GoogleCloudPlatform/cloud-foundation-fabric 项目中实现双栈负载均衡的技术解析
2025-07-09 13:00:26作者:明树来
在云计算环境中,负载均衡是实现高可用性和可扩展性的关键组件。GoogleCloudPlatform/cloud-foundation-fabric项目中的net-lb-app-ext模块近期实现了对双栈(IPv4+IPv6)负载均衡的支持,这一改进为现代网络架构提供了更全面的支持。
背景与需求
随着IPv6的普及,越来越多的应用需要同时支持IPv4和IPv6协议。传统的单栈负载均衡只能处理单一IP版本,这在现代混合网络环境中显得不够灵活。项目中的net-lb-app-ext模块最初仅支持IPv4,限制了在需要双栈支持场景下的使用。
技术实现
新的实现借鉴了项目中原有的net-lb-ext模块的设计思路,通过引入多转发规则配置来支持双栈。核心改进包括:
- 允许在模块配置中定义多个转发规则
- 每个转发规则可以独立配置IP版本
- 保持与现有API的兼容性
典型的配置示例如下:
module "nlb" {
source = "./fabric/modules/net-lb-ext"
project_id = var.project_id
region = var.region
name = "nlb-test"
backends = [{
group = module.nlb.groups.my-group.self_link
}]
forwarding_rules_config = {
ipv4 = {
version = "IPV4"
}
ipv6 = {
version = "IPV6"
}
}
group_configs = {
my-group = {
zone = "${var.region}-b"
instances = [
module.compute-vm-group-b.id,
]
}
}
}
架构优势
这种实现方式带来了几个显著优势:
- 灵活性:可以灵活配置IPv4、IPv6或双栈负载均衡
- 可扩展性:架构设计为未来支持更多IP版本预留了空间
- 一致性:保持了与项目中其他负载均衡模块相似的配置风格
应用场景
双栈负载均衡特别适用于以下场景:
- 逐步向IPv6迁移的应用
- 需要同时服务IPv4和IPv6客户端的全球化应用
- 符合行业合规性要求必须支持IPv6的系统
技术考量
在实现双栈负载均衡时,需要考虑几个关键因素:
- 后端实例组需要同时配置IPv4和IPv6地址
- 健康检查需要适配双栈环境
- 防火墙规则需要同时允许IPv4和IPv6流量
总结
GoogleCloudPlatform/cloud-foundation-fabric项目中net-lb-app-ext模块对双栈负载均衡的支持,反映了现代云原生架构对多协议支持的需求。这一改进不仅提升了模块的功能性,也为用户构建面向未来的网络架构提供了更好的工具支持。随着IPv6的进一步普及,这种双栈支持将成为负载均衡组件的标配功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878