数据高可用技术PPT课件

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大数据基本介绍ppt课件(2024)

大数据基本介绍ppt课件(2024)
数据预处理
包括数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约等步骤,为后续 的数据分析和挖掘提供高质量的
数据。
2024/1/30
数据挖掘算法
如分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等,用于发现数据中的 潜在规律和模式。
数据可视化技术
将数据以图形或图像的形式展现出 来,帮助用户更直观地理解数据和 分析结果。
11
2024/1/30
03
大数据基础设施建设
12
云计算平台构建
2024/1/30
云计算平台架构
包括IaaS、PaaS、SaaS等层次,提供弹 性可扩展的计算、存储、网络等资源。
虚拟化技术应用
通过虚拟化技术实现资源的池化、动态分 配和高效利用。
容器化技术
采用Docker等容器化技术,实现轻量级 、快速部署的应用运行环境。
15
2024/1/30
04
大数据在各行业应用案例
16
金融行业应用案例
2024/1/30
风险管理与合规
利用大数据分析技术,金融机构可以更有效地识别、评估和监控 风险,确保合规经营。
客户洞察
通过分析客户行为、偏好和交易数据,金融机构可以提供更个性 化的产品和服务,提高客户满意度。
信贷评估
大数据可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况,降低 信贷风险。
13
数据中心建设与运维
数据中心选址与设计
考虑地质、气候、能源等因素,进行 科学合理的选址和设计。
智能化运维管理
运用人工智能、大数据等技术,实现 数据中心的智能化运维管理,提高运 维效率和质量。
高可用性与容灾备份
采用冗余设计、负载均衡等技术手段 ,确保数据中心的高可用性和容灾备 份能力。

HDS存储高可用技术介绍

HDS存储高可用技术介绍
生产数据中心san数据库应用tcpip网络存储阵列tcpip网络容灾数据中心san数据库应用tcpip网络存储阵列客户端用户客户端用户客户端用户应用数据同步wan广域网双活数据中心双活的定义技术复杂度应用b应用a应用b应用arto30120分钟资源共享技术成熟成本较低应用b应用a应用b应用arto510分钟资源共享技术复杂度高确保日常运行性能rto30120秒应用b应用a应用b应用a资源共享技术复杂度很高跨中心访问性能下降应用b应用a应用b应用a资源共享技术复杂度最高目前没有成熟技术hds存储高可用技术方案highavailabilitymanager介绍双活数据中心技术条件生产数据中心san数据库应用tcpip网络存储阵列容灾数据中心san数据库应用tcpip网络存储阵列客户端用户客户端用户客户端用户wan广域网应用数据库activeactive存储数据同步与镜像oracleracoracleextendedrac基于主机磁盘卷镜像技术
High Availability Manager(HAM)
X
AutoSwap with SRDF Sync
Open HyperSwap
Mainframe support
IBM HyperSwap with TrueCopy HyperSwap with PPRC
14
HAM总体功能概述
0 RTO – 以同步数据为基础的存储高可以用解决方案
22
存储高可用技术分析-对比
V-VOL
VOL1
VOL2
VOL1
VOL2
VOL1
VOL2
存储高可用的问题最好用存储来解决
23
存储高可用方案失效点分析
生产中心 容灾中心
1 2 3
PVOL

深度解析数据库高可用性:AlwaysOn技术

深度解析数据库高可用性:AlwaysOn技术

深度解析数据库高可用性:AlwaysOn技术为了实现企业核心业务系统的连续运行,保护关键数据免受计划内以及计划外停机的影响,在SQLServer早期版本中就已经提供了一系列的高可用性解决技术,比如大家耳熟能详的故障转移群集、数据库镜像、日志传递、复制,此四种可高用性技术也有各自的优缺点。

正因为现有高可用性技术的不足,SQLServer 2012中提出一种新的高可用性技术Always On, 它集现有高可用性技术的优点于一身,在介绍此技术之前,先对现有高可用性技术简单介绍。

