aws新加坡az有哪些

Ⅰ 云计算 az和region的区别

1、含义不同：

Region指不同的物理区域。 如亚洲区，北美区等等。AZ指在某个特定的Region里能提供服务的区域。

2、区域不同：

Region区域较广。

AZ的区域是特定的。

云计算的核心技术：

它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。

并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。

1、编程模式。

2、海量数据分布存储技术。

3、海量数据管理技术。

Ⅱ 如何使用AWS Kinesis实现实时数据处理

AWS服务概述高扩展性应用建设并非把应用直接迁移到云平台上就能轻易实现，相反我们需要根据云平台的特性进行专门的设计，这包括选择合适的云服务类型并进行良好的应用架构设计。对于希望基于AWS构建千万级用户应用的开发者而言，不仅需要对区域（Region）、可用区（AZ）和边缘站点等基础设施的分布有所了解，更需要了解不同的AWS服务各自的特点和最佳实践。
AWS的服务可大致按照其所处层面分为三类，从下到上依次是基础服务层、应用服务层、部署和管理层。基础服务层也有两层，下层是计算（EC2、WorkSpaces）、存储（S3、EBS、Glacier、Storage Gateway）、网络（VPC、Direct Connect、ELB、Route53），上层是数据库（RDS、Dynamo、ElastiCache、RedShift）、数据分析（EMR、Data Pipeline、Kinesis）、内容分发（CloudFront）。应用服务层主要是把邮件服务、消息队列服务等通用的功能单独抽离出来。部署和管理层则有用于监控的CloudWatch，用于部署运维工作的BeanStalk、OpsWorks、CloudFormation和CloudTrail等，以及IAM、Federation等身份管理服务。
单机到多实例

Ⅲ 今日一题 亚马逊AWS 在全球有多少Region

美国东部 (弗吉尼亚北部)美国西部 (加利福尼亚北部)美国西部 (俄勒冈)欧洲 (爱尔兰)欧洲 (法兰克福)亚太区域 (东京)亚太区域 (首尔)亚太区域 (新加坡)亚太区域 (悉尼)亚太区域 (孟买)南美洲 (圣保罗)

Ⅳ openstack中region和az的区别

引述AWS官网的解释。
Region是指不同的物理区域。 如亚洲区，北美区等等。
AZ是指在某个特定的Region里能提供服务的区域。
举个例子来说，中国区是一个Region. 但是在中国区里会有不同的AZ（china1, china2, china3）, 因为不能只设立一个AZ， 一个或者多个AZ出现问题的话（烧了， 炸了， 台风，地震等等）， 还有其他AZ来保证服务。

Ⅳ aws 不同区的服务器 可以是一个vpc网络吗

基础架构

AWS布全球12区域

每区域应着理位置面含Availability
Zones(用区)些区域设置北美南美欧洲东非洲亚太区
每AZ实质单数据尽管由数据构建
每AZ着独立供电系统互联网连接
同AZ间低延迟网络进行连接种快速网络消除物理位置带速度影响
每区域含至少两AZ共计32AZs
借助AZ创建高用性程序架构

AWS全球布53偏远区域(Edge locations)

偏远区域使用象CloudFrontAmazon内容发网络(CDN)DNS服务器
偏远区域存使全球用户都享用低延迟网络论身何处建立区块服务(Block Services)
Amazon透AWS创建量高用高容错服务具体服务清单点击查看
缴纳定费用应用使用些服务必高用性忧
部服务位于AZ：CloudFront, Route 53, S3, DynamoDB, Elastic Load
Balancing, EFS, Lambda, SQS, SNS, SES, SWF
即使使用单AZ服务其高用架构足够强

1用户

候发者=用户架构看起：

运行单实例t2.micro服务器选择同CPU内存存储设备网络环境
该服务器承载全部web任务：web应用数据库管理器等
使用AmazonRoute 53进行DNS管理
该实例附加Elastic IP址

