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标题: 云盘算公有 [打印本页]

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作者: 星球的眼睛    时间: 2025-4-15 14:33
标题: 云盘算公有
1.创建vpc
2.创建子网
3.创建互联网网关
4.创建路由表指向互联网网关
5.在子网中编辑路由表关联
5.在子网中修改自动分配IPV4IP
1.创建EC2
在安全中设置入站规则，编辑安全组添加规则TCP 7777 0.0.0.0
2.连接创建密钥对，用puttygen先打开刚才下载的密钥对，需要转换格式成ppk
3.在putty中输入EC2的公网IP,同时在window中Appearance中修改change中修改字体巨细，在connection的SSH的Auth连接到刚才的转换的文件
4.用户名默认为ec2-user
5.切换到root目录下，sudo -i
wget http
/root/server_demo
(可以再开一个窗口进行访问，Duplicate Session）
netstat -ntpl
curl localhost:7777
得到helloword是乐成
浏览器访问 http://公网IP:7777
最后提交http://公网IP:7777
1.右键ec2，映像和模板，从实例创建模板
2.进行server_demo设置
3.添加ELB负载均衡器
4.负载均衡器的安全组需要特殊命名，所以要先创建安全组要有8888
5.创建完的负载均衡器是用DNS在浏览器网址上进行访问http://ELB的DNS:8888
6.在ELB中注册目的Register targets，将新建的三台添加进去，反面写7777

1.创建EC2的方法
2.VPC选择新创建的，在下面的高级具体信息谁人输入部署的手册
在大流量来的时候创建ELB，在大流量走的时候删除集群
在亚马逊云中作为架构师，部署消息队列，部署一个兼容mysql的数据库，数据库中包罗一张名为kv的表，该表拥有两个字符类型的字段mykey和myvalue，server_ai必须对该表可读，server_ai乐成启动的条件是必循乐成连接ai消息队列和数据库，server_ai乐成运行后，会不绝接受工作信息，server_ai乐成处置惩罚信息后会把处置惩罚结果发送到AI消息队列，消息队列处置惩罚结果：处置惩罚结果内消息属性内里包罗名为“mykey”和“myvalue”的两个属性。提取对应的值存入数据库中
团体架构设计思路

• 消息队列：选择 Amazon SQS（Simple Queue Service）作为消息队列服务，用于在 server_ai 与其他组件之间传递消息。
  
• 兼容 MySQL 的数据库：使用 Amazon Aurora MySQL 兼容版，它提供了与 MySQL 相同的功能和兼容性，同时具备亚马逊云的高可用性和可扩展性。
  
• 数据库表设计：创建一个名为 kv 的表，包罗两个字符类型的字段 mykey 和 myvalue。
  
• server_ai：一个运行在亚马逊云上的应用步伐服务，负责从消息队列接收工作信息，处置惩罚后将结果发送回消息队列。
  

具体实施步骤

1. 部署 Amazon SQS 消息队列

• 创建队列：   
  
  
  
  • 登录亚马逊云管理控制台，导航到 Amazon SQS 服务。
    
  • 点击“创建队列”，选择“标准队列”（根据需求也可选择 FIFO 队列）。
    
  • 为队列命名，例如 ai-work-queue 和 ai-result-queue，分别用于工作信息的接收和结果的处置惩罚。
    
  • 设置其他选项，如可见性超时、消息保存期等，根据业务需求进行设置。
    
  
  

2. 部署 Amazon Aurora MySQL 兼容版数据库

• 创建数据库集群：   
  
  
  
  • 导航到 Amazon RDS 服务，选择“创建数据库”。
    
  • 选择“Amazon Aurora”，在引擎类型中选择“MySQL 兼容版”。
    
  • 设置数据库集群的具体信息，如集群标识符、数据库实例规格、存储容量等。
    
  • 设置数据库的用户名和密码，确保安全性。
    
  • 设置网络和安全性设置，如 VPC、子网、安全组等，确保 server_ai 可以或许访问数据库。
    
  
  