SQL Server高可用技术简述故障转移群集故障转移群集又称为Failover Cluster 。

此技术使用的共享存储技术,不涉及到底层数据的同步问题,因此可以认为群集的最大好处就是性能较高。

正因为如此,存储将成为整个群集技术中的单点故障。

在短短的半年内,笔者遇到因为存储单点故障而进行的群集故障操作已有四个,平均一个多月就要处理一个。

群集技术的另一个弊端就是某一个时间点只有一个节点处于活动状态,其他节点处于闲置不可用状态,造成了硬件资源的浪费。

数据库镜像数据库镜像又称为Database Mirror。

此技术可提供几乎是瞬时的故障转移,以提高数据库的可用性。

镜像基于单个数据库实现,数据库镜像会及时将主数据库的数据同步到镜像数据库。

此技术的最大弊端在于镜像数据库处于不可读状态,无形中也造成了硬件资料的浪费。

日志传送日志传送又称为Log Shipp ing 。

同数据库镜像技术一样,日志传送是数据库级操作。

可以使用日志传送来维护单个生产数据库(称为“主数据库”)的一个或多个热备用数据库(称为“辅助数据库”)。

此技术支持对辅助数据库在还原作业之间的间隔时间内的只读访问权限,可用做报表查询,以提高资源的利用率。

此技术一般用于远程的异步容灾,存在部分数据丢失的可能性。

复制复制又称为Replication 。

此技术基于数据库对象级别,灵活性较高,可以很方便地将数据和数据库对象从一个数据库复制和分发到另一个数据库,然后在数据库之间进行同步以保持一致性。

FDS技术介绍课件PPT

FDS技术介绍课件PPT
数据展示需求。
交互式操作
支持数据的交互式操作,如数据 筛选、排序、分组等,提高数据
分析的效率和准确性。
04
FDS在业务场景中应用实例
金融行业应用实例
信贷风险评估
01
FDS技术可应用于信贷风险评估,通过分析历史信贷数据,识
别潜在风险,提高信贷决策的准确性。
金融市场预测
02
利用FDS技术对金融市场数据进行建模和分析,预测市场趋势
物流预测
通过FDS技术对物流需求进行预测,帮助物流公 司提前调整资源配置,满足客户需求。
其他行业应用实例
智能制造
FDS技术可应用于智能制造领域,实现生产过程的自动化、智能 化和柔性化,提高生产效率和质量。
医疗健康
利用FDS技术分析医疗数据,辅助医生进行疾病诊断和治疗方案 制定,提高医疗水平。
教育领域
通过课程学习和实践操作,学员 们掌握了运用FDS技术解决实际 问题的能力。
下一步学习计划和资源推荐
深入学习FDS技术
建议学员们继续深入学习FDS技术的相关知识和应用,提 升自己的专业素养。
参加相关实践活动
鼓励学员们积极参加与FDS技术相关的实践活动,如项目 实训、竞赛等,锻炼自己的实践能力。
推荐学习资源
层次化结构
FDS系统架构包括数据接入层、数据 处理层和数据存储层,各层次之间通 过接口进行通信,实现数据的快速处 理和存储。
各组成部分功能介绍
01
02
03
数据接入层
负责接收来自客户端的数 据请求,对数据进行初步 处理和验证,然后将请求 转发给数据处理层。
数据处理层
对接收到的数据进行清洗 、转换、聚合等操作,以 满足业务需求和数据分析 要求。

