数据存储容灾建设主要从数据可靠性和业务稳定性两个维度阐述。这两者有哪些区别呢? 详细架构如下: 1.元数据管理:主要负责集群管理功能,例如路由、卷元数据,集群故障探测以及恢复等管理功能 2.driver接入:主要包括client和agent两部分,client作为块设备在用户侧呈现 2.业务稳定性 从业务视角来保障稳定性,结合云平台能力,结合自身业务来进一步对业务进行加固。 https://cloud.tencent.com/document/product/362/16312 2.将CBS数据上传异地COS,调用cos分块上传接口。 2.并发上传多个分块。 3.完成整个分块上传,当使用 Upload Part 上传所有分块完成后,必须调用该 API 来完成整个文件的分块上传。
3台不停止服务的最低限度是2台(X/2+1),而5台的最低限度是3台。 我们应该保证,集群中最低有3台ZooKeeper是启动的。 2zk_pending_syncs 0 启动另外两台机器的Zookeeper 另外两台机器的配置文件 123456 server.1=10.1.24.110:2888:3888server.2 因此我们需要先修改3-5号机器的配置文件为3台,再关闭1-2号机器 关闭 12345 [hadoop@idc02-kafka-ds-02 bin]$ . 2zk_pending_syncs 0 此时的zk_followers为2,说明Leader已经不认1-2号机器了 关闭1-2号机器 关闭idc02-kafka-ds-00 12345 [hadoop 2zk_pending_syncs 0 没有任何影响 实验成功
云容灾不仅提供数据备份功能,还结合计算、存储、网络等云服务能力,允许企业在云端快速部署容灾环境,并进行自动化业务恢复。二、传统容灾 vs. 云容灾在云容灾出现之前,企业通常采用传统容灾方案,如自建异地灾备中心或租用灾备机房。 相比之下,云容灾基于云计算技术,充分利用云平台的弹性和智能化能力,提供了一种更灵活、高效的灾备解决方案:对比项传统容灾云容灾基础设施自建或租用物理灾备中心依赖云服务,无需额外硬件成本投入高昂的硬件、机房 2. 弹性与易扩展(Elastic & Scalable)企业无需提前购买和配置额外的硬件资源,而是可以在需要时动态分配云资源。当业务负载增加时,容灾环境可以根据需求自动扩展计算能力,实现无缝升级。 自动化灾备演练(Automated Disaster Recovery Testing)传统容灾演练通常需要人工干预,操作复杂且成本高昂,而云容灾可支持自动化灾备演练,不影响生产业务。
一、根据权限–查询左侧菜单列表 1.写mapper方法,查询菜单和子菜单,继承myBatisPlus(可选) 2.对应mapper语句 3.service根据用户id查询不同的菜单和权限 目前只写了用户可以看到的菜单和子菜单 在实体类加入字段,存放左侧菜单下的子菜单 5.controller查询出来菜单,展示到左侧 5.1工具类,拿user_Idd 工具类 6.结果 二、菜单管理界面 1.controller不返回数据,空页面 2. SysMenyServiceImpl 3.6controller层返回数据 4.运行结果:菜单管理显示数据 三、增删改查根据权限显示 1.查询用户能访问的权限SysMenuMapper,以及对应的sql 2. 测试一下是否查到用户权限 四、增删改查功能实现 1.增加—>选择菜单展示 1.1 SysMenuMapper 1.2对应sql 语句 1.3service层SysMenuService 1.4运行结果 2. 1.SysUserController 记住用户名.密码 展示验证码 aplicationContext中添加anon shiro工具类 常量 八.退出登录 1.修改主页面index.html 2.