随着用户数增加我需要何进行升级改造直至能千万用户提供优质服务呢强调文字

优化策略

采用主机模式

尝试使用Amazon数据库服务Amazon RDS(关系数据库)Amazon DynamoDB(NoSQL数据库)Amazon Redshift
逐步SQL数据库转NoSQL数据库特别数据量超5TB应用低延迟敏候
使用Elastic Load Balancer(弹性负载均衡器)主机进行健康检测确保网络通畅同帮助实现网络扩展

垂直升级

需要更强实例类型例c4.8xlarge或者m3.2xlarge
停止使用前服务器换用功能更强机器：244GB RAM40核CPU
某些Amazon服务提供Provisined IOPS选项便用户自行配置变更用户使用类似DynamoDB扩展服务
类似面做叫做垂直升级其缺点旦机器错网站停止运作所要尽量避免单实例做

自扩展

直峰值负载努力黑色星期五其实浪费金钱更解决案

列表内容
按需配Auto Scaling(自扩展)计算机群组实现自化变更
容量池定义值值
CloudWatch管理服务已内置所Amazon应用
CloudWatch事件触发扩展
触发事件CPU占用率间延迟网速等等
向CloudWatch导入自定义基线按照意愿触发扩展

架构解

使用SOA/微服务使服务层组件化
做处单独服务独立进行扩展增加灵性用性
SOAAmazon提供重要架构组件

避免重复劳

精力投入能使业务与众同事情
Amazon提供高容错服务例排队(SQS服务)邮件转码搜索数据库监控等等所类似服务都必再编写

用户数>千万+

用户达千万级别候考虑策略应该：

AZs模式

同层间执行ELB(弹性负载平衡)除web层应用层数据层等层需要进行ELB

能够自扩展

使用面向服务架构
缓存架构内外数据
使用Amazon S3CloudFrontS3用于存储静态数据jsCSS图像等具足够扩展性CloudFront数据进行缓存
使用Amazon SES进行邮件发送
使用CloudWatch进行监控

数据写入执行策略：

联结 – 根据功能划同数据库
表 – 数据集解主机
部功能放其类型数据库（NoSQL,graph等）
断优化应用整架构堆栈针瓶颈进行析并找解决

Ⅵ 如何高效使用亚马逊EC2之服务可用性与数据存储

1. 在多个Availability Zone（AZ）中部署服务。每个AWS Region内的AZ都是物理上单独隔离的，它们有各自独立的供电系统和网络接入，甚至是两个完全独立的机房。当服务部署在多个AZ下，只有部署的所有AZ都出现故障时，服务才会被完全中断。理论上说，如果服务同时部署在N个AZ的EC2上，那么EC2问题影响服务可用性的概率就降到（0.05N) ×100%。
2. 用Auto Scaling（AS）来自动调度EC2实例。通常来说，当服务遇到一些突发或者预期的高流量时，或者你的服务出现某些异常时，整个服务的可用性会受到极大挑战，而AS机制就是帮助你应对这些情况的。AS机制可以按照之前设定的Scaling Up和Scaling Down条件自动启动或者关闭EC2实例以应对流量变化和服务异常。一般来说，任何在线服务都应该有这种自动横向伸缩的能力，AS就是在基础设施层提供这种能力，而你只需要关注在应用层支持这种能力。当然，如果AS机制不能满足需求，那么完全可以利用EC2的API实现自己的Scaling算法（其实我们就是这么做的）。
3. 用Elastic Load Balancing（ELB）来平衡多个EC2实例的负载。其实，负载均衡是个存在已久的概念，并且在传统的数据中心也已有相应的实现（软件或者直接硬件）。但ELB比起传统数据中心的负载均衡器有以下一些明显的优势。

