包含阿里云服务器实时同步服务的词条

阿里云ECS集群服务器时间同步解决方案

阿里云ECS实例已经提供了NTP服务器支持，直接启动已配置好的NTP服务即可。

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《阿里云NTP服务器》

《配置Linux实例NTP服务》

在开启服务前，先确保环境配置：

文档 《配置Linux实例NTP服务》 中介绍了CentOS环境下开启NTP服务。

由于本人购买的Ubuntu服务器，下面总结Ubuntu环境下的配置。

执行命令查询所有服务，看ntp服务是否已开启(+号：已开启；-号：未开启):

发现香港地区的服务默认都没有开启ntp服务；但深圳地区的服务器默认已经开启了ntp服务。

执行命令查询ntp进程，发现深圳服务器默认已经开启了ntp服务：

如果未开启ntp服务，执行命令开启ntp服务：

开启成功后，如图：

或者查询ntp相关的进程：

重启后通过如下命令观察NTP的运行状态：

这个命令可以列出目前我们的 NTP 与相关的上层 NTP 的状态，上头的几个字段的意义为：

driftfile /etc/ntp/drift

语法为： restrict IP地址 mask 子网掩码 参数

其中IP地址也可以是default ，default 就是指所有的IP

参考 《ubuntu安装和使用NTP》

RabbitMQ 进阶- 阿里云服务器部署RabbitMQ集群

如果RabbitMQ集群只有一个broker节点，那么该节点的失效将导致整个服务临时性的不可用，并且可能会导致message的丢失（尤其是在非持久化message存储于非持久化queue中的时候）。可以将所有message都设置为持久化，并且使用持久化的queue，但是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题：因为message在发送之后和被写入磁盘并执行fsync之间存在一个虽然短暂但是会产生问题的时间窗。通过publisher的confirm机制能够确保客户端知道哪些message已经存入磁盘，尽管如此，一般不希望遇到因单点故障导致服务不可用。

如果RabbitMQ集群是由多个broker节点构成的，那么从服务的整体可用性上来讲，该集群对于单点失效是有弹性的，但是同时也需要注意：尽管exchange和binding能够在单点失效问题上幸免于难，但是queue和其上持有的message却不行，这是因为queue及其内容仅仅存储于单个节点之上，所以一个节点的失效表现为其对应的queue不可用。

为了提高程序的吞吐量，保持消息的可靠性，一台机器挂了后，RabbitMQ能够正常生产，消费消息。

rabbitmq有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式

Demo级别的，一般只是本机测试玩玩而已，生产环境下不会用的。

在多台机器上启动多个rabbitmq实例，每个机器启动一个。

但是你创建的queue，只会放在一个rabbtimq实例上，但是每个实例都同步queue的元数据(存放含queue数据的真正实例位置)。消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从queue所在实例上拉取数据过来。

示意图

这种方式确实很麻烦，也不怎么好，没做到所谓的分布式，就是个普通集群。

普通集群的方式，确实达到了消息的高可用，但没办法保证可靠性，没做到分布式，简而言之，只是一个普通的集群。

这种模式，才是所谓的rabbitmq的高可用模式，跟普通集群模式不一样的是，你创建的queue，无论元数据还是queue里的消息都会存在于多个实例上，然后每次你写消息到queue的时候，都会自动把消息到多个实例的queue里进行消息同步。

上图中每个节点有一个queue，生产者生产完毕数据后投递到指定交换机的队列，交换机的队列进行消息同步。

每个节点queue都有一个完整的rabbitmq节点，所以这种方式叫做镜像集群

好处： 任何一个节点宕机后，其它节点不受影响，正常使用

坏处：

确保机器中安装了Docker，若未安装，可看：【云原生】Docker入门 – 阿里云服务器Linux环境下安装Docker

查看拉取的镜像

成功运行

设置节点1

浏览器输入 您的ip地址:15673

再次测试即可成功~

File — New — Project — Maven — 直接Next 进入下一步创建普通的Maven工程即可

创建一个默认的Maven聚合工程，将src文件夹删除，该工程就是一个Maven聚合工程

引入依赖如下：

在项目内，新建一个Moudle，rabbitmq-order-producer 默认Maven工程，下一步即可

在项目内，新建一个Moudle，rabbitmq-order-cousumer 默认Maven工程，下一步即可

Maven聚合工程创建完成图

Maven依赖图

自行手写MainApplication即可

创建完成！

编写完成！

启动消费者

交换机

=

15674

15675

成功消费数据！

已成功同步消息~

阿里云服务器ecs怎么用？

如果您已经购买了阿里云ECS，以下是如何使用它的基本步骤：

1、登录控制台

首先，在阿里云官网上登录您的账号，然后进入ECS控制台。

2、创建ECS实例

在ECS控制台中，您可以通过“创建实例”按钮创建ECS实例。

3、连接ECS实例

创建ECS实例后，您可以通过SSH协议等工具连接到ECS实例。

4、配置安全组

为了保障ECS实例的安全，您需要配置安全组，并设置安全组规则。

5、管理ECS实例

在ECS控制台中，您可以管理ECS实例，包括启动、停止、重启、更改配置、升级等操作。此外，您还可以创建自动化运维任务，例如自动备份、自动扩容等。

以上是使用阿里云ECS的基本步骤，阿里云ECS也还有更多高级的功能和服务可供使用。

阿里云主要提供什么服务？

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云