数据库技术ppt课件

数据库技术ppt课件

数据库定义与特点
数据库定义
数据库是一个长期存储在计算机内的、有组织 的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
01
数据共享性高
数据库中的数据可以被多个用户、多 个应用程序共享使用。
03
数据冗余度小
数据库通过数据共享和结构化存储,可以大 大减少数据冗余,提高数据一致性。
2024/1/25
05
02
数据结构化
插入、更新和删除数据操作
插入数据
使用INSERT语句向表中插入数据,包括单条数据 插入和批量数据插入。
更新数据
使用UPDATE语句更新表中的数据,可以根据条件 更新指定字段的值。
删除数据
使用DELETE语句删除表中的数据,可以根据条件 删除指定记录。
2024/1/25
18
查询数据操作及优化方法
基本查询
2024/1/25
12
概念设计阶段
1 2
定义实体和属性
根据需求分析结果,定义数据库中的实体和属性 ,确定实体的名称、属性和数据类型等。
定义实体间的关系
分析实体间的联系和相互作用,确定实体间的关 系类型(如一对一、一对多、多对多等)。
3
构建概念模型
使用实体-关系图(E-R图)等工具,构建数据库 的概念模型,展示实体、属性和关系等要素。
2024/1/25
选择存储结构和存取方法
根据数据库管理系统的特性和数据量大小等因素,选择合适的存 储结构和存取方法。
设计物理存储方案
确定数据的物理存储方案,如数据文件的大小、增长方式、备份策 略等。
优化数据库性能
通过调整数据库参数、优化SQL语句等方式,提高数据库的性能和 稳定性。
15

数据库管理技术的高可用性实现方法

数据库管理技术的高可用性实现方法

数据库管理技术的高可用性实现方法在当今信息化的时代,数据库已经成为了企业和组织日常工作不可或缺的一部分。

然而,数据库管理系统的可用性一直是个值得关注的问题。

为了确保数据库系统的平稳运行和数据的安全性,高可用性的实现是非常必要的。

本文将介绍一些常用的数据库管理技术的高可用性实现方法,以帮助读者了解和应用这些技术来提高数据库系统的可用性。

1. 数据库复制数据库复制是一种常用的高可用性实现方法。

它通过将主库的数据复制到一个或多个备库来实现数据的冗余存储和高可用性。

当主库出现故障时,备库可以立即接管主库的工作,保证系统的可用性。

数据库复制可以采用同步复制或异步复制的方式。

同步复制要求备库必须与主库保持实时同步,确保数据的一致性;而异步复制则可以有一定的延迟,提高了数据同步的效率。

2. 数据库集群数据库集群是一种将多个数据库服务器连接起来形成一个逻辑上的整体,从而提高数据库系统的可用性和性能的方法。

数据库集群通常由主节点和多个从节点组成。

主节点负责处理用户提交的写请求,而从节点则用来处理读请求。

当主节点发生故障时,从节点中的一个会自动晋升为新的主节点。

数据库集群的好处在于它提供了水平扩展的能力,可以根据需要增加或减少节点的数量,以适应不同规模的应用需求。

3. 数据库备份与恢复数据库备份与恢复是一种保证数据安全和高可用性的重要手段。

通过定期对数据库进行备份,可以在数据库发生故障时快速恢复数据,减少系统停机时间。

在选择备份方案时,需要考虑到数据库的大小、备份的频率和备份的存储位置等因素。

同时,还需要测试备份和恢复的过程,以确保备份数据的完整性和可用性。

4. 数据库监控和故障检测数据库监控是保证数据库高可用性的关键环节之一。

通过对数据库系统的实时监控,可以及时发现故障和异常,采取相应的措施来预防和解决问题。

数据库监控可以包括对数据库性能指标的监测、对数据库资源的监控和对数据库操作的审计等。

同时,也可以通过故障检测来及时发现数据库中的硬件故障和软件故障,并采取相应的措施来修复。

(2024年)大数据介绍PPT课件

(2024年)大数据介绍PPT课件
副本机制
为确保数据可靠性和可用性,对每个数据分片创建多个副本,并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议(如Paxos、Raft等)确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划,将数据备份到远程存储或云 存储中,以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高,如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合,实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展,实时数据处理和分析将成为可能,为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统, 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征,包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系, 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练,预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。

