在Softlayer上进行磁盘迁移时,可以通过使用Softlayer提供的快照功能来保留数据。快照是一种虚拟磁盘的镜像,可以在迁移过程中保存数据。以下是具体步骤:
通过使用快照功能,可以在Softlayer上进行磁盘迁移时保留数据,并确保数据的完整性和一致性。对于磁盘迁移的应用场景,例如迁移虚拟机实例、备份数据等,Softlayer提供了相应的产品和服务来支持,具体可以参考腾讯云的相关产品介绍链接地址。
将工作负载迁移到云端的能力会带来许多优势,但首先要确认你的虚拟机是否可以平稳完成迁移。 今天的大趋势之一是,将公有云用作内部数据中心的扩展,但如果你的虚拟机还不具备云计算的可移植性,这种扩展就会变得十分困难。 公有云可提供一定的可扩展性来解决可能很难或无法实现本地架设的场景,因此成为运行高等级工作负载的热门选择。当然,配置现有的虚拟化基础结构以充分利用公有云资源优势引入了多方面的挑战,例如联合身份验证和互联网带宽管理。然而,最紧迫的挑战之一是:如何将虚拟机从本地虚拟化平台移动到一个公共云。 在迁移过程中
在上期,我们提到了,在kubernetes中,静态PV/PVC的存储分配方式,会在造成资源浪费的同时,很大一部分Pod的存储需求得不到满足。
熟悉Apache Kafka的同学都知道,当Kafka集群负载到达瓶颈或者出现突发流量需要紧急扩容时,新加入集群的节点需要经过数据迁移才能均分集群压力。而数据迁移会因为数据堆积量,节点负载等因素的影响,导致迁移时间较长,甚至出现迁移不动的情况。同时数据迁移也会增大当前节点的压力,可能导致集群进一步崩溃。
由于项目需求的变化,或者前期设计缺陷,导致在后期需要修改数据库,这应该是一个比较常见的事情,如果项目还没上线,你可能把表删除了重新创建,但是如果项目已经上线了,就不能这样简单粗暴了,每次运维部署项目,还得手动执行一遍SQL文件。我们需要通过 SQL 脚本在已有数据表的基础上进行升级。
云计算的扩展性和灵活性一直为人称道,企业往往会根据所需选择不同的部署模式。对于零售、娱乐、电商等周期性行业而言,流量瞬时峰值的激增是对计算资源的巨大考验。通常来说,企业会在私有云或数据中心运行应用,如
2014年3月25日,Google宣布了其云服务的一系列新特性,并大幅降价。第二天,Amazon Web Services也宣布新特性并匹配降价。而3月31日,微软Azure也调低了价格。 Adrian Cockcroft是Netflix云系统团队的架构总监。作为全球云计算大会拉斯维加斯站开幕式主题演讲的一部分,他对云计算领域最近的这一系列举措进行了概要介绍。本月初,他又写了一篇博文,探讨与之相关的细节。 他指出,AWS用户应该从过时的m1、m2、c1、c2迁移到新的m3、r3、c3实例上,以便
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目,业务核心是物流订单的履约过程,包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上,LCS 依据业务所在的市场不同,应用层分市场部署,并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期,这些不同市场的数据库共用同一套物理集群,共享内存和磁盘空间,在资源上看,是足以应付初期流量的。
导语 熟悉Apache Kafka的同学都知道,当Kafka集群负载到达瓶颈或者出现突发流量需要紧急扩容时,新加入集群的节点需要经过数据迁移才能均分集群压力。而数据迁移会因为数据堆积量,节点负载等因素的影响,导致迁移时间较长,甚至出现迁移不动的情况。同时数据迁移也会增大当前节点的压力,可能导致集群进一步崩溃。本文将探讨应对需要紧急扩容的技术方案。 作者介绍 许文强 腾讯高级工程师 腾讯云CKafka研发负责人,Apache Kafka Contributor 拥有多年分布式系统研发经验,主要
机器之心整理 演讲者:俞栋 5 月 27-28 日,机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会(GMIS 2017),来自美国、加拿大、欧洲,中国香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题演讲。在这
