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TensorFlow Serving 的负载均衡是实现高可用性和性能的关键部分。下面将介绍 TensorFlow Serving 的负载均衡机制。

负载均衡的作用

负载均衡的主要作用是将客户端请求分发到多个 TensorFlow Serving 服务器实例上，从而提高系统的吞吐量和可用性。

支持的负载均衡器

TensorFlow Serving 支持多种负载均衡器，包括：

• Round Robin: 轮询负载均衡器，将请求均匀地分配到各个服务器实例。
• Least Connections: 最少连接数负载均衡器，将请求分配到连接数最少的服务器实例。
• IP Hash: 根据客户端 IP 地址进行哈希，将请求分配到相同的服务器实例。

实现负载均衡

在 TensorFlow Serving 中，可以通过配置文件来设置负载均衡器。以下是一个简单的配置示例：

load_balancer:
  strategy: ROUND_ROBIN
  servers:
  - address: server1.example.com:9000
  - address: server2.example.com:9000
  - address: server3.example.com:9000

相关文档

更多关于 TensorFlow Serving 负载均衡的文档，请参阅官方文档。

TensorFlow Serving 负载均衡