数据中心容错与高可用

数据中心容错与高可用

数据中心容错与高可用数据中心是企业重要的基础设施之一,随着信息技术的不断发展,数据中心的重要性也日益凸显。

因此,在数据中心建设与运维中,容错与高可用是最受关注的问题之一。

本文将探讨数据中心容错与高可用的概念、实现方法以及应用场景等方面的内容。

一、容错与高可用的概念容错是指系统在遭遇硬件、软件或环境故障时,仍能够保持正常的运行,确保系统不会因为单点故障而停机。

容错是一种被动的技术手段,主要包括冗余、备份与恢复等手段。

高可用是指系统在硬件、软件或环境故障时,仍能够保持正常的运行,并对外提供服务的能力。

高可用是一种主动的技术手段,主要包括负载均衡、集群等手段。

容错和高可用是数据中心中最基本的概念。

容错是高可用的基础,只有容错做好了,才能进一步保证系统的高可用性。

二、容错技术1、冗余冗余是指在系统设计中,多余地加入硬件、软件或网络节点等,以确保系统能够在某些组件发生故障时保持正常的运行。

冗余技术的核心思想是“双份热备”,即设计两个或多个组件来完成同一个功能,并且每个组件都能够独立地执行任务。

例如,服务器、存储、网络等都可以使用冗余技术。

2、备份与恢复备份与恢复是数据中心容错技术中最常用的一种。

备份是指将数据、配置、程序等复制到备份介质中,以备不时之需。

恢复是指在数据丢失、配置不当或程序故障时,通过备份将数据、配置、程序等恢复到正常的状态。

备份和恢复的粒度可以分为三个层次,即物理备份、逻辑备份和应用备份。

物理备份对应着硬件的备份,例如磁盘镜像、RAID配置等。

逻辑备份是指备份数据库、文件系统等应用的数据。

应用备份是指备份整个应用的状态。

三、高可用技术1、负载均衡负载均衡是指将访问请求均衡分配到多个服务器上进行处理,以增强系统的容错性和可用性。

负载均衡技术包括三种:硬件负载均衡、软件负载均衡和DNS负载均衡。

2、集群集群是指将多个服务器连接在一起,作为一个整体对外提供服务,以增强系统的容错性和可用性。

一般来说,集群包括两种:主从集群和多主集群。

数据库技术PPT课件

数据库技术PPT课件
安全性
随着网络安全问题的日益突出,数据库技 术的安全性将得到更加重视,加强数据加 密、安全审计等方面的技术研究。
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数据库技术的发展趋势
大数据处理
随着大数据时代的到来,数据库技术将进 一步发展,支持大规模数据的存储、检索
和分析。
智能化
数据库技术将与人工智能技术结合,实现 数据挖掘、智能推荐等功能,提高数据处
理和分析的智能化水平。
云计算
云计算技术的发展将推动数据库技术的云 化,实现数据库服务的云端化,提供更加 灵活和可扩展的数据库服务。
数据库的作用
数据库技术是信息系统的核心组成部 分,它能够实现数据的集中存储、管 理和共享,提高数据利用率和信息系 统的效率。
数据库技术的发展历程
人工管理阶段
在早期计算机系统中,数据存储和管理主要依靠人工操作, 数据存储效率低下,容易丢失。
文件系统阶段
随着计算机技术的发展,出现了文件系统,实现了数据的 分类存储和管理,提高了数据存储和检索的效率。
非关系型数据库
总结词
非关系型数据库是指不使用关系模型来组织和存储数据的数 据库,它通常使用键值对、文档、列或图形等数据结构来存 储数据。
详细描述
非关系型数据库不需要事先定义数据结构,可以动态地添加 字段或属性。它支持高并发的读写操作,具有较好的可扩展 性。常见的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra和 Redis。
UPDATE语句
用于修改数据库表中的现有记录
DELETE语句
用于从数据库表中删除记录
MERGE语句
用于插入、更新或删除记录,根据条 件决定操作类型
05 数据库安全与优化

大数据分析ppt课件完整版

大数据分析ppt课件完整版

数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据,如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性,如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程,提高数据质量 和可信度,保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库,实现数据的整合、管理和优化,提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术,实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略,采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析,如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ,适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等,提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等,用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等,用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术,如关联规则挖掘、聚类分析 等,发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析,揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果,提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ,将数据以图表、图像等形式呈现。

