Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Disorvery экземпляра Hazelcast, работающего во встроенном режиме внутри службы приложений Azure

У меня есть приложение для весенней загрузки с Hazelcast IMDG 3.11.1, работающее в службе приложений Azure, масштабированное до 4 экземпляров.

1. build.gradle dependencies

compile 'com.hazelcast:hazelcast-azure:1.2.1'
compile 'com.hazelcast:hazelcast:3.11.1'
compile 'com.hazelcast:hazelcast-spring:3.11.1'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'

попробовал с плагином обнаружения hazelcast-azure
2. hazelcast.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<hazelcast
  xsi:schemaLocation="http://www.hazelcast.com/schema/config http://www.hazelcast.com/schema/config/hazelcast-config-3.10.xsd"
  xmlns="http://www.hazelcast.com/schema/config"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
    <group>
        <name>${hazelcast.environment.name}</name>
        <password>${hazelcast.environment.password}</password>
    </group>
    <properties>
        <property name="hazelcast.discovery.enabled">true</property>
    </properties>
    <network>
        <port auto-increment="false">5701</port>
        <join>
            <tcp-ip enabled="false" />
            <multicast enabled="false"/>
            <aws enabled="false" />
            <discovery-strategies>
                <!-- class equals to the DiscoveryStrategy not the factory! -->
                <discovery-strategy enabled="true" class="com.hazelcast.azure.AzureDiscoveryStrategy">
                    <properties>
                        <property name="client-id">${platform.azure.client-id}</property>
                        <property name="client-secret">${platform.azure.client-secret}</property>
                        <property name="tenant-id">${platform.azure.client-domain}</property>
                        <property name="subscription-id">${platform.azure.subscription}</property>
                        <property name="cluster-id">${hazelcast.environment.name}</property>
                        <property name="group-name">${hazelcast.environment.name}</property>
                    </properties>
                </discovery-strategy>
            </discovery-strategies>
        </join>
    </network>
...
My Map list
...
</hazelcast>

Плагин, который был углублен в azure, позволяет обнаруживать выделенный кластер, то есть клиент-серверный режим кластера hazelcast.

Есть ли способ включить обнаружение узлов кластера для узлов hazelcast, работающих во встроенном режиме внутри службы приложений Azure?


Ответы:


1

@ Mr.Arjun, сейчас нет, но я создаю новую версию подключаемого модуля Azure Discovery для Hazelcast, который использует Azure REST API, и хотел бы добавить эту функцию (работает для Hazelcast). Не могли бы вы открыть для этого проблему с github в репозитории hazelcast azure на github: https://github.com/hazelcast/hazelcast-azure

01.02.2019
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..