目前,腾讯云服务器有包括北京、上海、成都、广州、重庆、中国香港、日本东京、莫斯科、韩国首尔等十多个数据中心。对于亚洲数据中心老蒋之前有介绍过中国香港、新加坡机房,整体的速度还是比较好的。在今天这篇文章中,准备开通一台日本东京机房看看,主要是看看线路是否绕路,还是直连的。
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
之前在文章监控即服务:用于微服务架构的模块化系统我写了关于微服务架构的模块化监控系统的组织。没有什么是静止的,我们的项目在不断增长,存储的指标列表也在增长。在这篇文章中,我将告诉您我们如何组织在高工作负载下的Graphite + Whisper到Graphite + ClickHouse的迁移,关于期望和迁移项目的结果。
虚拟机的迁移是指在源物理主机上运行的虚拟机操作系统及应用程序移动到目标物理主机上或虚拟机上,并且在目标主机上能够正常运行。在openstack中,openstack自带虚拟机的迁移功能,允许一个正在running的虚拟机实例从一个compute node迁移到另一个compute node。下面给大家推荐一篇相关的实战案例,作者是用友公有云技术总监,中国计算机学会高级会员,大数据专委会委员,前中科院副研究员。
如今越来越多组织将在云端开展业务,那么如何迁移到云端?虽然条条大路通罗马,但有些道路更加复杂和曲折。本文分享了组织成功进入云端的6个策略。
在2月24日召开的IBM Pulse年度大会上,蓝色巨人公布了其在云服务领域的两项重大举措。 IBM Pulse大会是IBM旗下Tivoli品牌的年度服务管理峰会。随着IT管理技术的持续演进,这一会议不断被赋予新的内容。2014年,“云服务”成为IBM Pulse大会所讨论的重点话题。同时,透过此次会议,蓝色巨人也再次向业界重申了其向云转型的坚定决心。IBM用投资10亿美元发展PaaS(平台即服务)策略,以及收购NoSQL云提供商Cloudant的行动证明,其“向云转型”的誓言绝非空谈。 1
场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多。线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条。 所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来。 解决方案: 这种时候只能操作临时扩容,以更快的速度去消费数据了。具体操作步骤和思路如下: ①先修复consumer的问题,确保其恢复消费速度,然后将现有consumer都停掉。
借助 VMware Data Recovery (VDR)、vSphere Data Protection (VDP) 或利用更改块跟踪 (CBT) 来执行增量式虚拟机备份而同时在 ESXi 5.x 主机上运行的任何第三方备份工具来运行虚拟机备份时,可能会遇到以下一个或所有症状:
内置磁盘存储(原始社会)-> DAS存储(奴隶制社会)-> SAN存储(封建社会)-> NAS存储(资本主义社会)-> 基于以太网+IP的分布式存储 (社会主义社会)-> NVMe固态+SPDK (共产主义社会)
求助电话 只剩下键盘敲打声的办公室,被一个突如其来的电话打破了宁静。电话那头,是某公安客户的紧急求助。 案发现场 其核心数据库,由于存储突然断电,导致数据库实例crash,待存储工程师修复好存储后,时间已经过去一天多了。期间客户为了避免业务中断,把十几天前的一个逻辑备份恢复回来以供临时使用,却发现由于缺少几张关键表的数据导致部分业务无法正常进行,客户方压力很大,希望存储修复好后,尽快把旧库上一些核心数据恢复回来。 天公不作美 天公不作美,存储修复好后,发现ASM实例不能将磁盘组装载,听客户说到这里,沃趣工程
问题:1.2.3.4的sshd的监听端口是22,如何统计1.2.3.4的sshd服务各种连接状态(TIME_WAIT/ CLOSE_WAIT/ ESTABLISHED)的连接数。