IT基础架构高可用性介绍PPT课件

IT基础架构高可用性介绍PPT课件
14
虚拟以太网 Virtual Ethernet架构
15
虚拟SCSI架构
16
虚拟光纤卡架构
17
双Virtual I/O Server基本架构
18
双VIO Server推荐架构
19
When VIOS-2 shutdown or Failure
20
服务器计划内的停机会造成了业务的中断
➢ 服务器/业务集中环境下,某些服务器上的负载使用非常不平衡,必须要调
主要包括硬件容错功能部件冗余自动错误诊断修复迂回处理再配置等并具备预分析测试故障管理和变更管理等能力高可用highavailability解决方案架构各类可用性实现方式hatiertapebackupmetromirrorhacmpxd5plvmmirrorconfigurationrtohourshoursdaysminuteshourssecondshourssecondsforwardrecoveryyesyesyesyesbackupwindowhourssecondssecondssecondssecondsdatalossyesyesyesapplicationfailfailfailfailfailcontinue高可用性的实现层次数据库服务raid10双数据拷贝冗余san网络服务器集群并行数据库冗余网络应用伸缩性边缘设备目录二服务器高可用技术介绍一高可用性一般原理三存储高可用技术介绍四it基础架构高可用案例分享产理论把企业仅仅抽象为一个生产函数一种投入产出关系一个追求利润最大化的黑匣子它没有讨论企业内部是如何配置资源的企业是如何组织生产的企业和市场的关系如何各自的边界在哪里
10
服务器双机目标
▪ 计划内停机或非计划内停机都需要服务器的高可用环境存在,目的是保证其 上的业务系统持续运行。

《数据库技术新发展》课件

《数据库技术新发展》课件

数据库的安全与隐私保护
随着互联网的发展,数据库的安全与隐私保护越来越受到关注。
企业需要采取多种安全措施,如加密技术、访问控制和审计机制等,来保护用户数据的安全和隐私。
数据库的安全与隐私保护需要贯穿于整个数据生命周期,包括数据的采集、存储、处理、传输和销毁等 环节。
数据库的智能化发展
随着人工智能技术的发展, 数据库的智能化成为一种趋
势。
智能化数据库能够自动优化 查询性能、自动推荐数据模 型和自动预测数据发展趋势 等,提高数据处理效率和准
确性。
智能化数据库还可以帮助企 业更好地理解客户需求,优 化业务流程,提高决策效率 和准确性。
04
数据库技术面临的挑战与未来展 望
数据安全与隐私保护的挑战
数据泄露风险
随着数据库中存储的数据量不断增加,数据泄露的风险也随之提高,如何确保数据的安 全性和隐私性成为一大挑战。
THANKS
感谢观看
Hale Waihona Puke 05数据库技术应用案例
金融行业数据库应用案例
总结词
金融行业是数据库技术的重要应用领域,涉及银行、证券、保险等多个子行业,对数据的安全性、可靠性和实时 性要求极高。
详细描述
金融行业需要处理大量的交易数据和客户信息,因此对数据库技术的要求非常高。随着金融业务的不断拓展和创 新,数据库技术也在不断升级和完善,以满足金融行业的各种需求。例如,银行需要高性能的数据库来支持信用 卡交易、贷款审批等业务;证券公司需要实时数据库来支持股票交易和风险控制等业务。
复杂的安全威胁
随着网络攻击手段的不断升级,数据库面临的安全威胁也日益复杂,如SQL注入、跨站 脚本攻击等,需要加强安全防护措施。
隐私法规的限制

(2024年)大数据介绍pptppt课件

(2024年)大数据介绍pptppt课件

Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架,提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
8
数据存储与管理技术
2024/3/26
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统,设计用来存储和处理大规模数据集,具有 高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统,用于存储非结构化和半结构化的 稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库,提供高可用性和无单点故障 的数据存储服务。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询,包括关系型数据库 (如MySQL、PostgreSQL)和非关系型数 据库(如MongoDB、Redis)。
2024/3/26
数据挖掘与机器学习
通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术, 从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
金融科技
金融机构利用大数据分析进行 风险评估、信用评级、反欺诈 等。
商业智能
通过大数据分析,帮助企业了 解市场趋势、客户需求和行为 模式,为决策提供支持。
2024/3/26
医疗健康
大数据在医疗健康领域的应用 包括疾病预测、个性化医疗、 药物研发等。
物联网
物联网产生的海量数据需要大 数据技术进行处理和分析,以 实现智能化应用。
6
02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型,用于大规模数据集的并行计算,将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02

