aws新加坡az有哪些

Ⅰ 雲計算 az和region的區別

1、含義不同：

Region指不同的物理區域。 如亞洲區，北美區等等。AZ指在某個特定的Region里能提供服務的區域。

2、區域不同：

Region區域較廣。

AZ的區域是特定的。

雲計算的核心技術：

它的基本思想是用多個處理器來協同求解同一問題，即將被求解的問題分解成若干個部分，各部分均由一個獨立的處理機來並行計算。

並行計算系統既可以是專門設計的、含有多個處理器的超級計算機，也可以是以某種方式互連的若乾颱的獨立計算機構成的集群。通過並行計算集群完成數據的處理，再將處理的結果返回給用戶。

1、編程模式。

2、海量數據分布存儲技術。

3、海量數據管理技術。

Ⅱ 如何使用AWS Kinesis實現實時數據處理

AWS服務概述高擴展性應用建設並非把應用直接遷移到雲平台上就能輕易實現，相反我們需要根據雲平台的特性進行專門的設計，這包括選擇合適的雲服務類型並進行良好的應用架構設計。對於希望基於AWS構建千萬級用戶應用的開發者而言，不僅需要對區域（Region）、可用區（AZ）和邊緣站點等基礎設施的分布有所了解，更需要了解不同的AWS服務各自的特點和最佳實踐。
AWS的服務可大致按照其所處層面分為三類，從下到上依次是基礎服務層、應用服務層、部署和管理層。基礎服務層也有兩層，下層是計算（EC2、WorkSpaces）、存儲（S3、EBS、Glacier、Storage Gateway）、網路（VPC、Direct Connect、ELB、Route53），上層是資料庫（RDS、Dynamo、ElastiCache、RedShift）、數據分析（EMR、Data Pipeline、Kinesis）、內容分發（CloudFront）。應用服務層主要是把郵件服務、消息隊列服務等通用的功能單獨抽離出來。部署和管理層則有用於監控的CloudWatch，用於部署運維工作的BeanStalk、OpsWorks、CloudFormation和CloudTrail等，以及IAM、Federation等身份管理服務。
單機到多實例

Ⅲ 今日一題 亞馬遜AWS 在全球有多少Region

美國東部 (弗吉尼亞北部)美國西部 (加利福尼亞北部)美國西部 (俄勒岡)歐洲 (愛爾蘭)歐洲 (法蘭克福)亞太區域 (東京)亞太區域 (首爾)亞太區域 (新加坡)亞太區域 (悉尼)亞太區域 (孟買)南美洲 (聖保羅)

Ⅳ openstack中region和az的區別

引述AWS官網的解釋。
Region是指不同的物理區域。 如亞洲區，北美區等等。
AZ是指在某個特定的Region里能提供服務的區域。
舉個例子來說，中國區是一個Region. 但是在中國區里會有不同的AZ（china1, china2, china3）, 因為不能只設立一個AZ， 一個或者多個AZ出現問題的話（燒了， 炸了， 台風，地震等等）， 還有其他AZ來保證服務。

Ⅳ aws 不同區的伺服器 可以是一個vpc網路嗎

基礎架構

AWS布全球12區域

每區域應著理位置面含Availability
Zones(用區)些區域設置北美南美歐洲東非洲亞太區
每AZ實質單數據盡管由數據構建
每AZ著獨立供電系統互聯網連接
同AZ間低延遲網路進行連接種快速網路消除物理位置帶速度影響
每區域含至少兩AZ共計32AZs
藉助AZ創建高用性程序架構

AWS全球布53偏遠區域(Edge locations)

偏遠區域使用象CloudFrontAmazon內容發網路(CDN)DNS伺服器
偏遠區域存使全球用戶都享用低延遲網路論身何處建立區塊服務(Block Services)
Amazon透AWS創建量高用高容錯服務具體服務清單點擊查看
繳納定費用應用使用些服務必高用性憂
部服務位於AZ：CloudFront, Route 53, S3, DynamoDB, Elastic Load
Balancing, EFS, Lambda, SQS, SNS, SES, SWF
即使使用單AZ服務其高用架構足夠強

