Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как развернуть облачный микросервис Spring в облаке Azure

Я работаю над разработкой микросервисов с использованием Spring Cloud и Netflix Eureka. Теперь я хочу развернуть эти микросервисы в Azure. Я попытался перейти по этой ссылке но я не уверен, что это лучший способ развертывания микросервисов в облаке Azure.

Подскажите, пожалуйста, как лучше всего развернуть этот микросервис в облаке Azure?

azure spring-boot netflix-eureka spring-cloud
16.07.2016

Ответы:


1

Два варианта

  1. Вы можете использовать Spring-Boot и отправить его в контейнер докеров, как docker недавно начал поддержку облака Azure.
  2. Вы можете развернуть с помощью Pivotal Cloud Foundry в Microsoft Azure.
16.07.2016
  • Спасибо Правин за ответ. Я пытаюсь выполнить шаги, указанные в ссылке ниже, но не могу запустить Eureka и другие микросервисы. Не могли бы вы пояснить, почему я не могу использовать эту процедуру (добавив файл web.config) для развертывания наших микросервисов Spring-boot, вместо этого я должен использовать Pivotal Cloud Foundry или Docker в Azure? Ссылка: azure .microsoft.com / en-in / documentation / articles / 18.07.2016
  • Привет Сунил! Не могли бы вы опубликовать трассировку стека и pom.xml для дальнейшего изучения? 18.07.2016
  • Вот ссылка для eureka-server. Я не могу развернуть этот код в Azure, получаю сообщение об ошибке «502 - веб-сервер получил недопустимый ответ, выступая в качестве шлюза или прокси-сервера». 18.07.2016

    • 2

    Теперь вы также можете выполнить развертывание с помощью Azure Spring Cloud.

    https://docs.microsoft.com/en-us/azure/spring-cloud/spring-cloud-tutorial-prepare-app-deployment

    Вы по-прежнему можете использовать службу приложений Azure, но лучше использовать ее для монолитных приложений.

    Что касается архитектуры микросервисов, вам следует использовать Azure Spring-Cloud, поскольку она будет управлять всем за вас.

    04.02.2020
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..