惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
C
Cisco Blogs
The Hacker News
The Hacker News
T
Tor Project blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
The GitHub Blog
The GitHub Blog
A
Arctic Wolf
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
The Register - Security
The Register - Security
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
P
Palo Alto Networks Blog
Vercel News
Vercel News
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
I
InfoQ
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
M
MIT News - Artificial intelligence
I
Intezer
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
U
Unit 42
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
L
LINUX DO - 热门话题
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Cyberwarzone
Cyberwarzone
P
Proofpoint News Feed
P
Proofpoint News Feed
B
Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
博客园 - 叶小钗
Recorded Future
Recorded Future
Last Week in AI
Last Week in AI
N
News and Events Feed by Topic
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Engineering at Meta
Engineering at Meta
G
Google Developers Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Google DeepMind News
Google DeepMind News
WordPress大学
WordPress大学
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
MyScale Blog
MyScale Blog
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Schneier on Security
Schneier on Security
N
News | PayPal Newsroom
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
H
Help Net Security
博客园 - 聂微东
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
G
GRAHAM CLULEY

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Не только про производительность — как балансировщик нагрузки обеспечивает отказоустойчивость
DSol («Цифро · 2026-04-28 · via Все публикации подряд на Хабре

Не только про производительность — как балансировщик нагрузки обеспечивает отказоустойчивость

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели542

Обзор

Когда мы говорим балансировщик нагрузки, обычно имеем в виду устройство для распределения трафика между серверами, чтобы избежать их перегрузки. Но в реальной инфраструктуре не менее важна и другая задача — обеспечение отказоустойчивости.

В этой статье, опираясь на наш практический опыт внедрений и эксплуатации, разберём, как с помощью балансировщика выстраивается отказоустойчивая инфраструктура — от проверки состояния отдельных серверов до геораспределённых сценариев.

Отказоустойчивость на уровне группы серверов

Начнём с самого простого сценария — когда заказчик предоставляет только один сервис. Чтобы справляться с нагрузкой, сервис разворачивается на нескольких серверах, и здесь появляется необходимость в балансировщике, который распределяет входящий трафик между ними.

Однако просто направить запрос на любой из серверов недостаточно. Перед этим балансировщик должен убедиться, что конкретный сервер действительно готов его обработать. Причём важно не только то, что сервер «доступен» по сети, но и то, что сам сервис на нём работает корректно.

Отказоустойчивость на уровне группы северов

Отказоустойчивость на уровне группы северов

Для этого используются health checks — проверки состояния узлов, которые могут выполняться на разных уровнях модели OSI.

На уровне L3 проверяется базовая сетевая доступность: балансировщик отправляет ICMP-запрос (ping) и по ответу понимает, достижим ли сервер.

На уровне L4 проверяется транспортная доступность — например, возможность установить TCP-соединение на нужный порт. Это позволяет выявить ситуации, когда сервер работает, но сервисный порт недоступен или не принимает соединения.

На уровне L7 проверяется уже сам сервис. Например, для веб-приложений балансировщик может выполнить HTTP(S) GET-запрос и проанализировать код ответа. Это позволяет обнаружить ситуации, когда сеть и порт доступны, но приложение работает некорректно.

Важно, что эти уровни дополняют друг друга. Сервер может успешно отвечать на ping (L3) и принимать TCP-соединения (L4), но при этом само приложение уже не обрабатывает запросы. Именно такие «скрытые» сбои чаще всего и приводят к деградации сервиса, если ограничиться проверками только на одном из уровней.

Дополнительно в реальных сценариях часто требуется более гибкая логика принятия решения о доступности. Для этого отдельные проверки могут объединяться между собой с помощью логических операций — «И», «ИЛИ», «НЕ». Такой подход позволяет точнее учитывать реальные условия работы сервиса и избегать как ложных срабатываний, так и ситуаций, когда проблемный узел продолжает получать трафик.

Балансировщик постоянно отслеживает состояние всех серверов в группе и автоматически исключает из работы те, которые не проходят проверки. При восстановлении узла он так же автоматически возвращается в пул.

Таким образом, уже на уровне одной группы серверов закладывается базовый слой отказоустойчивости, без которого невозможно обеспечить стабильную работу сервиса в целом.

Отказоустойчивость на уровне сервисов

В инфраструктуре более крупных заказчиков одновременно работают десятки сервисов. Балансировщик выступает здесь как точка принятия решений на уровне сервиса: он непрерывно отслеживает состояние всех узлов внутри группы и оценивает её работоспособность по заданным критериям. Например, если количество доступных серверов в группе становится меньше порогового значения N, такая группа может считаться деградировавшей или полностью недоступной. Важно, что в таких сценариях отдельные серверы могут продолжать работать, но сервис в целом уже не способен обрабатывать необходимый объём трафика.

Отказоустойчивость на уровне сервисов

Отказоустойчивость на уровне сервисов

Причины деградации сервиса в пределах одного ЦОД могут быть разными: от проблем с сетью и электропитанием до ошибок конфигурации. Балансировщик должен своевременно зафиксировать деградацию и изменить поведение — например, переключить трафик на резервную группу в этом же ЦОД.

Отдельный практический аспект — масштаб мониторинга. В реальных инфраструктурах балансировщик может одновременно отслеживать десятки сервисов и сотни серверов, и от эффективности системы мониторинга напрямую зависит скорость реакции на сбои.