ELB自身也是自动弹性伸缩的。当有超大流量时（尤其是受网络攻击或者有突发事件时），Load Balancer自身的负载就会是一个巨大的挑战。而ELB是基于EC2实现的，可以非常方便地自动伸缩容量来应对这些状况（注意，ELB自身弹性伸缩对开发人员完全透明，这应该是称它为弹性负载均衡器的原因）。
ELB能非常容易地与AWS的其他服务（如Auto Scaling、Cloud Watch、Route53等）结合使用。尽管ELB可以独立工作，直接向注册的EC2实例分发流量，但向ELB注册一个Auto Scaling Group会是一个更常见的选择。同时，ELB还在利用Cloud Watch确定服务实例的健康状况。另外， ELB的Endpoint也常常作为服务在一个AWS Region的入口而配置在Route53的DNS解析服务中。

4. 在多个数据中心（Region）部署EC2实例。尽管AWS多数据中心的初衷是帮助客户服务全球各地的用（提供更好的网络环境，符合各地的法律需求等），但多数据中心部署也可以帮助我们提高服务的可用性。你可以在一个数据中心彻底瘫痪的情况下把用户导向其他数据中心。但在使用这个方法时，需要注意网络性能和法律风险等相关问题。
在介绍完保证可用性的各种AWS服务后，下面这些使用建议能帮助我们更好地使用这些服务。
1. 尽量在多个AZ中部署大体相当的服务能力（如EC2实例）。尽管EC2可用性是值得信赖的，并且ELB已帮我们很好地平衡负载，但某个AZ整体出现问题的情况还是出现过的。当突发事件发生时，这种多AZ大体平衡的设计可以更好地保证服务可用性。
2. 提供简单的多数据中心切换逻辑。尽管需要多数据中心切换的情形并不是很多，但它却是真实存在的。一个月前，AWS美西数据中心EC2服务就出现问题长达4个多小时。在这期间，我们在美西数据中心的所有服务都不可用，而更严重的是我们服务的绝大部分用户都是来自美西的。幸运的是，我们的服务支持动态多数据中心切换（这个设计初衷是帮助用户动态选择最佳的数据中心），简单地修改一个配置就把所有流量导入到美西数据中心（当然用户的使用体验可能会因为网络延时增加而有所下降）。尽管我们自己实现了数据中心动态切换逻辑，但现在Route53会是一个更好的选择。只需要在Route53中简单设置每个Region Endpoint的Failover逻辑就能达到类似效果。我建议部署在AWS上的全球服务最好使用Route53以增加整体架构的灵活性。

Ⅶ AWS 是否能支持负载均衡

基础架构
AWS分布在全球12个区域里
每个区域对应着一个地理位置，里面含有多个Availability
Zones(可用区)。这些区域设置在北美，南美，欧洲，中东，非洲，亚太区。
每个AZ实质上是单个数据中心，尽管它们可由多个数据中心构建。
每个AZ有着独立的供电系统和互联网连接。
不同AZ之间以低延迟网络进行连接，这种快速网络可消除物理位置带来的速度影响。
每个区域含有至少两个AZ，共计32个AZs。
借助AZ可创建高可用性的程序架构。
AWS在全球还分布有53个偏远区域(Edge locations)

