目前，云服务已经广泛的被认可为一种网络基础设施。
传统的IT设施，目前很难满足不同时段，不同硬件的需求。
具体体现在，随着移动互联网，物联网等快速普及，人们使用网络已经作为一种习惯。
导致数据量的快速增加，随之而来的要求计算能力，存储能力，系统弹性扩容等需求也
越来越紧迫。

计算能力，存储能力的限制，体现在由于数据更加多，需求计算的对象范围更加庞大，
要求的存储空间几乎程几何态势增长。
弹性扩容的问题，主要体现在峰值对应上。我想国人对于，12306年关抢票，双11期间，各大网站抢购都比较熟悉。这个时间段的系统，需要更多的负载平衡的后端来应付庞大的请求。

如果采用传统的做法，则需要更多的机器，更多的硬盘，以及随之而来的大量运维成本。
相对于云服务来说，只需要按量购买相关服务，根据需求做相应的配置。

其他，相对于传统做法，实现7 X 24不间断的服务提供，容灾措施，安全防护等，
采用云服务，所付出的成本更加合算。

截止2016，市场上较为靠前的云服务提供者，主要是AWS（Amazon Web Service），微软的Azure，以及阿里云等。在中国市场上，占绝对领先地位的是阿里云，几乎占据半壁江上。
另外，一些国内的其他厂商也快速崛起，比如腾讯云，华为云百度云等。

因为最近公司组织了一次阿里云相关的培训，刚好把以前了解到的一些东西再次系统性的组织一下。
主要的几个方面为：
阿里ECS服务器，对象存储OSS，云关系型数据库RDS，弹性伸缩，专有网络VPC，负载均衡SLB。
后边会陆续总结，记录。

 

借用阿里官方的说明，
云服务器（Elastic Compute Service，简称 ECS）是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务，帮助您快速构建更稳定、安全的应用，提升运维效率，降低 IT 成本，使您更专注于核心业务创新。
由于官方的文档非常完毕，只记载重点内容。

说服客户上云的时候，可以借助以下一些方面进行组织陈述：
稳定性： 服务可用性高达 99.95%，数据可靠性高达 99.9999999%。支持宕机迁移、数据快照备份和回滚、系统性能报警。
容灾备份： 每份数据多份副本，单份损坏可在短时间内快速恢复。
安全性： 支持配置安全组规则、云盾防 DDOS 系统、多用户隔离、防密码破解。
多线接入： 基于边界网关协议（Border Gateway Protocol，BGP）的最优路由算法。BGP 多线机房，全国访问流畅均衡。骨干机房，出口带宽大，独享带宽。
弹性扩容： 10 分钟内可启动或释放 100 台 ECS 实例；支持在线不停机升级带宽；5 分钟内停机升级 CPU 和内存。
成本低：无需一次性大投入，按需购买，弹性付费，灵活应对业务变化。
可控性： 作为 ECS 的用户，您拥有超级管理员的权限，能够完全控制 ECS 实例的操作系统，可以通过管理终端自助解决系统问题，并可以进行部署环境、安装软件等操作。
易用性： 丰富的操作系统和应用软件，使用镜像可一键简单部署同一镜像；可在多台 ECS 实例中快速复制环境，轻松扩展；支持自定义镜像、磁盘盘快照批量创建 ECS 实例。
API 接口： 使用 ECS API 调用管理，通过安全组功能对一台或多台 ECS 实例进行访问设置，使开发使用更加方便。

这些都是官方说法，我自己的理解是稳定性，容灾备份，安全，多线，弹性扩容是最为重要的特性。
这些也是比较好去列举事例，去说服客户，将既存系统移植到云端上。

至于ECS,就比如我们放置服务器的主机。我们可以在主机上安装平时我们在本地电脑上安装的任何软件，比如nginx，tomcat，java等。我们的网站等可以发布在这个服务器上。
由于ECS服务器放置在阿里云端，我们一般上不需要太多关注安全上的一些问题，但是一般的白名单等设定最好还是去配置。
ECS服务器开启云盾可以提高安全等级。

