这篇文章主要是写游戏如果基于AWS的平台进行自动化部署的内容，涉及到的AWS基础知识不会做详细说明，具体细节技术内容可以参考官方文档，因作者本人一直从事在基于AWS平台部署游戏，经历了游戏在物理机上的时代到现在采用云平台时代，在采用云部署后，给运维带来的便利，个人感觉简直是一个时代的跨越，之前采用物理机部署的方式的种种不便或无法解决的问题，在云平台上基本不存在，或者很容易的解决，所以云不仅仅是运维成本的降低，而是会让你的企业充分发挥创造力，如果你的公司也在考虑是否选择云平台来部署你的游戏，而且还没有任何经验，那么这篇文章就是写给你的，讲解共分二个部分：
架构篇
在实际动手部署前，在[……]
之所以写这篇文章，是因为搭建python环境相对复杂一些，还有就是网上很多资料写的都不算完整，按照文档归最后都不成功，所以为避免后续兄弟们再重蹈覆辙，我提前扫了下雷，给大家分享下，避免再遇到问题，另外这个是简易版环境，算是开发版环境，如果要正式用，请深入学习下nginx 和uwsgi官网文档，其实搭建flask环境可以采用很多不同方法，例如apache 的mod_wsgi，不过网上说uwsgi是效率最高的一个，所以后续环境就打算用它了，准备开始，我是用的阿里云ECS机器，如果你是在自己服务器上，请作为参考，基本步骤：
今天在浏览aws官网资料时，发现S3竟然支持bt协议，使用也很简单，原文是这么说的：
“BitTorrent 是一个开源互联网分发协议。Amazon S3 的带宽费率非常低廉，但 BitTorrent 允许用户同时从 Amazon 和其他用户下载进行下载，让开发人员进一步节省常用数据的带宽费用。除了默认的客户端/服务器传输机制之外，Amazon S3 中的任何公开提供数据均可通过 BitTorrent 数据下载。只需在 REST API 中的 GET 请求中添加 ?torrent 参数。”
介绍归介绍，想变成自己的东西还是要做实验去验证，所以实验如下：
我在s3上有1个buc[……]
aws s3 上对存储的数据容量是没有限制的，各个 Amazon S3 数据元的大小可在 1 字节至 5 TB 之间，可在单个 PUT 中上传的最大数据元为 5 GB，对于大于 100 MB 的数据元，官方建议是要采用分段上传的方式，所以如果你有很大的文件要上传到S3上，而目前还不知道采用哪种方式最好，今天这篇文章我们就是专门来讨论如何把一个大文件上传到S3上的，经过我自己汇总，S3对上传大文件有四种方式，以下我们分别介绍：
1、第一种，用命令行方式上传，采用s3put命令进行上传：
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s3put --bucket bicher --multipart --callback 5 pcre-8.32.zip Copying /root/boto_aws/pcre-8.32.zip to bicher/root/boto_aws/pcre-8.32.zip 0 bytes transferred / 2030600 bytes total 507904 bytes transferred / 2030600 bytes total 1015808 bytes transferred / 2030600 bytes total 1523712 bytes transferred / 2030600 bytes total 2030600 bytes transferred / 2030600 bytes total |
参数介绍，–bucket 后跟的[……]
最近要在aws上搭建一个小站，需要的环境是python环境，主要是面对的海外用户，在aws选的是新加坡节点，因为之前是写过一段时间的php程序，对lamp部署环境还是比较熟悉的，部署前先学习了下，有了个大概了解，就开始上手部署了，首先下载所用的安装包：
