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- ospf負(fù)載均衡基于流方式 內(nèi)容精選 換一換
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（因為7層會話保持基于cookie）。 負(fù)載均衡配置訪問日志后為什么界面沒有顯示？ 確認(rèn)已創(chuàng)建 云日志 服務(wù)是否已經(jīng)開啟，且云日志組與云日志流已創(chuàng)建，請參見訪問日志。 確認(rèn)所創(chuàng)建的ELB服務(wù)是否可以被正常訪問。 確認(rèn)負(fù)載均衡是否支持訪問日志： 目前只有七層負(fù)載均衡（HTTP/HTTP來自：專題來自：百科
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set)，用于標(biāo)識它在日志文件中的位置。Kafka使用高效的讀寫方式來處理這些日志文件，從而保證了高吞吐量和低延遲。 了解詳情 Kafka的優(yōu)點是什么? Kafka具有以下優(yōu)點： - 高吞吐量： 能夠處理海量數(shù)據(jù)流，每秒可處理百萬級別的消息。 - 低延遲： 消息能夠?qū)崟r傳輸，幾乎沒有延遲。來自：專題函數(shù)調(diào)用 函數(shù)調(diào)用 函數(shù)工作流（FunctionGraph）是華為云提供的一款無服務(wù)器（Serverless）計算服務(wù)。 函數(shù)工作流（FunctionGraph）是華為云提供的一款無服務(wù)器（Serverless）計算服務(wù)。 立即使用 服務(wù)咨詢 調(diào)用函數(shù)方式 同步調(diào)用 異步調(diào)用 重試機(jī)制來自：專題
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華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn) 人臉識別 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 時間：2020-12-02 11:19:20 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識別應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法；來自：百科![]()
進(jìn)行負(fù)載分發(fā)，同時使得同一個連接ID的請求始終被派發(fā)至某特定的服務(wù)器。該方式適合于負(fù)載均衡QUIC協(xié)議應(yīng)用的報文流。 說明：當(dāng)前僅獨享型負(fù)載均衡支持連接ID算法。 影響負(fù)載均衡的因素 一般情況下，影響負(fù)載均衡分配的因素包括分配策略、會話保持、長連接、權(quán)重等。換言之，最終是否均勻分來自：專題![]()
在您進(jìn)行新系統(tǒng)升級時，會遇到停服部署或者無法灰度驗證的情況，本實踐采用基于Nginx負(fù)載均衡機(jī)制，在不影響業(yè)務(wù)正常運行的前提下，實現(xiàn)系統(tǒng)的平滑升級。 方案架構(gòu) 基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布 系統(tǒng)升級時，若采用藍(lán)綠部署方式，開發(fā)人員先將A邊服務(wù)器（原藍(lán)環(huán)境）下線，同時訪問流量將全部切分到來自：專題![]()
同連接ID的訪問進(jìn)行負(fù)載分發(fā)，同時使得同一個連接ID的請求始終被派發(fā)至某特定的服務(wù)器。該方式適合于負(fù)載均衡QUIC協(xié)議應(yīng)用的報文流。 說明：當(dāng)前僅獨享型負(fù)載均衡支持連接ID算法。 彈性負(fù)載均衡器使用連接ID算法的流量分發(fā)流程。假設(shè)可用區(qū)內(nèi)有2臺權(quán)重相同的后端服務(wù)器，E CS 01已來自：專題![]()
華為云計算 云知識 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 時間：2020-12-02 11:11:48 本實驗指導(dǎo)用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應(yīng)用，并管理該容器應(yīng)用的全生命周期的技能鍛煉，使用戶具備將云容器引擎應(yīng)用到實際項目中的能力。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
哥。 共享型負(fù)載均衡：屬于集群部署，實例資源共享，實例的性能會受其它實例的影響，不支持選擇實例規(guī)格。共享型負(fù)載均衡就是原增強(qiáng)型負(fù)載均衡。 獨享型負(fù)載均衡和共享型負(fù)載均衡的詳細(xì)區(qū)別請參見獨享型負(fù)載均衡與共享型彈性負(fù)載均衡的區(qū)別。 彈性負(fù)載均衡產(chǎn)品基本概念 彈性負(fù)載均衡基本概念 名詞來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)加密 有什么方式 數(shù)據(jù)加密有什么方式 時間：2020-07-15 15:53:36 數(shù)據(jù)加密 數(shù)據(jù)加密技術(shù)主要是通過對網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)男畔⑦M(jìn)行數(shù)據(jù)加密來保障其安全性，這是一種主動安全防御策略，用很小的代價即可為信息提供相當(dāng)大的安全保護(hù)。數(shù)據(jù)加密可以在通信的三個層來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科
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