创建ECS服务器的时候，推荐选择自己所在区域的可用区。当然不同区域的ECS服务器的同等配置，费用稍有差别，如果可以忍受这点价格差异，推荐选择离自己进的可用区。
ECS服务器有两种付费方式，如果是自己学习使用，因为是长时间去使用，推荐包月的付费方式。目前假如购买三年的使用时长，几个便宜一半。比较划算，当让选择最低配置的啦。
另外一个小技巧，因为宽带是可以包月，或者按照流量去付费，如果是学习目的的话，大家可以去选择按使用量去付费，因为我们一般不会长时间持续去使用，可以省不少费用。

ECS服务器建立的时候，自带一个系统盘，初始化是40G空间，在这个之上可以再挂载4个其他存储盘。存储盘的种类不同，价格不同。目前支持三种盘，分别为SSD,高速云盘，普通云盘，价格由高到低。
如果在使用过程中，空间不过够，可以再次申请扩大盘的空间，扩大后，**ECS服务器需要重启**。

ECS服务器可以创建快照，快照的概念基本上等同于既存盘的备份。我们可以对于既存的系统盘进行快照备份，防止系统数据的丢失。阿里云的控制台有快照备份策略，可以定期的进行备份。基于备份，我们可以进行创建自定义镜像，这样我们就可以在重新创建ECS服务器的时候，选择该镜像，制作一模一样的ECS服务器。
基于这个特点，我们可以创建灾备服务器，在既存服务器出现问题的时候，基于镜像做恢复。
需要注意的是，根据快照策略创建的快照，有一定的保存期限，如果需要永久保存快照，需要手动创建快照，手动创建的快照不会过期删除。
目前快照和镜像不收费，听说以后会收费。
一点小技巧，我们可以创建按量使用的ECS服务器，学习完成后，创建快照，镜像，然后释放ECS服务器，那么费用会比较少，适合短期学习的朋友。下次继续学习的时候，基于镜像，再次创建ECS服务器。

另外，关于网络的选择，如果在购买的时候，选择的是经典网络，那么生成的ECS服务器，拥有阿里内部的IP地址，也有广域网的IP地址。但是，选择专有网络的话，只会有阿里内部的IP地址。
目前，有很多地域已经不支持经典网络，也就是没有广域网的IP地址。这样，我们访问自己创建的ECS服务器，就需要购买一个EIP，这个是虚拟IP地址，处于专有网络VPC的范畴，在产品与服务里，可以检索到。个人感觉比经典网络使用起来贵一些。
至于不提供广域网的IP地址，官网的解释是因为地址空间有限，当然这个是很大的原因，但是为啥EIP要收费，给个差评。

概要信息如以上所述，至于登陆ECS服务器以后怎么操作，那么就跟你选择的ECS服务器的操作系统有关，我选择的是CentOs，就是Lunix的一种吧，选择的是Putty联系，Winscp上传。
初次之外，阿里有专门的帮助文档，以及API,SDK。
API网址为：https://help.aliyun.com/document_detail/25484.html?spm=5176.doc25485.6.687.6hj0F6
SDK网址为：https://help.aliyun.com/document_detail/25698.html?spm=5176.doc25484.6.920.ltxEWz

我们可以根据以上的工具，自己写程序，去控制ECS服务器的创建，停止，删除，重启等，可以去创建快照，镜像，查看运行状况等。
支持JAVA,PATHON，php等主流语言。

ECS服务器是阿里云最基础的服务，一定需要熟悉掌握。

 

同样借助于官方的解释：
负载均衡（Server Load Balancer）是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。负载均衡可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。

一般上我们如果使用过Nginx，那么对于负载均衡会有一个比较直观上的认识。不过，阿里提供的负载均衡和Nginx不同。
Nginx是开源项目，阿里的负载均衡，基于Nginx做了开发，并且结合LVS，吸取两家之长，做成目前的负载均衡服务。