1用戶

候發者=用戶架構看起：

運行單實例t2.micro伺服器選擇同CPU內存存儲設備網路環境
該伺服器承載全部web任務：web應用資料庫管理器等
使用AmazonRoute 53進行DNS管理
該實例附加Elastic IP址

隨著用戶數增加我需要何進行升級改造直至能千萬用戶提供優質服務呢強調文字

優化策略

採用主機模式

嘗試使用Amazon資料庫服務Amazon RDS(關系資料庫)Amazon DynamoDB(NoSQL資料庫)Amazon Redshift
逐步SQL資料庫轉NoSQL資料庫特別數據量超5TB應用低延遲敏候
使用Elastic Load Balancer(彈性負載均衡器)主機進行健康檢測確保網路通暢同幫助實現網路擴展

垂直升級

需要更強實例類型例c4.8xlarge或者m3.2xlarge
停止使用前伺服器換用功能更強機器：244GB RAM40核CPU
某些Amazon服務提供Provisined IOPS選項便用戶自行配置變更用戶使用類似DynamoDB擴展服務
類似面做叫做垂直升級其缺點旦機器錯網站停止運作所要盡量避免單實例做

自擴展

直峰值負載努力黑色星期五其實浪費金錢更解決案

列表內容
按需配Auto Scaling(自擴展)計算機群組實現自化變更
容量池定義值值
CloudWatch管理服務已內置所Amazon應用
CloudWatch事件觸發擴展
觸發事件CPU佔用率間延遲網速等等
向CloudWatch導入自定義基線按照意願觸發擴展

架構解

使用SOA/微服務使服務層組件化
做處單獨服務獨立進行擴展增加靈性用性
SOAAmazon提供重要架構組件

避免重復勞

精力投入能使業務與眾同事情
Amazon提供高容錯服務例排隊(SQS服務)郵件轉碼搜索資料庫監控等等所類似服務都必再編寫

用戶數>千萬+

用戶達千萬級別候考慮策略應該：

AZs模式

同層間執行ELB(彈性負載平衡)除web層應用層數據層等層需要進行ELB

能夠自擴展

使用面向服務架構
緩存架構內外數據
使用Amazon S3CloudFrontS3用於存儲靜態數據jsCSS圖像等具足夠擴展性CloudFront數據進行緩存
使用Amazon SES進行郵件發送
使用CloudWatch進行監控

數據寫入執行策略：

聯結 – 根據功能劃同資料庫
表 – 數據集解主機
部功能放其類型資料庫（NoSQL,graph等）
斷優化應用整架構堆棧針瓶頸進行析並找解決

Ⅵ 如何高效使用亞馬遜EC2之服務可用性與數據存儲

1. 在多個Availability Zone（AZ）中部署服務。每個AWS Region內的AZ都是物理上單獨隔離的，它們有各自獨立的供電系統和網路接入，甚至是兩個完全獨立的機房。當服務部署在多個AZ下，只有部署的所有AZ都出現故障時，服務才會被完全中斷。理論上說，如果服務同時部署在N個AZ的EC2上，那麼EC2問題影響服務可用性的概率就降到（0.05N) ×100%。
2. 用Auto Scaling（AS）來自動調度EC2實例。通常來說，當服務遇到一些突發或者預期的高流量時，或者你的服務出現某些異常時，整個服務的可用性會受到極大挑戰，而AS機制就是幫助你應對這些情況的。AS機制可以按照之前設定的Scaling Up和Scaling Down條件自動啟動或者關閉EC2實例以應對流量變化和服務異常。一般來說，任何在線服務都應該有這種自動橫向伸縮的能力，AS就是在基礎設施層提供這種能力，而你只需要關注在應用層支持這種能力。當然，如果AS機制不能滿足需求，那麼完全可以利用EC2的API實現自己的Scaling演算法（其實我們就是這么做的）。
3. 用Elastic Load Balancing（ELB）來平衡多個EC2實例的負載。其實，負載均衡是個存在已久的概念，並且在傳統的數據中心也已有相應的實現（軟體或者直接硬體）。但ELB比起傳統數據中心的負載均衡器有以下一些明顯的優勢。

