 API7 ⽹关技术⽩⽪书个⽤⼾进⾏权限资源划分,⽤⼾不可越权访问资 源。⽀持账⼾密码登陆与SSO登陆; • 权限系统:内置基于⻆⾊的权限管理系统(RBAC),管理员可借助控制台创建不同⻆⾊,通过将 ⽤⼾与⻆⾊绑定,可实现针对某类⽤⼾细粒度的权限管控; • 多租⼾(多⼯作分区):⽀持基于⼯作分区隔离的多租⼾模型,管理员可创建不同的⼯作分区,并 指定哪些⽤⼾对⼯作分区有哪些资源的访问权限; • 多环境 eader filter、bodyfilter、log等。 分析监控 6. API7集成Prometheus以获取详细API调⽤数据,包括但不限于访问来源、成功率、95值、99值、 成功/失败响应码分布、QPS等指标。 Dashboard 7. 内置控制⾯板与ManagerAPI,前者⽅便⽤⼾通过可视化⾯板进⾏规则配置,后者⽅便⽤⼾使⽤⾃动 化⼯具或集成到内部业务中,以控制⽹关节点。 指定的状态码。 流量 控制 limit-conn 启⽤该插件后,将限制请求并发数量。 限流限速 limit-count 启⽤该插件后,在⼀个固定时间窗⼝内,超过预设值的请求 将被拒绝。 limit-req 启⽤该插件后,将使⽤漏桶算法限制请求速率。 traffic-split 该插件允许我们动态控制指向不同上游服务的流量⽐。 灰度 Serv erles0 码力 | 19 页 | 1.12 MB | 1 年前3 API7 ⽹关技术⽩⽪书个⽤⼾进⾏权限资源划分,⽤⼾不可越权访问资 源。⽀持账⼾密码登陆与SSO登陆; • 权限系统:内置基于⻆⾊的权限管理系统(RBAC),管理员可借助控制台创建不同⻆⾊,通过将 ⽤⼾与⻆⾊绑定,可实现针对某类⽤⼾细粒度的权限管控; • 多租⼾(多⼯作分区):⽀持基于⼯作分区隔离的多租⼾模型,管理员可创建不同的⼯作分区,并 指定哪些⽤⼾对⼯作分区有哪些资源的访问权限; • 多环境 eader filter、bodyfilter、log等。 分析监控 6. API7集成Prometheus以获取详细API调⽤数据,包括但不限于访问来源、成功率、95值、99值、 成功/失败响应码分布、QPS等指标。 Dashboard 7. 内置控制⾯板与ManagerAPI,前者⽅便⽤⼾通过可视化⾯板进⾏规则配置,后者⽅便⽤⼾使⽤⾃动 化⼯具或集成到内部业务中,以控制⽹关节点。 指定的状态码。 流量 控制 limit-conn 启⽤该插件后,将限制请求并发数量。 限流限速 limit-count 启⽤该插件后,在⼀个固定时间窗⼝内,超过预设值的请求 将被拒绝。 limit-req 启⽤该插件后,将使⽤漏桶算法限制请求速率。 traffic-split 该插件允许我们动态控制指向不同上游服务的流量⽐。 灰度 Serv erles0 码力 | 19 页 | 1.12 MB | 1 年前3
 从Apache APISIX 来看API 网关的演进愿景:快速处理所有业务流量 微服务的演进史 1. 从单体到微服务 痛点:大量的重复开发 技术变革:容器 2. 微服务从类库到 proxy • Spring CLoud • Dubbo 痛点:语言绑定、升级难 3. 微服务从 proxy 到 sidecar • 技术变革:云原生 • proxy 的痛点:路由、上游、证书等不能动态 4. 从 sidecar 到 Service Mesh0 码力 | 24 页 | 1.36 MB | 1 年前3 从Apache APISIX 来看API 网关的演进愿景:快速处理所有业务流量 微服务的演进史 1. 从单体到微服务 痛点:大量的重复开发 技术变革:容器 2. 微服务从类库到 proxy • Spring CLoud • Dubbo 痛点:语言绑定、升级难 3. 微服务从 proxy 到 sidecar • 技术变革:云原生 • proxy 的痛点:路由、上游、证书等不能动态 4. 从 sidecar 到 Service Mesh0 码力 | 24 页 | 1.36 MB | 1 年前3