• 创建数据库表：   
  
  
  
  • 使用数据库管理工具（如 MySQL Workbench）连接到新创建的 Aurora MySQL 数据库。
    
  • 执行以下 SQL 语句创建 kv 表：
    
  
  

sql复制代码

	CREATE TABLE kv (
	mykey VARCHAR(255) NOT NULL,
	myvalue VARCHAR(255),
	PRIMARY KEY (mykey)
	);

3. 设置 server_ai 的连接和运行逻辑

• 连接 Amazon SQS 消息队列：   
  
  
  
  • 在 server_ai 的代码中，使用适当的 SDK（如 Boto3 对于 Python）连接到 ai-work-queue 消息队列。
    
  • 编写代码从队列中接收工作信息，并进行处置惩罚。
    
  
  
• 连接 Amazon Aurora MySQL 数据库：   
  
  
  
  • 使用适当的数据库连接库（如 `mysql-connector-```python
    import boto3
    import mysql.connector
    import json
    
  
  

设置 Amazon SQS 客户端

sqs_client = boto3.client('sqs', region_name='your-region')
work_queue_url = 'https://sqs.your-region.amazonaws.com/your-account-id/ai-work-queue'
result_queue_url = 'https://sqs.your-region.amazonaws.com/your-account-id/ai-result-queue'
设置 Amazon Aurora MySQL 数据库连接

db_config = {
'user': 'your-username',
'password': 'your-password',
'host': 'your-aurora-endpoint',
'database': 'your-database-name'
}
def receive_work_message():
response = sqs_client.receive_message(
QueueUrl=work_queue_url,
MaxNumberOfMessages=1
)
if 'Messages' in response:
return response['Messages'][0]
return None
def process_work_message(message_body):
# 在这里实现工作信息的处置惩罚逻辑
# 假设处置惩罚结果为 mykey='key1', myvalue='value1'
return {'mykey': 'key1', 'myvalue': 'value1'}
def send_result_message(result):
sqs_client.send_message(
QueueUrl=result_queue_url,
MessageBody='Result message',
MessageAttributes={
'mykey': {'DataType': 'String', 'StringValue': result['mykey']},
'myvalue': {'DataType': 'String', 'StringValue': result['myvalue']}
}
)
def store_result_in_db(result):
try:
connection = mysql.connector.connect(**db_config)
cursor = connection.cursor()
sql = "INSERT INTO kv (mykey, myvalue) VALUES (%s, %s) ON DUPLICATE KEY UPDATE myvalue = VALUES(myvalue)"
cursor.execute(sql, (result['mykey'], result['myvalue']))
connection.commit()
except mysql.connector.Error as err:
print(f"Error: {err}")
finally:
if connection.is_connected():
cursor.close()
connection.close()
def main():
while True:
message = receive_work_message()
if message:
message_body = json.loads(message['Body'])
result = process_work_message(message_body)
send_result_message(result)
store_result_in_db(result)
# 删除已处置惩罚的消息
sqs_client.delete_message(
QueueUrl=work_queue_url,
ReceiptHandle=message['ReceiptHandle']
)
if name == 'main':
main()

复制代码

	#### 4. 设置安全性和权限
	- **IAM 脚色和策略**：
	- 为 `server_ai` 创建一个 IAM 脚色，并附加适当的策略，答应其访问 Amazon SQS 消息队列和 Amazon Aurora MySQL 数据库。
	- 确保策略中包罗对 `sqs:SendMessage`、`sqs:ReceiveMessage`、`sqseleteMessage` 等 SQS 操作的权限，以及对 RDS 数据库的连接和操作权限。
	- **安全组**：
	- 检查 Amazon Aurora MySQL 数据库的安全组设置，确保答应 `server_ai` 所在的实例或网络访问数据库。
	- 同样，检查 Amazon SQS 消息队列的访问策略，确保 `server_ai` 具有相应的权限。
	### 总结
	通过以上步骤，你可以在亚马逊云中部署一个兼容 MySQL 的数据