ELB自身也是自動彈性伸縮的。當有超大流量時（尤其是受網路攻擊或者有突發事件時），Load Balancer自身的負載就會是一個巨大的挑戰。而ELB是基於EC2實現的，可以非常方便地自動伸縮容量來應對這些狀況（注意，ELB自身彈性伸縮對開發人員完全透明，這應該是稱它為彈性負載均衡器的原因）。
ELB能非常容易地與AWS的其他服務（如Auto Scaling、Cloud Watch、Route53等）結合使用。盡管ELB可以獨立工作，直接向注冊的EC2實例分發流量，但向ELB注冊一個Auto Scaling Group會是一個更常見的選擇。同時，ELB還在利用Cloud Watch確定服務實例的健康狀況。另外， ELB的Endpoint也常常作為服務在一個AWS Region的入口而配置在Route53的DNS解析服務中。

4. 在多個數據中心（Region）部署EC2實例。盡管AWS多數據中心的初衷是幫助客戶服務全球各地的用（提供更好的網路環境，符合各地的法律需求等），但多數據中心部署也可以幫助我們提高服務的可用性。你可以在一個數據中心徹底癱瘓的情況下把用戶導向其他數據中心。但在使用這個方法時，需要注意網路性能和法律風險等相關問題。
在介紹完保證可用性的各種AWS服務後，下面這些使用建議能幫助我們更好地使用這些服務。
1. 盡量在多個AZ中部署大體相當的服務能力（如EC2實例）。盡管EC2可用性是值得信賴的，並且ELB已幫我們很好地平衡負載，但某個AZ整體出現問題的情況還是出現過的。當突發事件發生時，這種多AZ大體平衡的設計可以更好地保證服務可用性。
2. 提供簡單的多數據中心切換邏輯。盡管需要多數據中心切換的情形並不是很多，但它卻是真實存在的。一個月前，AWS美西數據中心EC2服務就出現問題長達4個多小時。在這期間，我們在美西數據中心的所有服務都不可用，而更嚴重的是我們服務的絕大部分用戶都是來自美西的。幸運的是，我們的服務支持動態多數據中心切換（這個設計初衷是幫助用戶動態選擇最佳的數據中心），簡單地修改一個配置就把所有流量導入到美西數據中心（當然用戶的使用體驗可能會因為網路延時增加而有所下降）。盡管我們自己實現了數據中心動態切換邏輯，但現在Route53會是一個更好的選擇。只需要在Route53中簡單設置每個Region Endpoint的Failover邏輯就能達到類似效果。我建議部署在AWS上的全球服務最好使用Route53以增加整體架構的靈活性。

Ⅶ AWS 是否能支持負載均衡

基礎架構
AWS分布在全球12個區域里
每個區域對應著一個地理位置，裡面含有多個Availability
Zones(可用區)。這些區域設置在北美，南美，歐洲，中東，非洲，亞太區。
每個AZ實質上是單個數據中心，盡管它們可由多個數據中心構建。
每個AZ有著獨立的供電系統和互聯網連接。
不同AZ之間以低延遲網路進行連接，這種快速網路可消除物理位置帶來的速度影響。
每個區域含有至少兩個AZ，共計32個AZs。
藉助AZ可創建高可用性的程序架構。
AWS在全球還分布有53個偏遠區域(Edge locations)