2)同地域不同可用区网络延时多大? 以腾讯云为例,在同地域选择机房地址的时候,距离大于60公里,要求不同可用区延时小于3ms,来满足云上客户同城容灾建设基本需求。 2.负载均衡公网CLB具备已跨AZ容灾能力 3.NAT网关绑定多个EIP,提升连接数 东西向流量 专线接入、对等链接、云联网、VPN、private link 1.敏感业务建议不要使vpn打通 2.混合云专线接入容灾方案 2.网络容灾复杂度 同城或者异地容灾建设,网络层面因素主要有三个: 1)跨区或者跨地域网络延时,对上层业务影响。 网络延时,通过优化基础设施手段是非常有限的,毕竟受限于实际物理距离和光速。 2)跨区或者跨地域云基础设施容灾能力。 通常云服务厂家数据中心建设均有容灾能力,这里建议还是选择大厂。 3)IDC到云上网络高可用建设。 2)云侧网关容灾,主要针对专线接入,通过云联网专线网络和vpc专线网关来实现高可用;通常情况下,以云联网专线网关为主,VPC专线网关为辅。
1.传统容灾中心的架构 容灾半径是衡量容灾方案所能承受的灾难影响范围的指标。不同灾难的影响范围是不同的,而距离也会影响到容灾技术的选择。 容灾中心的架构按照源备端之间的距离,可分为本地容灾、同城双活、两地三中心。 1.1本地容灾 本地容灾一般指主机集群,当某台主机出现故障,不能正常工作时,其他的主机可以替代该主机,继续正常对外提供服务。 2.容灾级别与能力 容灾系统按保护级别可分为:数据级容灾、应用级容灾、业务级容灾。 2.3业务级容灾 业务级容灾是全业务的容灾,除了必要的IT相关技术,还要求具备全部的基础设施。 4.云容灾级别和能力 参考传统容灾的级别划分,由于云容灾的基础设施采用了云平台,在云容灾的级别划分上,应用级和业务级的区别已经不大了,因此在这里将云容灾的容灾级别分为:数据级容灾、业务级容灾。
为了让企业能更好用好云平台的数据安全能力,本文重点云平台数据备份冷备能力,以腾讯云为例,主要从以下两个维度介绍:同城数据冷备能解决企业什么问题,达到怎么样业务容灾效果? 2. 同城冷备份方案同城数据冷备方案主要依赖于云平台能力备份能力,对现有业务架构没有任何改造,方案架构如下:图片该方案核心要点说明:数据备份:云侧数据库mysql和redis在控制台设置数据备份参数,数据备份存储在COS,具备地域级别容灾 指标详细说明容灾能力具备同地域(不同可用区)数据备份能力,不具备不同地域的能力。 2.业务验证能力,业务恢复相当于业务重新部署,对于业务全面测试验证上线能力要求较高。3.容灾演练能力建设,增加平时运维成本以及自动化工具开发功能。
2. 异地数据冷备方案2.1 API实现方案数据备份:云平台的数据库数据备份均为同地域,因此需要将该备份数据上传到异地COS存储桶。 2)通过url将备份下载到本地 3)调用cos上传api,将本地的备份文件上传到异地cos桶 4)按照备份业务规则,周期性的执行上面1-3步骤,将备份存储到异地COS存储桶。 2.3 数据库备份服务数据库备份服务拥有一套完整的数据备份和数据恢复解决方案,具备实时增量备份以及快速的数据恢复能力,同时具备异地容灾能力。 2)配置数据库备份服务,主要包括备份数据源,备份规则配置。图片3)在北京地域新购同等规格的mysql数据库。4) 使用备份服务恢复在新购数据库恢复数据。注意恢复数据库要求为空库。图片3.
2. 灾难恢复(Disaster Recovery)阶段定位:灾难发生后的系统重建与容灾关系:现代容灾系统集成恢复功能二、容灾与备份的协同关系1. 功能互补性2. 典型故障应对案例1:数据库误删操作容灾系统同步删除→需从备份恢复案例2:机房级火灾容灾系统接管业务→备份用于数据追溯三、企业灾备体系规划策略1. 风险评估矩阵2. 医疗行业应用三甲医院HIS系统:容灾中心部署中科热备CDP技术实现诊疗业务零中断切换3. 建议企业根据业务特性选择"备份+容灾+恢复"的三维防护策略,定期开展灾备演练,真正实现业务连续性保障。
