30、利用Azure Traffic Manager进行负载分配

利用Azure Traffic Manager进行负载分配

1. 引言

在实际应用中,我们常常需要根据后端性能分配负载,或者在部分服务器维护时将用户路由到其他服务器。Azure Traffic Manager能够解决这些问题,帮助我们提高关键应用的可用性,在大型复杂部署时分配流量,并且在维护时无需停机。

2. Azure Traffic Manager基础

假设我们有一个需要全球服务的应用程序,为了保证全球客户的最佳性能,我们在不同地区(如北美、欧洲和非洲)部署了不同的服务实例。但问题是,我们需要明确告知客户访问离他们最近的应用实例。而Azure Traffic Manager可以解决这个问题,它能处理传入请求的正确路由,实现应用的高可用性。

我们可以将Azure Traffic Manager看作是在DNS级别工作的负载均衡器。没有Azure Traffic Manager时,客户使用端点URL从客户端应用程序向服务器应用程序发送请求;若要进行负载均衡,需要引入一个负责将请求路由到正确后端的架构元素,但这种设置可能会引入延迟,且客户端直接通过负载均衡器连接,无法解决全球入口点分配的问题。

使用Azure Traffic Manager时,请求流程如下:
1. 向DNS服务发送DNS查询以获取服务器地址。
2. DNS服务配置为指向Azure Traffic Manager,而非直接指向服务。
3. Azure Traffic Manager根据查询特征选择正确的端点,并返回包含正确服务器地址的DNS响应。
4. 客户端接收DNS响应并使用它连接到正确的服务器。

客户端实际上需

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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