13、应用程序负载均衡详解

应用程序负载均衡详解

1. 负载均衡概述

在构建高可用性应用程序时,如何在所有虚拟机(VM)之间分配流量是一个重要的组成部分。即使拥有多个高可用且分布式的 VM,如果所有客户流量仅由一个 VM 接收,那么这些 VM 的冗余设置也无法发挥作用。

负载均衡器是一种网络资源,它接收来自客户的传入应用程序流量,检查流量以应用过滤器和负载均衡规则,然后将请求分发到运行应用程序的一组 VM 中。在 Azure 中,有多种方法可以实现流量负载均衡,例如对使用加密网络流量的大型应用程序执行 SSL 卸载。

2. Azure 负载均衡器组件

Azure 负载均衡器可以在两个层面工作:第 4 层(仅检查和分发网络流量,即传输层)和第 7 层(了解网络流量中的应用程序数据,以帮助确定数据的分发方式)。负载均衡器主要由以下几个组件组成:
- 前端 IP 池 :负载均衡器的入口点。为了允许从 Internet 进行访问,可以将公共 IP 地址附加到前端 IP 池;对于内部负载均衡器,可以附加私有 IP 地址。
- 运行状况探测 :监控附加 VM 的状态。为确保流量仅分发到健康且响应正常的 VM,会定期检查 VM 是否正确响应流量。
- 负载均衡规则 :将流量分发到 VM。将每个传入数据包与规则进行比较,规则定义了传入协议和端口,然后将流量分发到一组关联的 VM 中。如果没有规则与传入流量匹配,则丢弃该流量。
- 网络地址转换(NAT)规则 :可以将流量直接路由到特定的 VM。例如,如果要通过 SSH 或

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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