#### 4. 设置安全性和权限
- **IAM 脚色和策略**：
    - 为 `server_ai` 创建一个 IAM 脚色，并附加适当的策略，答应其访问 Amazon SQS 消息队列和 Amazon Aurora MySQL 数据库。
    - 确保策略中包罗对 `sqs:SendMessage`、`sqs:ReceiveMessage`、`sqseleteMessage` 等 SQS 操作的权限，以及对 RDS 数据库的连接和操作权限。

- **安全组**：
    - 检查 Amazon Aurora MySQL 数据库的安全组设置，确保答应 `server_ai` 所在的实例或网络访问数据库。
    - 同样，检查 Amazon SQS 消息队列的访问策略，确保 `server_ai` 具有相应的权限。

### 总结
通过以上步骤，你可以在亚马逊云中部署一个兼容 MySQL 的数据库和消息队列，并实现 `server_ai` 的功能，使其可以或许乐成连接消息队列和数据库，处置惩罚工作信息并将结果存储到数据库中。在现实应用中，你可能需要根据具体的业务需求对架构和代码进行进一步的优化和调整。
团体架构设计思路

• 消息队列：选择 Amazon SQS（Simple Queue Service）作为消息队列服务，用于在 server_ai 与其他组件之间传递消息。
  
• 兼容 MySQL 的数据库：使用 Amazon Aurora MySQL 兼容版，它提供了与 MySQL 相同的功能和兼容性，同时具备亚马逊云的高可用性和可扩展性。
  
• server_ai 部署方式：提供两种选择，一种是使用 Amazon EC2 实例直接部署，另一种是使用 Amazon ECS（Elastic Container Service）容器化部署，以淘汰资源扣分。
  
• 数据库表设计：创建一个名为 kv 的表，包罗两个字符类型的字段 mykey 和 myvalue。
  
• 图形化界面连接：使用亚马逊云提供的图形化界面工具（如 RDS 控制台和 EC2/ECS 控制台）进行连接和管理。
  

具体实施步骤

1. 部署 Amazon SQS 消息队列

• 创建队列：   
  
  
  
  • 登录亚马逊云管理控制台，导航到 Amazon SQS 服务。
    
  • 点击“创建队列”，选择“标准队列”（根据需求也可选择 FIFO 队列）。
    
  • 为队列命名，例如 ai-work-queue 和 ai-result-queue，分别用于工作信息的接收和结果的处置惩罚。
    
  • 设置其他选项，如可见性超时、消息保存期等，根据业务需求进行设置。
    
  
  

2. 部署 Amazon Aurora MySQL 兼容版数据库

• 创建数据库集群：   
  
  
  
  • 导航到 Amazon RDS 服务，选择“创建数据库”。
    
  • 选择“Amazon Aurora”，在引擎类型中选择“MySQL 兼容版”。
    
  • 设置数据库集群的具体信息，如集群标识符、数据库实例规格、存储容量等。
    
  • 设置数据库的用户名和密码，确保安全性。
    
  • 设置网络和安全性设置，如 VPC、子网、安全组等，确保 server_ai 可以或许访问数据库。
    
  
  
• 创建数据库表：   
  
  
  
  • 使用数据库管理工具（如 MySQL Workbench）连接到新创建的 Aurora MySQL 数据库。
    
  • 执行以下 SQL 语句创建 kv 表：
    
  
  

sql复制代码

	CREATE TABLE kv (
	mykey VARCHAR(255) NOT NULL,
	myvalue VARCHAR(255),
	PRIMARY KEY (mykey)
	);

3. 设置 server_ai 的连接和运行逻辑

方案一：使用 Amazon EC2 实例直接部署

• 创建 EC2 实例：   
  
  
  