Ⅷ aws是什麼公司

AWS - 亞馬遜公司旗下雲計算服務平台,為世界各地的客戶提供一整套基礎設施和雲解決方案. AWS面向用戶提供整套雲計算服務,能夠幫助企業降低IT投入成本和維護成本, 輕松上雲.
AWS中國區域賬號注冊
AWS中國（寧夏）區域由西雲數據運營
AWS中國（北京）區域由光環新網運營
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亞馬遜AWS
 編輯亞馬遜AWS（Amazon Web Services (AWS) ）是亞馬遜提供的專業雲計算服務，於2006年推出，以Web服務的形式向企業提供IT基礎設施服務，通常稱為雲計算。其主要優勢之一是能夠以根據業務發展來擴展的較低可變成本來替代前期資本基礎設施費用。
亞馬遜網路服務所提供服務包括：亞馬遜彈性計算網雲（Amazon EC2）、亞馬遜簡單儲存服務（Amazon S3）、亞馬遜簡單資料庫（Amazon SimpleDB）、亞馬遜簡單隊列服務（Amazon Simple Queue Service）以及Amazon CloudFront等。
中文名亞馬遜雲計算服務外文名Amazon Web Services簡    稱亞馬遜AWS發布時間2006年代表產品Amazon EC2、Amazon S3研發企業亞馬遜
目錄
1 基本介紹
2 優勢
3 利用方式
4 最新動態
基本介紹
編輯
根據其頁面介紹，AWS已經為全球190個國家/地區內成百上千家企業提供支持。數據中心位於美國、歐洲、巴西、新加坡和日本。作為雲計算領域真正的大佬，一旦亞馬遜攜AWS正式進入中國，那麼對國內相關的雲計算企業可能會帶來深刻影響，目前國內像阿里巴巴、盛大以及華為都在提供類似雲計算服務。 [1] 
優勢
編輯
用低廉的月成本替代前期基礎設施投資
建立本地基礎設施費耗時長、成本高，而且涉及訂購、付款、安裝和配置昂貴的硬體，而所有這些工作都需要在實際使用硬體之前提前很久完成。利用雲計算，您就不需要花時間做這些事情；您只需要按實際用量付費。
推薦使用的產品： Amazon EC2、Amazon S3
持續成本低：縮減您的 IT 總成本
雲計算以多種方式幫助您縮減您的 IT 總成本。我們在經濟體和效率方面的規模化改進，幫助我們持續降價，而多種定價模式能幫助您優化可變和穩定工作負荷所需的成本。此外，雲計算還能降低前期 IT 人力成本和持續 IT 人力成本，您只需投入相當於傳統基礎設施成本幾分之一的成本就能使用高度分散、功能全面的平台。
推薦使用的產品 Amazon EC2、Amazon S3、Amazon Elastic Block Store
靈活性：消除您對基礎設施容量需求的猜想
預測客戶計劃如何使用您的新應用程序很難，而要正確執行亦絕非易事。所以，如果您在部署應用程序前確定了容量，則一般可以避免出現昂貴的閑置資源，或者不必為有限的容量而發愁。如果您的容量用盡，則在獲取更多資源前會出現糟糕的用戶體驗。而利用雲計算，這些問題都不會出現。您可以預配置所需的資源量。您可以根據需求輕松擴展資源量。如果您不需要資源量，關掉它們並停止付費就好。
推薦使用的產品： Amazon EC2、Amazon S3、Amazon DynamoDB
速度和靈敏性更快地開發和部署應用程序
利用傳統基礎設施，需要花數周時間才能采購、交付並運行伺服器。這么長的時間期扼殺了創新。利用雲計算，您可以根據您的需要預配置資源量。您可以在幾分鍾內部署數百個甚至數千個伺服器，不用跟任何人討論。這種自助服務環境的變化速度與您開發和部署應用程序一樣快，可讓您的團隊更快、更頻繁的進行試驗

