Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Исчерпание порта SNAT, вызванное рендерингом приложения Angular на стороне сервера в Службе приложений Azure

У меня есть приложение, созданное с использованием шаблона спа-центра ASP.NET Core Angular (https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/client-side/spa/angular) с включенным рендерингом на стороне сервера (SSR). Приложение развернуто в службе приложений Azure.

Все работает нормально, пока приложение не получит большое количество запросов (~ 1000) за короткий период. В этот момент количество исходящих подключений из службы приложений резко возрастает, и происходит исчерпание порта SNAT. После некоторого устранения неполадок выяснилось, что источником увеличения исходящих подключений является служба узла, которая обращается к самому приложению для выполнения SSR.

Детали выполнения SSR обрабатываются внутри логики предварительного рендеринга ASP.NET Core, поэтому я не уверен, как заставить его повторно использовать HTTP-соединения и / или как настроить поддержку активности в службе узла.

Кто-нибудь знает, как принудительно повторно использовать HTTP-соединения при выполнении SSR с ASP.NET Core? Похоже, должен быть способ сделать это, иначе было бы невозможно масштабировать любое приложение, использующее SSR.

azure node.js azure-web-app-service angular-universal asp.net-core
14.12.2020

Ответы:


1

У вас была возможность ознакомиться с нашим рекомендуемые действия, чтобы избежать исчерпания портов?

Если вы не думаете, что можете легко реализовать пул подключений для своих подключений и вызовов, а вызовы поступают из одного веб-приложения Azure обратно в одно и то же веб-приложение, я могу предложить вам ознакомиться с рекомендацией по конечным точкам службы. Это позволит вам избежать установленных ограничений.

Тем временем, в качестве быстрого решения, вы можете масштабировать свое приложение до большего размера (например, от S1 до S2), поскольку большие размеры предоставляют вам больше исходящих подключений.

17.12.2020
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..