Ⅷ aws是什么公司

AWS - 亚马逊公司旗下云计算服务平台,为世界各地的客户提供一整套基础设施和云解决方案. AWS面向用户提供整套云计算服务,能够帮助企业降低IT投入成本和维护成本, 轻松上云.
AWS中国区域账号注册
AWS中国（宁夏）区域由西云数据运营
AWS中国（北京）区域由光环新网运营
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亚马逊AWS
 编辑亚马逊AWS（Amazon Web Services (AWS) ）是亚马逊提供的专业云计算服务，于2006年推出，以Web服务的形式向企业提供IT基础设施服务，通常称为云计算。其主要优势之一是能够以根据业务发展来扩展的较低可变成本来替代前期资本基础设施费用。
亚马逊网络服务所提供服务包括：亚马逊弹性计算网云（Amazon EC2）、亚马逊简单储存服务（Amazon S3）、亚马逊简单数据库（Amazon SimpleDB）、亚马逊简单队列服务（Amazon Simple Queue Service）以及Amazon CloudFront等。
中文名亚马逊云计算服务外文名Amazon Web Services简    称亚马逊AWS发布时间2006年代表产品Amazon EC2、Amazon S3研发企业亚马逊
目录
1 基本介绍
2 优势
3 利用方式
4 最新动态
基本介绍
编辑
根据其页面介绍，AWS已经为全球190个国家/地区内成百上千家企业提供支持。数据中心位于美国、欧洲、巴西、新加坡和日本。作为云计算领域真正的大佬，一旦亚马逊携AWS正式进入中国，那么对国内相关的云计算企业可能会带来深刻影响，目前国内像阿里巴巴、盛大以及华为都在提供类似云计算服务。 [1] 
优势
编辑
用低廉的月成本替代前期基础设施投资
建立本地基础设施费耗时长、成本高，而且涉及订购、付款、安装和配置昂贵的硬件，而所有这些工作都需要在实际使用硬件之前提前很久完成。利用云计算，您就不需要花时间做这些事情；您只需要按实际用量付费。
推荐使用的产品： Amazon EC2、Amazon S3
持续成本低：缩减您的 IT 总成本
云计算以多种方式帮助您缩减您的 IT 总成本。我们在经济体和效率方面的规模化改进，帮助我们持续降价，而多种定价模式能帮助您优化可变和稳定工作负荷所需的成本。此外，云计算还能降低前期 IT 人力成本和持续 IT 人力成本，您只需投入相当于传统基础设施成本几分之一的成本就能使用高度分散、功能全面的平台。
推荐使用的产品 Amazon EC2、Amazon S3、Amazon Elastic Block Store
灵活性：消除您对基础设施容量需求的猜想
预测客户计划如何使用您的新应用程序很难，而要正确执行亦绝非易事。所以，如果您在部署应用程序前确定了容量，则一般可以避免出现昂贵的闲置资源，或者不必为有限的容量而发愁。如果您的容量用尽，则在获取更多资源前会出现糟糕的用户体验。而利用云计算，这些问题都不会出现。您可以预配置所需的资源量。您可以根据需求轻松扩展资源量。如果您不需要资源量，关掉它们并停止付费就好。
推荐使用的产品： Amazon EC2、Amazon S3、Amazon DynamoDB
速度和灵敏性更快地开发和部署应用程序
利用传统基础设施，需要花数周时间才能采购、交付并运行服务器。这么长的时间期扼杀了创新。利用云计算，您可以根据您的需要预配置资源量。您可以在几分钟内部署数百个甚至数千个服务器，不用跟任何人讨论。这种自助服务环境的变化速度与您开发和部署应用程序一样快，可让您的团队更快、更频繁的进行试验