容灾系统在企业中给与数据安全系数相当高的保障,但是容灾系统倒是是什么,他们是什么意思?恐怕连正在使用容灾备份的网络管理人员都不能解释。本文用最浅显的语言给大家解释容灾备份到底是什么。 容灾不可少 那么建设了备份系统,是否就不需要容灾备份系统? 容灾不能替换备份 容灾系统会完整地把生产系统的任何变化复制到容灾端去,包括不想让它复制的工作,比如不小心把计费系统内的用户信息表删除了,同时容灾端的 用户信息表也会被完整地删除。 如果是同步容灾,那容灾端同时就删除了;如果是异步容灾,那容灾端在数据异步复制的间隔内就会被删除。这时就需要从备份系统 中取出最新备份,来恢复被错误删除的信息。 (2)允许的RTO和RPO指标 从技术上看,衡量容灾系统有两个主要指标:RPO(Recovery Point Object)和RTO(Recovery Time Object),其中RPO代表了当灾难发生时允许丢失的数据量
综上所述,本文从云平台视角出发阐述应用层业务容灾建设,主要分为方案设计考虑纬度、复杂度以及云上客户案例三个方面。 1.应用容灾概述 1.1 应用部署 应用是否满足跨地域/可用区部署? 应用层调用链能接受跨区延时,一般以试点业务先观察,小步迭代方式逐步构建容灾能力。 1)业务完全能接受跨区延时,不同的可用区应用部署规模(1:1),各承载50%的业务流量; 2)业务并不能完全接受跨区延时,为了容灾做业务做了部分妥协,两个可用区业务部署的规模(5:1),主要业务承载在主可用区 容灾切换强依赖于调度系统以及配置系统稳定性。这里稳定性主要包括系统容灾能力和性能;遇到大规模故障,大量信息配置变更请求调度系统和配置系统要能扛住洪峰,是保障这个容灾方案的根基。 2.应用容灾复杂度 计算应用层容灾,主要考虑以下两个方面: 哪些节点执行任务。 这里要区分清楚哪些节点执行核心业务,这里会引入不同的复杂度。
本文结合云平台公网能力,从网络平台角度来分析容灾建设可行性。 2.公网出口容灾方案 2.1 IDC和云平台出口互为主备 正常情况下,IDC和云平台公网出口流量是烟囱式,互不交叉;当IDC公网出口异常,流量切换到云平台,同样云平台公网出口异常,流量切换到IDC。 整体公网出口容灾方案如下: image.png 2.1.1 云平台切换方案。 正常情况下,业务流量通过NAT访问公网,如上路绿色线条标识。 2.1.2 IDC容灾切换方案 正常情况下,IDC业务流量通过NAT访问公网,如上路绿色线条标识。 IDC公网出口容灾方案 (推荐) 1.方案简单,更多依赖云平台能力 2.方案落地快捷。 3.人力成本低,不需要自建系统。 4.维护成本低,不需要后续维护系统稳定性。
共享存储或数据库主从模式 单元化架构(按用户/业务分片) 成本 专线成本较高,但存储配置可能更简单 异步复制带宽成本相对较低,但架构复杂度和改造成本高 主要优势 高可用、数据零丢失(RPO=0)、故障切换迅速 城市级容灾 2、容灾等级要求:同城双活可应对机房级故障。若需防范城市级灾难(如地震、大规模停电),则需异地双活。 3、成本预算:同城双活专线成本较高,但架构相对简单。
容我细细细细分析。 原因就是接口挂了,拿不到数据了。那把数据储存起来就可以解决问题。 思考 存哪里? 第一时间反应浏览器本地存储,想起了四兄弟。 接口容灾我们也是刚弄不久,有许多细节与不足,欢迎沟通交流。 接口容灾本意是预防发生接口服务挂了的场景,我们不会很被动。原来是P0的故障,能被它降低为 P2、P3,甚至在某些场景下都不会有用户反馈。
为什么要做容灾? 你知道吗?自然灾害、设备故障、人为因素等都会造成业务中断。如今数字化时代,IT系统故障更会对公司业务造成难以估量的巨大经济损失。 3 容灾关键词 RPO(Recovery Point Objective) 数据恢复点目标,主要指的是业务系统最大能容忍的数据丢失量。 容灾体系介绍 1 数据中心 集团公司通过两地建立三个数据中心,通过双活、冷备等方式,实现两地三中心容灾架构。 2 体系建设 系统类型 --- 容灾策略 核心业务系统 --- 两地三活 关键平台系统 --- 同城双活 非关键系统 --- 异地冷备 3 技术方案 异地冷备 恢复能力 RTP≤1h RPO≤5min 容灾演习要求 每年进行容灾演练,所有核心业务与平台系统均要参演。 异地灾备恢复、同城双活切换、一键式自动化启停等恢复方式不断创新,要求演习规模逐年扩大和恢复效率逐年提升。 - End - ----
