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雲資料庫容災需要哪個服務

發布時間:2023-04-03 15:13:13

Ⅰ 目前有哪些容災備份技術

傳統的容災備份方案大多基於遠程復制技術。遠程復制是指運用復制技術將數據以同步或者非同步的方式存儲到異地災備中心中,其主要實現方式有三種:1.利用主機遠程復制軟體或硬體 。2.利用存儲自身的復制軟體。3.利用資料庫軟體產品。遠程復制的方式可以實現數據級的容災,但是一旦發生災難,無法保證業務的連續性。此外,一旦出現資料庫邏輯錯誤或人為誤刪除的情況,遠程復制不能修復數據錯誤,也不能找回誤刪除的數據,更談不上100%恢復數據並保障數據的可用性了。
2011年全球存儲網路工業協會SNIA發布了一份CDP持續數據保護技術的研究文檔,打破了容災備份領域的傳統格局。國內唯一一家符合SNIA對CDP定義的產品是和力記易的備特佳容災備份軟體。以CDP持續數據保護技術為核心,可以構建異地桌面端或伺服器端的文件、資料庫和應用的全需求平台,能夠防範數據丟失、修復數據錯誤,還能保障業務連續,全方位滿足不同的數據安全和業務連續性要求。

大數據時代,企業安全如何做好容災備份

一、數據保護

在雲與大數據時代,海量增長的數據容量,給數據的存儲和保護帶來新的挑戰,從傳統熟悉的IT架構到以雲架構、虛擬化、超融合為代表的技術升級迭代,使得數據保護的技術手段也要加速。

1、數據保護的重要性

數據是企業重要的生產資料,關鍵數據的丟失可能會給企業致命一擊。比如在911事件中,Bank NewYork在數月後因數據的丟失被迫破產清盤。

為什麼後果如此嚴重?因為數據是計算機系統存在的原因和基礎,數據往往是不可再生的。一旦發生數據丟失,企業就會陷入困境:技術文件、財務賬目等客戶、交易、生產數據可能被破壞得面目全非。

2、數據丟失的敏模可能性

概括起來,數據丟失分三個層次。一是邏輯錯誤,包括軟體存在的bug、病毒攻擊、數據塊被破壞等;二是物理損壞,包括伺服器、磁碟損壞等;三是自然災害對數據中心的摧毀等。

數據的危害時刻都在發生,比如,曾經發生過的「刪庫跑路、漏洞後門、系統本身脆弱性、雲服務商故障、誤操作配置、數據中心火災」等事故,都是數據丟失方面最沉痛的教訓。

3、數據復制技術

為了應對數據丟失造成的損失,必須對數據進行復制保護,並且企業信息化程度越高,相關的恢復措辭就越重要。一般數據從生產到存儲,主要經過應用、中間件、資料庫、操作系統、存儲或者磁碟驅動、伺服器硬體、網路、存儲交換機到存儲。在傳統的數據備份恢復基礎上,通過數據復制技術提供多數據副本,保證副本數據的可用性從而實現數據保護。

從技術角度看,分為中間件和應用層復制、資料庫層復制、主機操作系統及存儲層復制。

中間件和應用層的數據復制:是中間件或者應用層面的雙寫,根據業務需求,通過應用架構設計實現數據主本和副本的更新;根據需要進行強一致性、弱一致性、最終一致性設計,來保證主本和副本之間的一致性、完整性、時效性。

資料庫層復制:不管是開放的數據旁野庫還是大機的資料庫,都提供相關的數據復制軟體,實現資料庫數據的物理復制和邏輯復制。主要技術流派運拿喊包括邏輯復制和物理復制兩種。前者利用資料庫的重做日誌、歸檔日誌,將主本所在站點的日誌傳輸到副本所在站點,通過重做SQL的方式實現數據復制。邏輯復制只提供非同步復制,主副本數據的最終一致性,無法保證實時一致性;後者通過Redo日誌或者歸檔日誌在副本站點的同步或者非同步持久化寫、Redo Apply來實現復制功能,同時,副本站點的數據可以提供只讀功能。

主機操作系統層、存儲層復制:基於系統的I/O、底層物理卷、數據塊,通過存儲硬體、備份恢復、存儲虛擬化等技術實現數據復制,與上層的應用和邏輯無關。主要技術流派包括磁碟鏡像技術、操作系統層基於卷管理的數據復制技術、存儲層的存儲虛擬化技術、優化的備份恢復技術及網路數據存儲集中管理技術等。

二、容災備份

這實際上是兩個獨立的概念,備份不等於容災,備份是保護數據,容災是確保業務連續性。在災備一體機出現後,這兩個概念所代表的功能往往被包含在裡面,所以,也造成在一些用戶在采購純軟體產品時,將備份與容災產品混為一談,以至於廠商不知道用戶到底需要備份產品還是容災產品,或者是備份+容災的產品。

目前,災備雲、熱備雲、大數據一體機、超融合架構等12大雲計算、大數據產品線,完美覆蓋容災備份方案的1—6級,貼心解決客戶「數據零丟失」、「數據任意點回退」、「保障業務連續」3大需求點。