大数据技术原理与应用ppt课件

大数据技术原理与应用ppt课件
每个文件都会被切分成若干个块(默认64MB) 每一块 都有连续的一段文件内容是存储的基本 单位。
客户端写文件的时候,不是一个字节一个字节写 入文件 系统的,而是累计到一定数量后,往文件个数据包。
Chunk

Secondary 无 NameNode
Block(64KB)
在每一个数据包中, 都会将数据切成更小的块( 512 字节 ) , 每一个块配上一个 奇偶校验码 (CRC), 这样的块,就是传输块。
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9
读取文件流程
1、使用HDFS Client,向远程的Namenode发起RPC请求; 2、Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表,对于每个block,Namenode都会 返回有该block拷贝的datanode地址; 3-4、HDFS Client 选取离客户端最接近的datanode来读取block; 5、当读完列表的block后,如果文件读取还没有结束,客户端开发库会继续向Namenode获取 下一批的block列表。 6、读取完当前block的数据后,关闭与当前的datanode连接,并为读取下一个block寻找最 佳的datanode;
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5
HDFS系统架构图
元数据操作
DFSClient
读操作
Datanodes
NameNode
Metadata(Name, replicas..) (/home/foo/data,6. ..
块操作
同步元数据和日志
Secondary NameNode
Datanodes
机架
写操作
DFSClient
Hadoop快速部署工具,支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控
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设备间链路故障、维护升级、用户误操作、网络拥塞等 事件。 措施:如提高软硬件质量、减少链路故障、避免网络拥 塞丢包、避免用户误操作等,使网络尽量不出故障、提 高网络MTBF指标,也就提升了整网的可用性水平。 网络中的故障总是不可避免的,设计和部署从故障中快 速回复的技术、缩小MTTR指标,同样是提升网络可用 性水平的手段。
MTTRห้องสมุดไป่ตู้Mean Time to Repair),即系统平均恢复 时间,是描述整个系统容错能力(fault-tolerant capability)的指标。对于一个网络系统来说,MTTR 是指当网络中的组件出现故障时,网络从故障状态恢复
第八章 数据高可用技术
提高MTBF或降低MTTR都能提高网络可用性。 造成数据中心网络不可用的因素包括:设备软硬件故障、
差分备份数据恢复。
8.2 网络备份系统
8.2.1 单机备份和网络备份
8.2 网络备份系统
8.2 网络备份系统
➢ 单机备份:备份源和备份在同一台主机上,备份引擎将 备份源副本保存在本机其他磁盘或复制到同一磁盘的其 他分区或目录中。
➢ 单机备份配置简单,目前流行的操作系统自带的备份系 统大多基于此种结构。
8.1 数据备份与恢复
➢ 数据备份系统由备份源、备份目标、备份通路、备份引 擎和备份策略组成。
备份源:需要进行备份的数据。 备份目标:用来存储备份源副本的存储设备。 备份通路:将数据源备份到备份目标时的通道。 备份策略:备份引擎运行时依据的规则。包括:
(1)完全备份 (2)增量备份 (3)差分备份
➢ 灾难恢复技术:采用某种技术手段保存源数据的副本, 当源数据遭到破坏后,将副本恢复重新利用的技术。
➢ 备份的目的:数据破坏后能恢复 ➢ 备份的意义:不仅在于防范意外事件的破坏,还是历史
数据保存归档的最佳方式。
8.1 数据备份与恢复
造成数据危险的原因:
➢ 对数据的威胁通常比较难于防范,这些威胁一旦变为 现实,不仅会毁坏数据,也会毁坏访问数据的系统。 造成数据丢失和毁坏的原因主要如下几个方面。
1、数据处理和访问软件平台故障。 2、操作系统的设计漏洞或设计者出于不可告人的目的
而人为预置的“黑洞”。 3、系统的硬件故障。 4、人为的操作失误。 5、网络内非法访问者的恶意破坏。 6、网络供电系统故障等。
8.1 数据备份与恢复
8.1 数据备份与恢复
常见的备份方式 (1)定期磁带备份数据 远程磁带库、光盘库备份。即将数据传送到远程备份中
心制作完整的备份磁带或光盘。 远程关键数据+磁带备份。采用磁带备份数据,生产机
实时向备份机发送关键数据。 (2)远程数据库备份 就是在与主数据库所在生产机相分离的备份机上建立主
数据库的一个拷贝。
8.1 数据备份与恢复
(3)网络数据镜像 对生产系统的数据库数据和所需跟踪的重要目标文件的
更新进行监控与跟踪 。 将更新日志实时通过网络传送到备份系统,备份系统则
第八章 数据高可用技术
第八章 数据高可用技术
高可用性,金融数据中心建设中最受关注的问 题之一。
高可用性设计是个系统工程,其内容涉及构成 数据中心的四个组成要素(网络、计算、存储、 机房基础设施)的多方面内容。
数据中心的核心是业务数据,网络作为承载层 需要保证运行于其上的数据的安全性与可用性, 尤其是在网络节点链路发生故障情况下要确保 业务可用与数据零丢失。
➢ 数据容灾。
第八章 数据高可用技术
第八章 数据高可用技术
8.1 数据备份与恢复 8.2 网络备份系统 8.3 数据容灾
8.1 数据备份与恢复
8.1.1 数据备份
➢ 数据备份是容灾的基础,是指为防止系统出现操作失误 或系统故障导致数据丢失,而将全部或部分数据集合从 应用主机的硬盘或阵列复制到其它的存储介质的过程。
第八章 数据高可用技术
高可用性的定义 Availability=MTBF/(MTBF +
MTTR)×100%
MTBF(Mean Time Between Failure),即平均无 故障时间,是描述整个系统可靠性(reliability)的指 标。对于一个网络系统来说,MTBF是指整个网络的各 组件(链路、节点)不间断无故障连续运行的平均时间 。
第八章 数据高可用技术
在网络出现故障时,确保网络能快速回复的容错技术 均可以归入高可用技术。常用的网络高可用技术可归 为以下几类:
➢ 单设备的硬件冗余:冗余电源、冗余风扇、双主控、板卡支持热 插拔;
➢ 物理链路捆绑:以太网链路聚合,跨设备以太网链路聚合; ➢ 数据备份; ➢ 数据恢复; ➢ 故障检测:NQA、BFD、OAM、DLDP;
➢ 特点:结构简单、易于管理、应用广泛;只备份本地数 据;备份服务器同时是应用服务器;需要有专用的备份 时间;备份服务器直联备份设备。
8.2 网络备份系统
8.2 网络备份系统
➢ 网络备份:在备份引擎以网络为备份通道,同时结合相 应的硬件和存储设备,将备份源复制到网络中的备份目 标中去。
➢ 可通过数据备份管理软件,对全网络数据进行集中管理, 实现自动备份、文件归档和灾难恢复。
8.1 数据备份与恢复
8.1.2 数据恢复
数据恢复以数据备份为依据。 数据恢复通过备份引擎完成。恢复方法跟备份策略相关:
(1)完全备份时,备份引擎将最近一次备份还原到备份源存储介质。 (2)增量备份时,首先恢复最近一次完全备份,然后由远及近依次恢
复每次增量备份数据。(恢复顺序不能混乱、不能漏掉某次备份) (3)差分备份时,先将最近一次完全备份数据恢复,然后将最近一次
根据日志对磁盘进行更新。 (4)远程镜像磁盘 通过高速光纤通道线路和磁盘控制技术将镜像磁盘延伸
到远离生产机的地方,镜像磁盘数据与主磁盘数据完全 一致,更新方式为同步或异步。
8.1 数据备份与恢复
➢ 数据备份必须要考虑到数据恢复的问题。 ➢ 包括采用双机热备、磁盘镜像或容错、备份磁
带异地存放、关键部件冗余等多种灾难预防措 施。 ➢ 这些措施能够在系统发生故障后进行系统恢复。 但是这些措施一般只能处理计算机单点故障, 对区域性、毁灭性灾难则束手无策,也不具备 灾难恢复能力。
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