SLB不单独提供服务，一般结合其他云产品一起使用。
SLB挂载在ECS服务器之前，ECS作为SLB的EndServer来使用。
SLB的构成图如下：

一定需要注意一点，SLB购买时候，需要指定地域，SLB不能关联到不同地域的ECS服务器之前。
比如，你购买的是华东的SLB，那么，SLB下挂载的ECS服务器一定属于华东。
另外，SLB默认是同城容灾的，不需要做额外的配置。

如果你的ECS服务器已经挂载到一个SLB下边，但是SLB不想使用，想释放掉，一定需要注意，他的外部IP会被释放掉，再次申请的话，会生成一个全新的IP地址。
如果SLB已经作为一个网站的入口，那么一定记得修改域名解析的配置。

SLB提供4层（TCP协议和UDP协议）和7层（HTTP和HTTPS协议）的负载均衡服务。
其中7层的请求，支持根据请求的URL，转发到不同的服务器，类似于Nginx。

SLB提供的产品特性里，有几项特别的有用：
## 健康检查
支持对后端ECS进行健康检查，自动屏蔽异常状态的ECS，待该ECS恢复正常后自动解除屏蔽。

## 会话保持
提供会话保持功能，在Session的生命周期内，可以将同一客户端的请求转发到同一台后端ECS上。

## 多可用区
支持在指定可用区创建负载均衡实例，在多可用区部署的地域还支持主备可用区，当主可用区出现故障时，可自动切换到备可用区上提供服务。

## 访问控制
支持白名单控制，通过设置负载均衡监听，仅允许特定IP访问，适用于用户的应用只允许特定IP访问的场景。

## 安全防护
结合云盾，可提供5G以下的防DDOS攻击能力。

## 监控
提供丰富的监控数据，实时了解负载均衡运行状态。

其中几项，如果采用传统的负载均衡，需要做不少的设定或者加工，但是通过使用Aliyun的设施，很容易实现，并且成本不高。

负载均衡是收费的服务，支付方式分为：按使用流量计算，按固定带宽计算。对于学习目的，推荐按照流量计算来购买，实际在项目上的话，需要根据情况再行选择。

经常使用场景虽然在阿里官网上有，还是自己摘录下来：
◆灵活的进行流量分发，适用于具有高访问量的业务

◆横向扩展应用系统的服务能力，适用于各种 web server 和 app server。

◆消除应用系统的单点故障，当其中一部分 ECS 发生故障后，应用系统仍能正常工作。

◆提高应用系统容灾能力，多可用区部署，机房发生故障后，仍能正常工作。

如果有可能尽量去使用SLB，无论是安全性，可用性还是可扩展性，都是我们做系统时候，必须去思考和处理的问题。

关于欠费情况，基本上和ECS的方式相同，24内还提供服务，但是如果超过24小时则停止服务。缴费后，服务能正常启动。
如果超过七天没有处理欠费情况，则基本认定不需要当前的SLB，则会释放实例。

 

借用官方的说法：
阿里云关系型数据库（Relational Database Service，简称 RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和高性能存储，RDS 支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 和 PPAS（Postgre Plus Advanced Server，一种高度兼容 Oracle 的数据库）引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决数据库运维的烦恼。

我们可以看到，目前阿里RDS不支持Oracle，但是需要把自己系统移植到阿里云上，可以去使用PASS，但是性能如何，需要经过测试。
还有一种方案，可以自己购买ECS服务器，在ECS服务器上自己搭建Oracle，但是不能使用阿里RDS的其他一些默认特性。比如，高可用服务，备份恢复服务，监控服务，迁移服务等等。

不使用云RDS，直接购买数据库服务的话，能够获得的售后服务有次数限制。但是,根据阿里讲师的答案，购买阿里云RDS后，基本上售后不需要多余的费用，可以发起任意次工单，从阿里获得想要的技术支持。
如果这个是事实的话，售后支持这块应该能省不少的费用。