  • 导航到 Amazon EC2 服务，点击“启动实例”。
    
  • 选择合适的 Amazon 系统映像（AMI），如 Amazon Linux 2 或 Ubuntu。
    
  • 设置实例类型、存储、网络和安全组等设置。
    
  • 在安全组中，确保开放必要的端口（如 3306 用于数据库连接，80/443 用于可能的 Web 服务访问）。
    
  
  
• 安装依靠和部署代码：   
  
  
  
  • 使用 SSH 连接到 EC2 实例。
    
  • 安装必要的软件包，如 Python、Boto3（用于与 SQS 交互）、MySQL 连接库等。
    
  • 将 server_ai 的代码上传到实例上，并设置好数据库连接信息和 SQS 队列 URL。
    
  
  
• 编写 server_ai 代码：
  

python复制代码

	import boto3
	import mysql.connector
	import json
	# 设置 Amazon SQS 客户端
	sqs_client = boto3.client('sqs', region_name='your-region')
	work_queue_url = 'https://sqs.your-region.amazonaws.com/your-account-id/ai-work-queue'
	result_queue_url = 'https://sqs.your-region.amazonaws.com/your-account-id/ai-result-queue'
	# 设置 Amazon Aurora MySQL 数据库连接
	db_config = {
	'user': 'your-username',
	'password': 'your-password',
	'host': 'your-aurora-endpoint',
	'database': 'your-database-name'
	}
	def receive_work_message():
	response = sqs_client.receive_message(
	QueueUrl=work_queue_url,
	MaxNumberOfMessages=1
	)
	if 'Messages' in response:
	return response['Messages'][0]
	return None
	def process_work_message(message_body):
	# 在这里实现工作信息的处置惩罚逻辑
	# 假设处置惩罚结果为 mykey='key1', myvalue='value1'
	return {'mykey': 'key1', 'myvalue': 'value1'}
	def send_result_message(result):
	sqs_client.send_message(
	QueueUrl=result_queue_url,
	MessageBody='Result message',
	MessageAttributes={
	'mykey': {'DataType': 'String', 'StringValue': result['mykey']},
	'myvalue': {'DataType': 'String', 'StringValue': result['myvalue']}
	}
	)
	def store_result_in_db(result):
	try:
	connection = mysql.connector.connect(**db_config)
	cursor = connection.cursor()
	sql = "INSERT INTO kv (mykey, myvalue) VALUES (%s, %s) ON DUPLICATE KEY UPDATE myvalue = VALUES(myvalue)"
	cursor.execute(sql, (result['mykey'], result['myvalue']))
	connection.commit()
	except mysql.connector.Error as err:
	print(f"Error: {err}")
	finally:
	if connection.is_connected():
	cursor.close()
	connection.close()
	def main():
	while True:
	message = receive_work_message()
	if message:
	message_body = json.loads(message['Body'])
	result = process_work_message(message_body)
	send_result_message(result)
	store_result_in_db(result)
	# 删除已处置惩罚的消息
	sqs_client.delete_message(
	QueueUrl=work_queue_url,
	ReceiptHandle=message['ReceiptHandle']
	)
	if __name__ == '__main__':
	main()

方案二：使用 Amazon ECS 容器化部署

• 创建 ECS 集群：   
  
  
  
  • 导航到 Amazon ECS 服务，点击“创建集群”。
    
  • 选择“网络仅限”或“EC2 Linux + 网络”集群模板，根据需求进行设置。
    
  
  
• 创建使命界说：   
  
  
  
  • 在 ECS 控制台中，点击“使命界说”，然后点击“创建新使命界说”。
    
  • 选择“Fargate”或“EC2”启动类型，根据需求进行设置。
    
  • 设置使命的脚色、网络模式、容器界说等。
    
  • 在容器界说中，添加 server_ai 的容器镜像，并设置情况变量（如数据库连接信息和 SQS 队列 URL）。
    
  
  
• 创建服务：   
  
  
  
  • 在 ECS 控制台中，点击“服务”，然后点击“创建服务”。
    
  • 选择之前创建的集群和使命界说。
    
  • 设置服务的具体信息，如使命数量、负载均衡器等。
    
  
  
