8、公共云(AWS、Azure 和 GCP)的高可用性与架构优化

公共云高可用性与架构优化

公共云(AWS、Azure 和 GCP)的高可用性与架构优化

1. 云计算资源的分类与特点

云计算资源可分为区域级(zonal)、地理区域级(regional)和多区域级(multi - region/global),由云计算提供商进行管理。不同级别的资源在功能特性、弹性和容错能力等方面存在差异。
- 区域级(Datacenter/zonal) :云服务提供商在区域级别管理的云服务,在服务器机架范围内具备冗余性。但如果数据中心出现计划内或计划外的中断,服务将会中断,因为该服务位于一个可用区内的数据中心内。例如,基础设施即服务(IaaS)资源(如虚拟机)就属于区域级资源。
- 地理区域级(Regional) :地理区域服务在单个区域内的多个可用区进行冗余配置,这提高了原本被归类为区域级资源的可用性。例如,平台即服务(PaaS)对象级存储服务通常会在地理区域内不同可用区的多个数据中心进行冗余复制。
- 多区域/全球级(Multi - region/global) :组织可以跨云计算地理区域复制其业务应用程序及其依赖项。可以利用专用高速网络或公共互联网连接来增加冗余性,并为全球的多区域服务提供低延迟访问。不过,实现多区域高可用性需要一个能够在全球范围内分配入站流量的负载均衡器,而各大云计算巨头都提供了一个或多个具备全球域名系统(DNS)流量分配功能的服务。

在规划选择哪种弹性选项最适合自身场景时,需要权衡成本与可用性之间的关系。

2. 灾难恢复相关概念

灾难恢复规划对于满足服务级别协议(SLA)至关重要。SLA 定义了服

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真分析能力。
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