阿里RDS默认是同城容灾的。在创建RDS实例时，可以在复数个可用区之间选择主可用区和备份可用区，如果主可用区出现问题，则可切换到备用区。如果想异地灾备，则可将数据通过数据传输服务，定期“复制”到异地的RDS上。不过异地的RDS需要再次购买一个实例，多出一份钱，不过一般用到异地灾备的，都是大型企业（基于法规，金融企业必须异地灾备），不会在乎这点了。

阿里RDS，跟ECS相同，可以按需求升级自身的配置，这点在控制台中，通过简单的操作都可以完成。

一般上，RDS只开启内网访问，但是真的需要外网访问的话（阿里外的服务访问），可以开启外网地址，但是访问模式会自动切换到安全模式，会造成一定性能上的损失，但是可以提升安全等级，防御一定规模的DDos攻击。
当然还可以开启白名单访问，限制可以访问本身数据的IP地址。打开SQL审计，可以及时发现问题，但是本身不可拒绝，需要自己去设计防止SQL注入的程序。

RDS可以自动备份，一般场景下，可以恢复到最近7天的时间点（基于自己的备份时间）。默认的备份时间为七天，最多可以保留两年的时间。基于备份恢复的时候，可以克隆备份，基于备份创建新的RDS实例，找到想要的数据后，通过数据传输组件DTS，来进行恢复。恢复时候，可以基于可视化视图，选择表单位的恢复，或者全库恢复，或者增量恢复。

另外，阿里的RDS还有网页版的管理工具DMS，没有客户端的话，网页就可以实现管理。当然，有外部访问地址的话，也可以通过专门的客户端来访问。

使用场景：

异地容灾

阿里云数据库支持创建异地容灾实例，用户可以通过创建异地容灾实例来抵御多可用区级别的故障。
另外，用户通过 DTS 数据传输服务，可以将自建机房的数据库实时同步到阿里云数据库上任一地域的 RDS 实例里面。即使发生机房损毁的灾难，数据永远在阿里云数据库上有一个备份。

数据多样化存储

RDS 支持搭配云数据库 Memcached 版、云数据库 Redis 版和云数据库 OSS 版等存储产品使用，实现多样化存储扩展。

开放搜索

开放搜索服务（OpenSearch）是一款结构化数据搜索托管服务，为移动应用开发者和网站站长提供简单、高效、稳定、低成本和可扩展的搜索解决方案。 通过 OpenSearch 自带功能，可将 RDS 中的数据自动同步至 OpenSearch 实现各类复杂搜索，如下图所示。

这个特点非常还用，根据阿里自己的模板，我们可以看一下他的一个实现效果：

读写分离

阿里云数据库 MySQL 版支持直接挂载只读实例，分担主实例读取的压力。每个只读实例有独立的连接串，可由应用端自动分配读取压力。

个人感觉这个场景，一定要定义好，那些是只读操作，那些是读写操作。对于系统吞吐量不大的系统，不建议建立只读实例，否则得不偿失。
对于吞吐量大，但是查询功能较多的场景来讲，读写分离会更好一些。

大数据分析

开放数据处理服务（Open Data Processing Service，简称 ODPS）又称大数据计算服务，可服务于批量结构化数据的存储和计算，提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。通过数据集成服务，可将 RDS 数据导入 ODPS，实现大规模的数据计算，如下图所示。

一切数据都有其价值。我们可以把用户的操作履历，能够生成分析数据的表数据，很方便的关联到MaxCompute上，拓展大数据分析方面的功能。当然，需要钱啦。

同时，阿里还有分布式关系数据库DRDS，结合阿里RDS提供服务，根据阿里的官方解释：
分布式关系型数据库服务（Distributed Relational Database Service，简称 DRDS）是阿里巴巴致力于解决单机数据库服务瓶颈问题而自主研发推出的分布式数据库产品。DRDS 高度兼容 MySQL 协议和语法，支持自动化水平拆分、在线平滑扩缩容、弹性扩展、透明读写分离，具备数据库全生命周期运维管控能力。DRDS 前身为淘宝 TDDL，是近千核心应用首选组件。

