码如下:

using (var client = new FabricClient())
{
    var node = (await client.QueryManager.GetNodeListAsync())
        .Where(n => n.NodeType.Equals(NodeTypeToScale, StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
        .Where(n => n.NodeStatus == System.Fabric.Query.NodeStatus.Up)
        .OrderByDescending(n =>
        {
            var instanceIdIndex = n.NodeName.LastIndexOf("_");
            var instanceIdString = n.NodeName.Substring(instanceIdIndex + 1);
            return int.Parse(instanceIdString);
        })
        .FirstOrDefault();
}

选择最近添加的机器进行移除,是因为它是在集群利用率较高时被分配工作的,完成工作后就可以移除。

2. 使用Azure CDN提供静态内容

对于开发高流量应用来说,托管大量静态文件是一项重要任务,它会影响网站性能和用户体验。Azure Content Delivery Network(CDN)可以结合Azure存储和Azure原生组件,快速处理高带宽内容。

2.1 CDN基础

CDN即内容分发网络,是一种复杂的服务,负责将内容分发给浏览网站的用户。当用户访问网站时,浏览器需要请求页面所需的所有静态内容,请求会排队,页面通常会逐步渲染,服务器可能会限制请求,浏览器也需要遵循缓存机制。

CDN作为网站和服务器之间的代理,具有以下功能:
- 可根据负载轻松进行扩展。
- 缓存请求,减少后端服务器的负载。
- 遵循缓存控制头,方便设置资源的生存时间(TTL)。
- 同时为多个用户提供内容,提高网站响应速度。

2.2 创建Azure CDN

创建Azure CDN的过程与创建其他Azure服务类似。点击“+ 创建资源”按钮,搜索Azure CDN并选择CDN,进入新建服务表单。这里有两点需要注意:
- 定价层 :与其他Azure服务不同,这里需要从Verizon、Akamai和Microsoft等提供商中选择产品,它们提供不同的功能,如动态网站加速、视频流优化和资产预加载等。
- 立即创建新的CDN端点 :如果知道要缓存资源的源(端点),可以立即为整个服务创建端点。

点击“创建”按钮后,服务创建过程开始,完成后即可访问自己的Azure CDN实例。如果没有随服务创建端点,可以点击“+ 端点”按钮创建。端点是CDN中缓存数据并为特定目的提供服务的元素,可以选择存储、云服务、Web应用或自定义源作为起源类型。添加端点后,可在“概述”选项卡上点击它进行管理。

2.3 优化和缓存

CDN的核心是优化内容和缓存,以提高网站性能和用户体验。以下是一些高级功能:
- 压缩 :CDN可以对不同文件类型进行实时压缩,减小文件大小,降低网络延迟。启用压缩时,可以选择感兴趣的MIME类型,也可以添加新类型。需要注意的是,文件必须先被CDN缓存才能进行实时压缩。
- 缓存规则 :默认情况下,CDN根据提供的 Cache-Control 头缓存内容。但也可以明确定义在以下情况下的行为:
- 头缺失时。
- 引入查询字符串时。
- 满足特定匹配条件时。
- 地理过滤 :可以在几秒钟内启用地理过滤功能,在“地理过滤”刀片中配置规则,阻止或允许特定国家访问CDN中的文件夹或特定文件。

2.4 开发使用Azure CDN的应用程序

Azure CDN本身只是缓存内容并及时提供服务,重要的是如何在应用程序中使用它。在Azure中,将Azure CDN与Azure App Services集成非常简单。要配置Azure App Service与Azure CDN一起工作,需要找到“网络”刀片,点击“为应用配置Azure CDN”,然后配置两者之间的链接。Azure CDN会自动开始缓存网站中的静态文件,此时发布应用程序是个好主意,这样就不用等待后续的缓存过程。可以选择使用现有的CDN配置文件或创建新的配置文件。配置完成后,可以通过检查应用程序的源来验证CDN是否正常工作。

通过以上对Azure应用程序扩展和Azure CDN的介绍,你可以更好地优化Azure应用程序,提高网站性能和可用性。

优化Azure应用程序:扩展与内容分发指南

3. Azure应用扩展与CDN的综合考量

在实际的应用开发和运维中,我们需要综合考虑Azure应用扩展和Azure CDN的使用,以实现最佳的性能和用户体验。以下是一些综合考量的要点:

3.1 性能优化策略

为了提高应用的性能,我们可以结合应用扩展和CDN的优势。例如,当应用的流量增加时,首先通过Azure Service Fabric的扩展功能增加实例数量,以处理更多的请求。同时,利用Azure CDN缓存静态内容,减少服务器的负载和响应时间。这样,用户可以更快地获取静态资源,而动态内容则由扩展后的应用实例处理。

优化策略 具体操作 优势
应用扩展 根据流量和负载情况,使用手动或编程方式扩展Azure Service Fabric集群 提高应用的处理能力,应对高并发请求
CDN缓存 配置Azure CDN,缓存静态内容,如图片、脚本和样式表 减少服务器负载,降低网络延迟,提高用户访问速度
3.2 成本控制

在使用Azure服务时,成本是一个重要的考虑因素。我们可以通过合理规划应用扩展和CDN的使用来控制成本。例如,在低流量时期,适当缩小Azure Service Fabric集群的规模,减少虚拟机的使用数量。同时,根据不同的定价层选择合适的Azure CDN提供商,避免不必要的费用。

graph LR
    A[流量分析] --> B{流量高峰?}
    B -->|是| C[扩展应用实例]
    B -->|否| D[缩小应用规模]
    C --> E[CDN缓存优化]
    D --> E
    E --> F[成本控制]
3.3 故障处理和容错

在实际运行中,应用可能会遇到各种故障,如服务器故障、网络中断等。为了确保应用的高可用性,我们需要制定相应的故障处理和容错策略。例如,在Azure Service Fabric中,可以设置多个副本,以提高应用的容错能力。同时,Azure CDN具有高可用性和可扩展性,可以在服务器出现故障时继续提供静态内容。

4. 常见问题解答

在使用Azure应用扩展和Azure CDN的过程中,可能会遇到一些常见问题。以下是一些常见问题的解答:

4.1 扩展和缩放的区别是什么?
  • 扩展(Scaling Out) :增加实例数量,以处理更多的请求。例如,在Azure Service Fabric中,通过增加虚拟机的数量来扩展集群。
  • 缩放(Scaling Up) :提高单个实例的性能,如增加CPU、内存等资源。在某些情况下,服务器less服务可能不支持缩放。
4.2 扩展的使用场景有哪些?
  • 应对高流量:当应用的流量增加时,通过扩展实例数量来处理更多的请求。
  • 提高可用性:通过增加副本数量,提高应用的容错能力。
  • 处理复杂任务:对于一些复杂的任务,可以通过扩展来分配任务,提高处理效率。
4.3 服务器less服务是否支持缩放?

服务器less服务通常不支持传统意义上的缩放,因为它们是按需分配资源的。但是,一些服务器less服务可能提供自动扩展功能,根据流量和负载情况自动调整资源。

4.4 Azure App Services的扩展是否会影响服务定价?

是的,Azure App Services的扩展通常会影响服务定价。扩展实例数量或提高资源配置可能会增加费用,因此需要根据实际情况进行合理规划。

4.5 在Azure Service Fabric中,扩展操作为什么有风险?

在Azure Service Fabric中,扩展操作需要管理虚拟机,并且可能会影响集群的稳定性。如果扩展不当,可能会导致数据丢失、服务中断等问题。因此,在进行扩展操作时,需要谨慎规划,并遵循最佳实践。

4.6 手动扩展有哪些缺点?
  • 效率低下:手动扩展需要人工干预,操作繁琐,效率低下。
  • 容易出错:人工操作容易出现错误,导致扩展失败或配置错误。
  • 无法及时响应:手动扩展无法及时响应流量的变化,可能会导致服务性能下降。
4.7 如何在CPU利用率达到80%时自动扩展Azure App Service?

可以通过Azure门户或Azure CLI配置自动扩展规则。具体步骤如下:
1. 打开Azure门户,找到要配置的Azure App Service。
2. 在左侧菜单中,选择“扩展”。
3. 点击“添加规则”,设置扩展条件,如CPU利用率达到80%。
4. 设置扩展操作,如增加实例数量。
5. 点击“保存”,完成配置。

通过以上的介绍和解答,你可以更好地理解Azure应用扩展和Azure CDN的使用,以及如何综合考虑它们来优化应用性能和控制成本。在实际应用中,需要根据具体情况进行合理规划和配置,以实现最佳的效果。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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