Ⅸ 如何在aws雲平台上構建千萬級用戶應用

AWS服務概述
高擴展性應用建設並非把應用直接遷移到雲平台上就能輕易實現，相反我們需要根據雲平台的特性進行專門的設計，這包括選擇合適的雲服務類型並進行良好的應用架構設計。對於希望基於AWS構建千萬級用戶應用的開發者而言，不僅需要對區域（Region）、可用區（AZ）和邊緣站點等基礎設施的分布有所了解，更需要了解不同的AWS服務各自的特點和最佳實踐。
AWS的服務可大致按照其所處層面分為三類，從下到上依次是基礎服務層、應用服務層、部署和管理層。基礎服務層也有兩層，下層是計算（EC2、WorkSpaces）、存儲（S3、EBS、Glacier、Storage Gateway）、網路（VPC、Direct Connect、ELB、Route53），上層是資料庫（RDS、Dynamo、ElastiCache、RedShift）、數據分析（EMR、Data Pipeline、Kinesis）、內容分發（CloudFront）。應用服務層主要是把郵件服務、消息隊列服務等通用的功能單獨抽離出來。部署和管理層則有用於監控的CloudWatch，用於部署運維工作的BeanStalk、OpsWorks、CloudFormation和CloudTrail等，以及IAM、Federation等身份管理服務。
單機到多實例
傳統的單機服務，到AWS上面就是跑在一個EC2實例上，這個實例上跟以前的伺服器一樣上面安裝所有的Web應用、資料庫等，搭配一個EIP，外部用Route53做DNS。遇到瓶頸後，簡單的擴展就是將小的實例換成大的實例，比如small換成2xlarge、8xlarge，服務結構不變，可以快速實現，但是最終都會遇到極限。
到了這一步，就要從單實例服務變成多實例。這一步驟涉及到Web實例和資料庫實例的拆分，資料庫可以開始考慮選擇SQL或者NoSQL。SQL大家比較熟悉，優點很明顯，缺點主要在規模變大之後呈現，不過一般對於百萬級用戶量內的應用，SQL是能夠滿足需求的；但如果數據量增長速度很快，數據是非結構化或者半結構化的，應用要求的延時低、寫入的速度要求快，那考慮NoSQL會更合適一些。
幾百個用戶的情況，一個RDS實例+一個Web實例即可滿足需求，前端直接用一個EIP，即單機的情況；用戶上千的情況，建議啟動兩個RDS實例+Web實例並將實例部署在不同的可用區，前端用ELB做負載均衡。
對於百萬級以下用戶的規模，每一個可用區內會有多個Web實例和RDS實例組成的集群，其中Active RDS實例和Standby RDS實例要放在不同的可用區，其他RDS實例均為只讀。
到了這個規模之後，再要往上擴展到百萬級，就需要改變部分工作負載的設計方式了。
改變部分工作負載的設計方式
第一步可以引入S3和CloudFront。把靜態內容從Web實例中遷移到S3上，適合的文件類型包括靜態數據（CSS、JS、圖片、視頻）、日誌、備份等。S3具備11個9的持久性，本身是海量存儲，可以支撐大量的並發訪問，而且成本很低。CDN方面，CloudFront以Web Service介面的方式提供服務，支持動態和靜態內容、流式視頻，支持根域，支持客戶化SSL證書。
第二步可以引入ElastiCache和DynamoDB。ElastiCache是託管的Memcached和Redis服務，API是一樣的，兩者都是非常快的緩存服務（毫秒級別），區別在於Memcached使用一個AZ，Redis可以跨AZ復制。DynamoDB是NoSQL服務，後台存儲基於SSD，平均延時在毫秒級別。
這時候我們可以開始考慮彈性的問題，即應用的自動擴展。彈性的實現有四個前提：
完善的、基於指標的監控體系
自動化構建
自動化部署
集中化日誌管理
在AWS上實現自動構建部署，可以選擇Beanstalk、OpsWorks或CloudFormation，也可以完全自己寫腳本配合定製AMI來實現。Elastic Beanstalk是全自動化的，基於容器實現，適合常規的Web應用；OpsWorks是半自動化的，適合較為復雜的應用開發流程，可以對資源配給、配置管理、應用部署、軟體升級、監控、身份控制進行定製化；CloudFormation是基於模板的管理模式，可定製的范圍更大。
如果以上都做到，那麼一個百萬級用戶量的應用基本上可以比較好的管理起來。進一步到千萬級用戶量的規模，我們需要更多的引入面向服務的架構設計，即SOA。
SOA、SOA、SOA
SOA在04、05年講得比較多，到現在基本上已經是大家都認可的做法，非常適合大規模應用的場景，其核心在於松耦合。
比如消息隊列服務SQS，加在模塊A和模塊B之間，這樣即使模塊A宕掉了，模塊B也仍然可以正常運行一段時間。美國大選網站就是採用了這樣的思路，在SQL實例壓力大的時候把實例關掉，換上一個更大的實例，因為前面有SQS頂著才可以這樣做。
而AWS上的通知服務（SNS）、郵件服務（SES），也建議大家多多採用，而不要自己搭建Web實例來做，因為此類服務在處理海量請求方面的能力要遠遠超過一般的實現。
千萬級規模對資料庫的性能挑戰是很大的，對於SQL，聯邦（federation）、分片（sharding）都是常用的方法，將「熱」表、快速寫數據遷移到NoSQL也是一種思路。應用的性能挑戰方面，重點則在於即時獲得反饋（完善實時的監控+報警），以及持續的調優各個模塊。