 基于 Apache APISIX 的下一代微服务架构 -- 从 0 到 1:APISIX 的 Apache 之路愿景:快速处理所有业务流量 微服务的演进史 1. 从单体到微服务 痛点:大量的重复开发 技术变革:容器 2. 微服务从类库到 proxy • Spring CLoud • Dubbo 痛点:语言绑定、升级难 3. 微服务从 proxy 到 sidecar • 技术变革:云原生 • proxy 的痛点:路由、上游、证书等不能动态 4. 从 sidecar 到 Service Mesh0 码力 | 33 页 | 1.55 MB | 1 年前3 基于 Apache APISIX 的下一代微服务架构 -- 从 0 到 1:APISIX 的 Apache 之路愿景:快速处理所有业务流量 微服务的演进史 1. 从单体到微服务 痛点:大量的重复开发 技术变革:容器 2. 微服务从类库到 proxy • Spring CLoud • Dubbo 痛点:语言绑定、升级难 3. 微服务从 proxy 到 sidecar • 技术变革:云原生 • proxy 的痛点:路由、上游、证书等不能动态 4. 从 sidecar 到 Service Mesh0 码力 | 33 页 | 1.55 MB | 1 年前3
 APISEVEN 和Kong EE 的性能评测件。WRK2⼯具返回每个测试的延迟分布和状态代码摘要。压测⼯具将延迟测量发出单个API请求和 收到API响应的时间间隔。因此,如果我们在60秒内每秒发出10,000个请求,压测⼯具就会记录 600,000个延迟值。我们⽤这些数据来统计测试结果。 该测试还需要⼀个能够监听和响应请求的后端API(部署在NGINXOSS上),我们的后端API监听⼀ 个GET请求,例如: http://localhost:8000/test_uri 测开始,扩⼤到20,000rps。我们每个测试都进⾏了60秒。我们捕获了50%、90%、95%、99%、 99.9%和99.99%时的请求响应延迟,以及在测试期间看到的最⼤延迟。我们记录了导致中位数最⼤值 的测试。错误状态码包括HTTP状态码429TooManyRequests或任何5xx码,最常⻅的是500 InternalServerError。100%的成功率(如果 API⽹关控制平⾯+存储: Kong:PostgreSQL|API7:etcd 1 c4.2xlarge 上游服务器 1 c5n.2xlarge 环境清单 名称 值 Ping延迟(两个服务器之间) ⼩于0.150ms 操作系统(API7) CentOS7.8 操作系统(KongEE) AmazonLinux2 速率限制(API7)0 码力 | 14 页 | 1.11 MB | 1 年前3 APISEVEN 和Kong EE 的性能评测件。WRK2⼯具返回每个测试的延迟分布和状态代码摘要。压测⼯具将延迟测量发出单个API请求和 收到API响应的时间间隔。因此,如果我们在60秒内每秒发出10,000个请求,压测⼯具就会记录 600,000个延迟值。我们⽤这些数据来统计测试结果。 该测试还需要⼀个能够监听和响应请求的后端API(部署在NGINXOSS上),我们的后端API监听⼀ 个GET请求,例如: http://localhost:8000/test_uri 测开始,扩⼤到20,000rps。我们每个测试都进⾏了60秒。我们捕获了50%、90%、95%、99%、 99.9%和99.99%时的请求响应延迟,以及在测试期间看到的最⼤延迟。我们记录了导致中位数最⼤值 的测试。错误状态码包括HTTP状态码429TooManyRequests或任何5xx码,最常⻅的是500 InternalServerError。100%的成功率(如果 API⽹关控制平⾯+存储: Kong:PostgreSQL|API7:etcd 1 c4.2xlarge 上游服务器 1 c5n.2xlarge 环境清单 名称 值 Ping延迟(两个服务器之间) ⼩于0.150ms 操作系统(API7) CentOS7.8 操作系统(KongEE) AmazonLinux2 速率限制(API7)0 码力 | 14 页 | 1.11 MB | 1 年前3
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