1、httpd-2.2.31.tar.bz2
2、mod_python-3.3.1.tgz
第一个包是apache源码包，第一个是mod_python模块，用来支持解析python 程序的，这里要说一下，apache不管是跟php或者python，其实原理是基本一样的，php是需要安装php源码包，安装完后用来解析php程序，[……]
我现在管理有6个aws账号，每个账号下都开了不同的资源，主要是方便公司内部费用划分方便，有时也常因业务调整，会清除某个账号下所有资源的情况，之前我手工操作的时候很是麻烦，因为每个账号下涉及的资源太多，时间久了，每个账号下都有什么资源，都分布在那些region，对一些不活跃的账号有时管理员也需要去查，所以在手工清除的时候我基本都要在控制台上切来切去，每个region都要检查是否已经关闭了实例，卷是否都删除了，AMI和快照是否删除，最后还要看是否释放了所有EIP等，这种操作在页面上操作操作过的人都知道，是非常痛苦的，因为很有可能部分资源会漏检查，如果漏了是就比较麻烦的，因为亚马逊是还要收费的，如果[……]
最近家里的网不知道怎么了，打开个网页都慢的跟牛似的，说是4M的带宽，用起来感觉像4K，搞的我更新个博客都得刷好几分钟才能出来，最要命的是aws主页都打开不开了，想上控制台查看个信息都不能，原本我想查看我下s3下的bucket一些信息，既然打不开，那就不较劲了，想想有没有其他什么办法解决（满满的正能量，呵呵），这时候发现我系统中竟然安装有s3cmd命令行工具，其实这个命令是去年就安装了不过没怎么使用（用python的时候多），之前也看过一些文档，用的少了就渐渐脱手了，今天借此机会正好重新熟悉下这个命令行工具的使用，第一件事：上官网查资料，花了1个小时i左右把官方文档基本看了差不多了，发现操作s3[……]
在s3是使用过程中，最经常的操作基本就是拷贝了，s3上是按 这么结构存储数据的，在s3上可以创建bucket，然后就可以在bucket里放入数据了，每个 bucket下也可以建立不同目录， 这也是s3方便大家操作模拟的目录，其实在s3里全部都是对象存储，靠的是key来关联每个具体对象，这里的key一般就是文件名， 每个目录下放不同的文件（为方便理解我们统一叫文件,其实在s3是面向对象存储的，每个数据专业名称应该叫对象），日常操作跟我们使用本地盘很相似，既然很相似，那 剪切 、复制的操作基本就会平常了，所以一般来说，如果你想从一个bucket里拷贝文件到另一个bucket里，很简单的思路是，可以[……]
s3是亚马逊对象存储设备，是亚马逊云平台推出的第一个产品，采用键值的方式进行存储，底层数据块存在不同交换机不同服务器上，以保障数据不会丢失，官方给出的承诺是99.999999999%,晕么，各位看官也别数了，我数过了是11个9，也就是说存储在S3上的数据，你可以非常放心，再也不用担心数据丢失问题了，可以理解为永远也不会丢失，S3呢，是按使用量和访问量来收取费用的，存储收取的费用非常低，所以非常适合存储一些大数据，例如日志，数据库备份等，在S3上需要创建一个一个bucket，就是桶的概念，来存储数据，单文件可以支持近50T左右，具体数据不记得了，想具体了解的可以上官网上去查数字，对于一般来说，是[……]
今天我们主要谈aws云磁盘的日常操作，其实日常对云磁盘的操作我个人觉得算是相对少（可能跟目前的业务有关），所以今天我只列出我日常用的操作，有些我会给出代码，如果没有代码的我会把原理描述清楚，在开始前呢，跟以往一样，我们先把一些名词和在使用中要避免的坑先给填一填，其实除了ebs，aws还提供一种本地ssd磁盘，它也可以挂载到实例上，而且很便宜，但我们一般建的实例很少用到它（特殊业务除外），说到这，你要问了，这么便宜我们为什么不用本机ssd盘，而且大家都可能知道，ssd磁盘IO很强大，这是为啥呢？先别急，待我慢慢与你说来：
我们先说说我们不会经常使用的最大的问题，就是本机ssd磁盘数据不会保[……]