Ⅸ 如何在aws云平台上构建千万级用户应用

AWS服务概述
高扩展性应用建设并非把应用直接迁移到云平台上就能轻易实现，相反我们需要根据云平台的特性进行专门的设计，这包括选择合适的云服务类型并进行良好的应用架构设计。对于希望基于AWS构建千万级用户应用的开发者而言，不仅需要对区域（Region）、可用区（AZ）和边缘站点等基础设施的分布有所了解，更需要了解不同的AWS服务各自的特点和最佳实践。
AWS的服务可大致按照其所处层面分为三类，从下到上依次是基础服务层、应用服务层、部署和管理层。基础服务层也有两层，下层是计算（EC2、WorkSpaces）、存储（S3、EBS、Glacier、Storage Gateway）、网络（VPC、Direct Connect、ELB、Route53），上层是数据库（RDS、Dynamo、ElastiCache、RedShift）、数据分析（EMR、Data Pipeline、Kinesis）、内容分发（CloudFront）。应用服务层主要是把邮件服务、消息队列服务等通用的功能单独抽离出来。部署和管理层则有用于监控的CloudWatch，用于部署运维工作的BeanStalk、OpsWorks、CloudFormation和CloudTrail等，以及IAM、Federation等身份管理服务。
单机到多实例
传统的单机服务，到AWS上面就是跑在一个EC2实例上，这个实例上跟以前的服务器一样上面安装所有的Web应用、数据库等，搭配一个EIP，外部用Route53做DNS。遇到瓶颈后，简单的扩展就是将小的实例换成大的实例，比如small换成2xlarge、8xlarge，服务结构不变，可以快速实现，但是最终都会遇到极限。
到了这一步，就要从单实例服务变成多实例。这一步骤涉及到Web实例和数据库实例的拆分，数据库可以开始考虑选择SQL或者NoSQL。SQL大家比较熟悉，优点很明显，缺点主要在规模变大之后呈现，不过一般对于百万级用户量内的应用，SQL是能够满足需求的；但如果数据量增长速度很快，数据是非结构化或者半结构化的，应用要求的延时低、写入的速度要求快，那考虑NoSQL会更合适一些。
几百个用户的情况，一个RDS实例+一个Web实例即可满足需求，前端直接用一个EIP，即单机的情况；用户上千的情况，建议启动两个RDS实例+Web实例并将实例部署在不同的可用区，前端用ELB做负载均衡。
对于百万级以下用户的规模，每一个可用区内会有多个Web实例和RDS实例组成的集群，其中Active RDS实例和Standby RDS实例要放在不同的可用区，其他RDS实例均为只读。
到了这个规模之后，再要往上扩展到百万级，就需要改变部分工作负载的设计方式了。
改变部分工作负载的设计方式
第一步可以引入S3和CloudFront。把静态内容从Web实例中迁移到S3上，适合的文件类型包括静态数据（CSS、JS、图片、视频）、日志、备份等。S3具备11个9的持久性，本身是海量存储，可以支撑大量的并发访问，而且成本很低。CDN方面，CloudFront以Web Service接口的方式提供服务，支持动态和静态内容、流式视频，支持根域，支持客户化SSL证书。
第二步可以引入ElastiCache和DynamoDB。ElastiCache是托管的Memcached和Redis服务，API是一样的，两者都是非常快的缓存服务（毫秒级别），区别在于Memcached使用一个AZ，Redis可以跨AZ复制。DynamoDB是NoSQL服务，后台存储基于SSD，平均延时在毫秒级别。
这时候我们可以开始考虑弹性的问题，即应用的自动扩展。弹性的实现有四个前提：
完善的、基于指标的监控体系
自动化构建
自动化部署
集中化日志管理
在AWS上实现自动构建部署，可以选择Beanstalk、OpsWorks或CloudFormation，也可以完全自己写脚本配合定制AMI来实现。Elastic Beanstalk是全自动化的，基于容器实现，适合常规的Web应用；OpsWorks是半自动化的，适合较为复杂的应用开发流程，可以对资源配给、配置管理、应用部署、软件升级、监控、身份控制进行定制化；CloudFormation是基于模板的管理模式，可定制的范围更大。
如果以上都做到，那么一个百万级用户量的应用基本上可以比较好的管理起来。进一步到千万级用户量的规模，我们需要更多的引入面向服务的架构设计，即SOA。
SOA、SOA、SOA
SOA在04、05年讲得比较多，到现在基本上已经是大家都认可的做法，非常适合大规模应用的场景，其核心在于松耦合。
比如消息队列服务SQS，加在模块A和模块B之间，这样即使模块A宕掉了，模块B也仍然可以正常运行一段时间。美国大选网站就是采用了这样的思路，在SQL实例压力大的时候把实例关掉，换上一个更大的实例，因为前面有SQS顶着才可以这样做。
而AWS上的通知服务（SNS）、邮件服务（SES），也建议大家多多采用，而不要自己搭建Web实例来做，因为此类服务在处理海量请求方面的能力要远远超过一般的实现。
千万级规模对数据库的性能挑战是很大的，对于SQL，联邦（federation）、分片（sharding）都是常用的方法，将“热”表、快速写数据迁移到NoSQL也是一种思路。应用的性能挑战方面，重点则在于即时获得反馈（完善实时的监控+报警），以及持续的调优各个模块。