Region和AvailableZone的区别

区域和可用区(AZ)。
理想情况下，我们希望云计算能够完全消除地理影响，就像我们在用电时不必关心发电厂在哪里一样。
但现实显然没有那么美好。
不同地点机房之间的网络并不像电网那样透明。
因此，在最底层，云计算产品首先要考虑不同地域的影响。
不同地区通常只能通过公共网络连接，内部网络被封锁。
当然，对于云计算服务提供商来说，根据管理需求，对于一些特殊的产品场景，例如内部云计算资源管理、跨区域镜像复制等，通常会使用有限的带宽来连接不同区域的机房。
然而，由于内部带宽有限，它们通常不会完全向用户开放。
因此，从物理意义上来说，区域是指位于不同地点的机房。
通常，这些不同地点相距较远，机房之间直接光纤连接的成本较高。
并且，相对而言，区域机房将位于用户需求较高的地方。
例如，阿里云的云服务器分布在杭州、上海、北京、深圳、青岛，并已上线香港、硅谷、中国等海外地区。
还有新加坡。
事实上，阿里云最初并没有上海区域。
因为上海和杭州距离比较近，直接部署光纤的成本相对可控。
阿里巴巴内部的许多应用程序主要分别部署在杭州和上海。
然而，它们可能曾在不同地区使用，但后来由于需求量大而分开。
所以这个地区很容易理解。
这意味着不同区域的计算机之间的内网被阻塞，因为物理上相距较远的机房无法满足内网的需求，因为跨区域的机房之间的带宽无法满足内网的需求。
当然，骨干网等物理层基础设施的进步并不意味着未来跨区域的内网连接完全不可能。
在这个过程中，公有云计算服务商也可能会根据用户需求，开放部分有限的内网带宽来打造特定场景的产品，比如前面提到的阿里云的跨地域镜像复制，以及最近推出的OSS跨地域。
有复制。
ETC。
通常，数据和存储领域的产品将首先支持跨区域功能。
最终，数据容灾的需求变得更大。
那么为什么同一个地域会被划分为多个可用区呢？原因很简单。
IT系统自古以来就需要同城容灾。
那么使用云计算后如何进行同城机房的容灾呢？如果用户无法分辨自己购买的云服务器位于哪个机房，就无法在业务应用层面设计同城容灾。
因此，云计算服务提供商提出了同一区域内不同可用区的概念。
简而言之，您可以将云计算服务提供商视为精心设计的电源/网络。
确保一个可用区出现故障的主机房。
当然，如果你要说杭州完全沉浸在钱塘江大潮中，你必须考虑到可用面积救不了你。
在业务应用程序级别跨多个地区设计异地灾难恢复。
所以，简单来说，地域可以理解为不同城市的机房，可用区可以理解为同一城市的不同机房。
当然，现实中不同的可用区可能位于同一个机房​​。
严格来说，可用区的概念被设计为彼此独立，包括电源和网络设备。
内部网络跨同一区域的不同可用区连接，但网络响应时间不同。
下面通过阿里云杭州地域进行ping测试，观察同一地域内不同可用区之间的网络状况。

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