Отказоустойчивость на уровне ЦОД

На уровне крупных инфраструктур следующий шаг — обеспечение отказоустойчивости уже не внутри одного дата-центра, а между несколькими площадками.

Для этого используются геораспределённые схемы с резервным ЦОД, который способен взять на себя обработку трафика в случае сбоя. В зависимости от требований это может быть как «холодный» резерв, так и полностью активный дата-центр, работающий параллельно с основным.

Задача балансировщика на этом уровне — определить, что сервис в основном ЦОД больше не способен обслуживать запросы, и своевременно перенаправить трафик в резервный. На практике мы сталкивались со сценариями, где один и тот же сервис одновременно резервировался в трёх независимых ЦОД. В критической инфраструктуре это позволяет минимизировать риски даже при отказе нескольких площадок одновременно.

Таким образом, балансировщик на этом уровне становится инструментом управления доступностью уже не отдельных сервисов, а всей распределённой инфраструктуры.

Роль автоматизации в отказоустойчивости

Как мы видим, сценарии отказоустойчивости могут быть достаточно сложными. Балансировщик должен не просто фиксировать сбои, а в реальном времени менять сценарий распределения трафика в зависимости от текущего состояния инфраструктуры. Именно здесь ключевую роль играет автоматизация.

Рассмотрим, как это работает на примере геораспределённой схемы с двумя ЦОД.

Отказоустойчивость на уровне ЦОД

Отказоустойчивость на уровне ЦОД

Каждый сервис развернут и работает в обоих ЦОД (основном и резервном), то есть полностью зарезервирован. Для него используется одинаковый IP-префикс, который анонсируется во внешнюю сеть (интернет) через граничный маршрутизатор.

В штатном режиме для основного ЦОД задан более высокий приоритет, поэтому основной объём трафика из интернета направляется именно туда, а резервный ЦОД используется как запасной путь.

Теперь предположим, что в основном ЦОД сервис 1 становится недоступен. В этом случае балансировщик фиксирует проблему и инициирует изменение маршрутизации — механизм, известный как route health injection. По сути, он сообщает маршрутизатору, что сервис 1 в основном ЦОД больше недоступен.

После этого маршрутизатор пересчитывает приоритеты маршрутов: путь через основной ЦОД перестаёт быть приоритетным, и весь трафик сервиса 1 автоматически направляется в резервный ЦОД.

Отказоустойчивость самого балансировщика

При всей важности отказоустойчивости на уровне серверов, сервисов и ЦОД, нельзя забывать и о самом балансировщике. Если он становится единой точкой отказа, все описанное выше теряет смысл.

Поэтому на практике балансировщики разворачиваются в паре — с возможностью автоматического переключения при сбое. В зависимости от схемы подключения это может быть L3-вариант с использованием VRRP или L2-сценарий с применением MC-LAG. В обоих случаях задача одна — обеспечить быстрое и прозрачное переключение трафика на резервный узел. При этом виртуальный IP-адрес сервиса (VIP), на который приходит клиентский трафик, переносится на резервный балансировщик, и для внешних систем это переключение остаётся незаметным.

Отказоустойчивость балансировщика

Отказоустойчивость балансировщика

Ключевой момент здесь — не только само переключение, но и сохранение уже установленных соединений. Для этого балансировщики в паре синхронизируют состояние сессий между собой. В результате при отказе активного узла и переходе на резервный пользователи не сталкиваются с обрывами соединений, а сервис продолжает работать без заметных прерываний.

Отдельное внимание стоит уделить сетевой связности балансировщиков с остальной инфраструктурой. Как и в других частях сети, здесь используются протоколы динамической маршрутизации — такие как BGP или OSPF. Однако их стандартное время сходимости может быть недостаточным для сценариев, где критична минимальная задержка при отказе.

В таких случаях применяется BFD (Bidirectional Forwarding Detection) — механизм, позволяющий значительно быстрее обнаруживать потерю связности между устройствами. Он работает в связке с BGP и OSPF, ускоряя реакцию на сбои и обеспечивая более быстрое переключение трафика.

Таким образом, отказоустойчивость самого балансировщика — это сочетание резервирования на уровне устройств, синхронизации состояния сессий и быстрого обнаружения сетевых проблем. Без этого даже самая продуманная схема балансировки не сможет обеспечить требуемый уровень доступности сервисов.

Вместо заключения

Обеспечение отказоустойчивости в реальной инфраструктуре — это цепочка взаимосвязанных механизмов: от проверки состояния отдельных серверов до переключения между ЦОД. И на каждом из этих уровней балансировщик выступает как точка принятия решений — куда направить трафик, если что-то пошло не так.

Поэтому при выборе балансировщика важно смотреть не только на поддерживаемые алгоритмы распределения трафика, но и на то, насколько полно он покрывает задачи обеспечения отказоустойчивости на всех уровнях инфраструктуры.

Если перед вами стоит задача построения отказоустойчивой инфраструктуры, в которой может помочь балансировщик нагрузки — будем рады обсудить её в нашем Telegram-канале.

А если вы встречались с другими случаями применения балансировщиков для обеспечения отказоустойчивости — делитесь в комментариях, будет интересно обсудить.