当前,市场上常见的容灾模式可分为同城容灾、异地容灾、双活数据中心、两地三中心几种。 同城容灾 同城容灾是在同城或相近区域内(≤200KM)建立两个数据中心:一个为数据中心,负责日常生产运行;另一个为灾难备份中心,负责在灾难发生后的应用系统运行。 异地容灾 异地容灾主备中心之间的距离较远(>200KM)因此一般采用异步镜像,会有少量的数据丢失。异地灾难备份不仅可以防范火灾、建筑物破坏等可能遇到的风险隐患,还能够防范战争、地震、水灾等风险。 异地灾备中心是指在异地的城市建立一个备份的灾备中心,用于双中心的数据备份,当双中心出现自然灾害等原因而发生故障时,异地灾备中心可以用备份数据进行业务的恢复。 ,所以称为“双活”和“多活”;后者是生产数据中心投入运行,灾备数据中心处在不工作状态,只有当灾难发生时,生产数据中心瘫痪,灾备中心才启动。
异地明确数据热备容灾能力,实时明确RPO指标接近于“零”。尤其是实时,对于RPO指标提升,为此需要企业投入更多的成本。 2)灾备实例,建议采用云平台的PAAS服务,更好的兼容DTS同步服务。2.2 平台热备方案2.2.1 数据库灾备方案目前数据库对于异地容灾备份能力进行封装,来简化云上客户操作成本,提升RTO。 2.2.3 中间见实时备份方案ckafka云平台在数据同步已支持跨地域容灾,但是对于ckafka版本有要求,为专业版本。 方案关键因素详细说明容灾范围地域级别容灾RPO/RTORPO几乎接近为零;RTO为小时级别,进行1:1业务部署,依赖于业务部署和数据恢复自动化能力。 2.业务验证能力,业务恢复相当于业务重新部署,对于业务全面测试验证上线能力要求较高。3.容灾演练能力建设,增加平时运维成本以及自动化工具开发功能。
一、前言 本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案,即CopyTable、Export/Import、Snapshot。 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable \ --starttime=1265875194289 \ --endtime=1265878794289 \ --peer.adr=server1,server2, server3:2181:/hbase \ --families=myOldCf:myNewCf,cf2,cf3 TestTable 2.4 更多参数 可以通过 --help 查看更多支持的参数 # hbase # 禁止内存刷新 hbase> snapshot '表名', '快照名', {SKIP_FLUSH => true} 2.
2.决策因素 首先,要思考以下两个问题: 1)为什么要做容灾? 梳理当前系统“灾”,主要有哪些痛点,并对其优先级排序。 3.1 异地容灾 异地容灾的核心特征: 1)容灾范围:地域粒度的容灾。 2)流量分布:单地域承载100%业务流量。 3)数据存储:数据库以及存储均在异地做冷备,数据单向同步。 2)该数据层使用云上PAAS产品,云上产品均支持异地容灾能力,同时操作便捷。如CDB和COS均通过云上控制台按钮式方式建设异地容灾能力;而对于es通过ccr方式进行数据复制。 容灾方案 成本 可用性 可扩展性 异地灾备 优势: 业务改造较少 待提升: 1.增加跨地域间流量费用 2.增加周期性切换演习 3.资源闲置 优势: 具有地域容灾能力 待提升: 业务切换,决策成本较高 ,同时具备跨可用区容灾能力 2.故障秒级、自动切换能力 3.数据一致性好 待提升: 同地域可用区粒度容灾能力 演进同城多活以及全局高可用 双活双写 待提升: 1.增加业务单元化改造 2.增加整体建设周期相对较长
我们大概了解了Orleans如何运用,当然上一篇的例子可以说是简单且无效的,因为用了Orleans不可能只写一个Hello World吧,Orleans是为分布式和云计算而生的框架,那么今天我们就简单说一说容灾 、集群、容灾与集群在Orleans中的运用。 容灾是什么? 容灾技术是系统的高可用性技术的一个组成部分,容灾系统更加强调处理外界环境对系统的影响,特别是灾难性事件对整个IT节点的影响,提供节点级别的系统恢复功能。 容灾和集群的关系? 个人认为容灾是一种需求,目的,目标,而集群是一种技术手段,使用集群可以提供可用性和可缩放性,那么也解决了容灾的问题,当然方式不仅限于集群镜像站点也能解决容灾问题。