Как распределить избыточную нагрузку пользовательского трафика на Google App Engine от виртуальной машины Google Compute?работает Django с Apache - PullRequest
Новая
       26

Как распределить избыточную нагрузку пользовательского трафика на Google App Engine от виртуальной машины Google Compute?работает Django с Apache

0 голосов
/ 06 июня 2019

Я запускаю django на экземпляре виртуальной машины Google, используя apache и mod wsgi ... Однако я не уверен в параллельных запросах, которые мое приложение получит от пользователей, и хотел бы знать, могу ли я передать избыточную нагрузку на виртуальную машину в механизм приложений автоматически, чтобы предотвратить сбой сервера.

Я не могу найти какое-либо решение, которое позволяет запускать кластер kubernetes или контейнеры docket для эффективного управления нагрузкой. но нужно избавиться от этой проблемы и отправить лишнюю нагрузку в GAE.

1 Ответ

1 голос
/ 07 июня 2019

Если вы хотите проанализировать трафик, задержку и загрузку ваших ресурсов и приложений, я бы порекомендовал вам начать с Stackdriver Trace.

Согласно документации, Stackdriver Trace - это распределенная система трассировки, которая собирает данные о задержках из ваших приложений и отображает их в консоли облачной платформы Google. Вы можете отслеживать, как запросы распространяются через ваше приложение, и получать подробные сведения о производительности в режиме реального времени. Stackdriver Trace автоматически анализирует все трассировки вашего приложения для генерации подробных отчетов о задержках с поверхностным снижением производительности и может собирать трассировки со всех ваших виртуальных машин, контейнеров или проектов Google App Engine.

Как только вы определили трафик пользователя или у вас есть лучшее представление об этом, вы можете попробовать использовать " Группы экземпляров ".

GCE предлагает два вида групп экземпляров виртуальных машин:

  • Группы управляемых экземпляров (MIG) позволяют работать с приложениями на нескольких идентичных виртуальных машинах. Вы можете сделать свои рабочие нагрузки масштабируемыми и высокодоступными, используя преимущества автоматических служб MIG, в том числе: автоматическое масштабирование, автоматическое исцеление, региональное (многозонное) развертывание и автоматическое обновление.

  • Неуправляемые группы экземпляров позволяют распределять нагрузку на парк виртуальных машин, которыми вы управляете сами.

...