Ⅲ 數據備份容災都有哪些產品

數據備份產品有軟體也有一體機,國產的數據備份與恢復軟體裡面,我推薦下備特佳。備特佳能夠支持幾乎市面上所有的資料庫:Oracle、MS SQL Server(包括最新的MS SQL Server 2012)、MySQL、SyBase、DB2、Informix、InterBase等,可對它們進行實時備份。並且保證回退的數據100%可用,實現數據恢復
虛擬機的備份與恢復軟體有「數易雲備系統」。數易雲備是一款針對資料庫、文件、操作系統、虛擬機、磁碟卷進行定時/實時容災備份的軟體系統。產品具備三級備份架構,可通過任何一個Web控制台可實現用戶對產品、單位對用戶、廠家對單位的無縫對接管理,還可通過橫向擴展伺服器計算、存儲資源來提供對大數據的容災備份解決方案。

Ⅳ 阿里雲伺服器的ECS和RDS和OSS和SLB是什麼意思

一般網站用虛擬主機即可,夠用就行,沒必要用整台的伺服器。
建戚野議你用:阿里雲的雹念虛擬主機-普及版(1G網頁空間,送50M SQL資料庫,支持HTML/ASP/NET/PHP/MYSQL/MSSQL),能備高肆喊案:150元/年。
可以加咱,在線上。

Ⅳ 資料庫的容災屬於什麼內容安全認證服務

1、基於存儲層的容災復制方案
這種技術的復制機制是通過基於SAN的存儲區域網進行復制,復制針對每個IO進行,復制的數據量比較大;系統可以實現數據的同步或非同步兩種方式的復制。對大數據量的系統來說有很大的優勢(每天日誌量在60G以上),但是對主機、操作系統、資料庫版本等要求一致,且對絡環境的要求比較高。
2、基於邏輯卷的容災復制方案
這種技術的機制是通過基於TCP/IP的網路環境進行復制,由隱悄操作系統進程捕捉邏輯卷的變化進行復制。其特點與基於存儲設備的復制方案比較類似,也可以選擇同步或非同步兩種方式,對主機的軟、硬體環境的一致性要求也比較高,對大數據量的應用比較有優勢。其目標系統如果要實現可讀,需要創建第三方鏡像。個人認為這種技術和上面提到的基於存儲的復制技術比較適合於超大數據量的系統,或者是應用系統的容災復制。
3、基於oracle redo log的邏輯復制方式
使用這種方式的主要有一些第三方的軟體,以及oracle自己的DATAGUARD 中的logical Standby。目前,國外已經有了很多比較成熟的產品及成功閉州案例,國內也有類似的產品, 但在產品的成熟程度和成功案例上跟國外還有一定的差距轎攜蔽。

Ⅵ 華為雲Stack承諾:上雲即容災,全棧可防護

政企業務深度上雲,雲計算為工作和生活帶來巨大的便利。例如,通過銀行APP轉賬匯款,去醫院使芹敗用醫保報銷,到人社局辦理業務等,都離不開背後的雲服務。一朵雲、一個系統能穩定可靠的長久運行,是政企上雲的核心訴求,意外和災難的發生將對業務帶來巨大影響。選擇華為雲Stack,上雲即容災,全棧可防護,為政企提供最省心可靠的政企上雲容災方案。

三大實力,構築穩定可靠的華為雲Stack

選擇理由1:業務無改造,上雲即容災

雲原生業務生於雲、長於雲,容器、分布式資料庫、應用中間件、大數據等雲原生組件將代替原來傳統的煙囪式架構; 政企客戶在 探索 雲原生雙活時,要強依賴ISV設計開發從而實現容災,而ISV的能力參差不齊,業務改造挑戰很大。

華為雲Stack提供從IaaS到高階服務的雲原生應用所需的全棧組件,並支持組件的容災能力。客戶無需端到端改造業務,上雲即可輕松實現雲原生雙活以及跨地域的容災,匹配政企從0到1、1到N的容災建設節奏,滿足不同的業務連續性需求。

獲益點:

1.平台級全棧容災,業務上雲更可靠

2.業務不改造,成本節省50%

3.數據0丟失,業務永在線

選擇理由2:實例級雙活,無感知切換

在傳統災備方案設計中,往往是以數據中心的基礎設施為中心,應對的都是數據中心的故障場景; 這是因為由於上層應用的依賴訪問關系復雜,很難拆分清楚,無法再做到更細粒度的切換。尤其在每年的災備演練時,需要全部切換過去才敢做驗證,這個一直都是做災備運維管理者的噩夢。

針對上述情況,華為雲Stack提供了實例級 雙活自動切換能力 ,不論是網路、資料庫、中間件都可以做到實例級的跨DC自動切換。實例切換後對外訪問的IP地址都不會改變,不影響應用之前的訪問關系,從而減少局部故芹首散障對整體服務的影響,不論在家還是在公司,都可以做嫌氏到心裡無憂。

獲益點:

1.從IaaS、資料庫、中間件、大數據、高階服務全棧高可用

2.實例級、細粒度主備雙活

3.業務無感知,自動切換

選擇理由3:匹配政企,租戶化管理

業務雲化部署,需要以應用為中心實現容災,而非傳統災備以IT為中心的集中式管理架構。雲內租戶對業務管控需求增加,若依舊按照傳統方式線下填寫災備申請,轉嫁給IT部門的管理成本和溝通成本越來越高,這不利於一朵雲的 健康 運營。

通過華為雲Stack提供的 租戶向導式自助服務 ,針對關鍵業務,雲上一鍵式容災申請,做到災備管理可量化、可視化,實現「災備即服務」的按需申請,避免IT管理員對災備資源集中式低效管理,一定程度降低成本。同時,租戶可通過容災管理平台定期演練,防患於未然。

獲益點:

1.租戶按需自助申請

2.一鍵容災,一鍵演練

3.統一災備管理,恢復效率提升100%

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