• 构建和推送容器镜像：   
  
  
  
  • 在本地开发情况中，使用 Docker 构建 server_ai 的容器镜像。
    
  • 将容器镜像推送到 Amazon ECR（Elastic Container Registry）或其他容器镜像仓库。
    
  
  
• 编写 server_ai 代码：与 EC2 方案中的代码类似，但可以通过情况变量来获取数据库连接信息和 SQS 队列 URL。
  

4. 设置安全性和权限

• IAM 脚色和策略：   
  
  
  
  • 为 server_ai 创建的 EC2 实例或 ECS 使命执行脚色附加适当的策略，答应其访问 Amazon SQS 消息队列和 Amazon Aurora MySQL 数据库。
    
  • 确保策略中包罗对 sqs:SendMessage、sqs:ReceiveMessage、sqseleteMessage 等 SQS 操作的权限，以及对 RDS 数据库的连接和操作权限。
    
  
  
• 安全组：   
  
  
  
  • 检查 Amazon Aurora MySQL 数据库的安全组设置，确保答应 server_ai 所在的 EC2 实例或 ECS 使命的网络访问数据库。
    
  • 同样，检查 Amazon SQS 消息队列的访问策略，确保 server_ai 具有相应的权限。
    
  
  

5. 使用图形化界面连接

• 连接数据库：   
  
  
  
  • 在 RDS 控制台中，可以找到数据库的连接字符串和端点信息。
    
  • 使用数据库管理工具（如 MySQL Workbench），通过输入连接字符串、用户名和密码来连接到数据库。
    
  
  
• 连接 EC2 实例：   
  
  
  
  • 在 EC2 控制台中，选择要连接的实例，点击“连接”按钮。
    
  • 根据实例的操作系统，选择合适的连接方式（如 SSH 客户端连接）。
    
  
  
• 连接 ECS 集群和服务：   
  
  
  
  • 在 ECS 控制台中，可以查看集群、使命和服务的具体信息。
    
  • 可以使用 AWS CLI 或 AWS SDK 来管理和监控 ECS 资源。
    
  
  

总结

通过以上步骤，你可以在亚马逊云中部署一个兼容 MySQL 的数据库和消息队列，并实现 server_ai 的功能，使其可以或许乐成连接消息队列和数据库，处置惩罚工作信息并将结果存储到数据库中。你可以根据现实需求选择使用 EC2 或 ECS 来部署 server_ai。在现实应用中，你可能需要根据具体的业务需求对架构和代码进行进一步的优化和调整。

3. 安装数据库客户端工具
本地盘算机：
根据数据库类型安装相应的客户端工具。例如：
MySQL：安装 MySQL Workbench 或使用命令行工具 mysql。
PostgreSQL：安装 pgAdmin 或使用命令行工具 psql。
Redshift：使用 SQL Workbenches/J 或 AWS 提供的工具。
EC2 实例：
通过 SSH 连接到 EC2 实例，并安装相应的数据库客户端工具。例如：
bash
sudo yum install mysql -y  # 对于 MySQL
sudo yum install postgresql -y  # 对于 PostgreSQL
4. 测试连接
本地盘算机：
使用客户端工具输入数据库的终端节点、端标语、用户名和密码进行连接。
例如，使用命令行工具连接 MySQL：
bash
mysql -h mydb.xxxxxxxxxx.us-east-1.rds.amazonaws.com -P 3306 -u myuser -p
EC2 实例：
在 EC2 实例上使用相同的命令或客户端工具进行连接。
5. 使用 IAM 数据库认证（可选）
对于支持 IAM 数据库认证的数据库（如 Amazon Aurora），可以使用 IAM 脚色和策略来管理数据库访问权限，而无需存储数据库密码。
步骤：
在 RDS 控制台中启用 IAM 数据库认证。
创建 IAM 脚色并附加到需要访问数据库的 EC2 实例或用户。
使用 IAM 令牌生成数据库密码并连接数据库。

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