他的架构如下：

功能当然是强大的，使用起来，可能需要根据具体的业务去选择。基本上的一个准则，那就是数据的拆分要合理。
当然把他当做一个负载均衡的组件来使用，应该也是可以的吧（应该是比较LOW的一种应用场景）。

 

阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS），是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。您可以通过调用 API，在任何应用、任何时间、任何地点上传和下载数据，也可以通过 Web 控制台对数据进行简单的管理。OSS 适合存放任意类型的文件，适合各种网站、开发企业及开发者使用。

使用OSS，官网的介绍有点很多，我自己的体会：
提供企业级多层次安全防护 –> 不怕硬盘坏了
提供多种鉴权和授权机制及白名单、防盗链、主子账号功能 –> 提供安全的网络空间，存储文件
最低只需要0.14元/GB/月 –> 刚刚看了下，20G

方便、快捷的使用方式

• 提供标准的RESTful API接口、丰富的SDK包、客户端工具、控制台。您可以像使用文件一样方便地上传、下载、检索、管理用于Web网站或者移动应用的海量数据。
• 不限文件数量和大小。您可以根据所需存储量无限扩展存储空间，解决了传统硬件存储扩容问题。
• 支持流式写入和读出。特别适合视频等大文件的边写边读业务场景。
• 支持数据生命周期管理。您可以自定义将到期数据批量删除或者转入到低成本的归档服务。

OSS主要应用于以下场景。

图片和音视频等应用的海量存储

OSS可用于图片、音视频、日志等海量文件的存储。各种终端设备、Web网站程序、移动应用可以直接向OSS写入或读取数据。OSS支持流式写入和文件写入两种方式，如下图所示：

网页或者移动应用的静态和动态资源分离

利用BGP带宽，OSS可以实现超低延时的数据直接下载。也可以配合阿里云CDN加速服务，为图片、音视频、移动应用的更新分发提供最佳体验，如下图所示：

云端数据处理

上传文件到OSS后，可以配合媒体转码服务(MTS)和图片处理服务（IMG）进行云端的数据处理，如下图所示：

个人建议在使用OSS时候，根据需求一定将访问级别不高的存储Bucket和级别高的区别开来。
也就是建立多个Bucket，用于网站访问目的等的Bucket可以设定成【公共读】，也就是说大家都可以读，但是写的时候，需要Token认证。
将安全级别高的Bucket设定成私有，也就是说读的时候，也需要安全认证。

 

基础架构

最基本的app架构，不考虑峰值伸缩的情况，符合大多数小型应用的部署。

ECS服务器上部署实际的应用，SLB负责负载均衡，OSS负责文件，图片，log的存储，RDS负责数据库存储的部分。

弹性架构

在基础架构的基础上，多出了弹性伸缩，以及CDN。

ECS服务器上部署实际的应用，SLB负责负载均衡，OSS负责文件，图片，log的存储，RDS负责数据库存储的部分。
弹性伸缩负责在需要的时候，根据事前的定义，增加无状态的ECS服务器数量。
需要注意的是，弹性伸缩所复制的ECS服务器一定是无状态的，否则，会造成问题。
CDN负责静态内容的转发，提高访问性能。这部分内容一般存储在OSS上，OSS在访问时是需要流量的，在一定的条件下，使用CDN，费用会更加低廉。
目前OSS存储收费的分为：存储空间，流量，API访问次数。如果是CDN访问，只会收取流量费用

大数据架构

在弹性伸缩的基础上，加入了阿里自己的大数据产品。

由于在一个平台上，可以无缝加入阿里的大数据产品服务。他的很多产品继承淘宝的技术，因为淘宝以及天猫的提炼，阿里的大数据产品服务已经比较成熟。
但是人工智能以及机器学习还处于公测阶段，距离国际巨头还是有一定的距离的。

应用开发框架

这个接触的应该比较少。

直观上的意思：在应用进入之前，经过Open Search, Log Service, Message Queue。其实是指的能够集成这几个功能。

Open Search，基于结构化数据的检索，淘宝等的搜索都在使用它。如果你去使用，应该基本上可以满足大部分的搜索场景。

Log Service，官方的解释，针对日志类数据的一站式服务，在阿里巴巴集团经历大量大数据场景锤炼而成。您无需开发就能快捷完成数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，帮助提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。
除了传统的Log功能，应该结合大数据分析的能力，可以扩展不少功能。

Message Queue， 能够帮助应用开发者在他们应用的分布式组件上自由的传递数据、通知消息，构建松耦合系统。
目前有两种模型，消息服务提供了两种模型：队列模型，主题模型。
队列模型旨在提供高可靠高并发的一对一消费模型。即队列中的每一条消息都只能够被某一个消费者进行消费。
主题订阅模型旨在提供一对多的发布订阅以及消息通知功能，支持用户实现一站式多种消息通知方式。
这个接触的较少，是以后需要掌握的一门技能。除了阿里的消息队列服务，还有很多类似的产品，不过一通百通，一门就够了。

 

阿里云机器学习

阿里云机器学习平台是构建在阿里云MaxCompute计算平台之上，集数据处理、建模、离线预测、在线预测为一体的机器学习平台。

号称不需要编程，只需要拖拽就可使用实现数据挖掘，数据分析：
* 一站式的算法与智能应用的开发、发布与分享的平台
* 无需编码，据简单的拖拽即可完成数据挖掘，数据分析等功能

主要的名词：
MaxCompute：开放数据处理服务
项目(Project): 项目（也称项目空间）是MaxCompute最基本的组织对象。其他对象，例如表(Table)和实例(Instance)等都归属于某个项目。
实验（Experiment）: 实验是指阿里云机器学习平台用户搭建的数据工作流程或者数据应用。用户需要先建立一个实验实例，然后在实验画布上搭建数据流程。
MaxCompute源表与MaxCompute目标表(Table): 表(Table)是MaxCompute中数据存储对象。与常见的关系型数据类似，MaxCompute中的表逻辑上也是二维结构。源表指一个算法节点的输入，目标表指算法节点的输出。
组件（Nodes）： 组件是用户可以在阿里云机器学习平台上调用执行的最小操作单元， 例如数据导入导出、数据处理、数据分析、模型训练或者预测。
模型（Model）： 模型是特指一个算法或者机器学习训练组件产生的结果数据。模型是一类特殊的组件。
分区(partition) ： MaxCompute表分区

以上的专有名词中，MaxCompute为阿里的大数据工具，机器学习依托于MaxCompute。
MaxCompute源表与目标表可以认为是数据源，以及分析的结果。
至于数据源，可以使OSS文件，可以使用RDS即存数据，也可以直接建表然后导入文件。
组件也就实验的组成单位，在专有界面拖拽，然后按照自己的需求，实现模型设定与分析。

他们之间的关系：
项目为最基础,没有项目，则做不了实验，也就没有模型。

实验是实验自己预测的手段，需要根据数据源来培养自己的模型，进而预测。

虽然还没试验过，但是应该可以将预测的模型，保存下来。
然后通过API调用，进而实现通过参数输入，来预测结果，得到输出。

组件，是【无需编码，据简单的拖拽即可完成数据挖掘，数据分析等功能】的基础

可以看到有很多组件，具体怎么用，还不是很清楚。
不过，根据我的理解，就算知道组件是干什么的，在那些场景下用，但是不理解他的一些机制，应该会有很大的限制。

目前瞅了瞅，机器学习的算法好多。

这个是一个大工程，就从基础的开始吧。估计以后，还要学习统计学的一些知识。
还好python会一点，会有不少的帮助，看来还是多知道一点东西，说不定就在哪里用上了。