对于静态迁移,你可以在宿主机上保存一个完整的客户机镜像快照,然后在宿主机中关闭或者暂停该客户机,然后将该客户机的镜像文件复制到另一台宿主机中,使用在源主机中启动该客户机时的命令来启动复制过来的镜像。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1.为什么要用flyway? 在真实的项目开发中,我们每个人都会有一个应用软件和与其相联系的数据库。对于个人开发来说,这样就够了。但是,项目开发一般
从IBM频繁的出售硬件业务起,很多人都看不懂IBM在搞什么?倒闭声潮也一浪高过一浪,但是百年科技巨头真不是说倒就倒,他的技术底蕴和业务产品,管理模式还不足以让一只大象死掉,只不过在当前环境下,这只大象只是无法跳舞而已。 很多人表示IBM怎么了要干什么?其实IBM并不是只有硬件,IBM的这次的大手术动作快,也是业界没有想到的,抛弃硬件,转向软件和服务,拥抱云,移动和大数据这是IBM未来的主攻方向。我们从左手抛弃,右手收购说起。 在IBM近些年的出售版图中,硬件业务成了重灾区,这一点早有先兆,在2004年IBM
全文共3839字,阅读需要9分钟 导读 刘冠军《万象伊始——集中式架构为何演进到微服务架构》 秦金卫《转型求通——微服务架构的最佳实践和发展趋势》 曹国梁《深度剖析——传统架构的云原生改造之路》 万俊峰《转型之后——面对流量洪峰,微服务架构如何进行弹性设计?》 陆绪之《落地实践——Service Mesh下的微服务落地实践》 注:发言仅代表讲师个人观点 讲师介绍 曹国梁 腾讯云高级研发工程师 腾讯云微服务框架核心研发 开源微服务框架kratos-go maintainer 6年微服务治
公司的交易量比较大,使用的数据库是mysql,每天的增量差不多在百万左右,公司并没有分库分表,所以想维持这个表的性能只能考虑做数据迁移。
AD域环境是微软整个产品体系中非常重要的一个系统,是大部分微软应用的基础。在某些情况下由于公司规划原因或并购,会需要做AD域的迁移整合工作,或是两个AD域跨林进行资源访问。
血一般的教训,请慎用 insert into select。同事应用之后,导致公司损失了近 10w 元,最终被公司开除。
腾讯云原生数据库 TDSQL-C(Cloud Native Database TDSQL-C,TDSQL-C)是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL,实现超百万级 QPS 的高吞吐,128TB 海量分布式智能存储,保障数据安全可靠。 本文由腾讯云数据库高级工程师唐颋为大家详细解读TDSQL-C PostreSQL的高可用特性。 TDSQL-C PG版产品简介 TDSQL-C PG版是一款基于计算、
Flyway,是一个数据库版本管理工具。每次上线新功能的时候,都需要先更新数据库,然后再部署代码。当数据库的更新部分很多时,难免会忘掉,造成升级失败。 另外一个问题的是,当你的服务是允许客户自己私有部署的时候,每个客户可能都在不同的数据库版本上,这时候对于不同的客户给与不同的升级机制就相当重要了。
首先让我们看一组数据:2018年全球产生的数据量是32ZB,预计2023年会达到103ZB。其中,有多少数据被保留下来了呢? 这里也有一组数据:2018年被保存下来的数据是5ZB,占比不足16%;预计
大家好,今天由我为大家介绍一下我们对于k8s与ceph集成的预研成果。对于k8s与ceph,我们也了解有限,有些理解不对的地方,还请大家指正。 今天将基于以上6点内容来分享。如果大家有任何问题,也欢迎
使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
在上一期,我们提到,Ceph将每个对象拆分为若干大小恒定(2MB或4MB)的Object,每个Object拆分为数量恒定(2的整数次方)的PG。每个PG映射到OSD(物理磁盘)并落盘。
尽管如此,目前还是有许多企业踏上了服务化改造的道路,这其中则免不了”旧改”的各种繁杂事。
链接:https://juejin.cn/post/6931890118538199048
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
在 KVM 虚拟化中,大家对 CPU mode 的关注相对较少,多采用默认值。其实,CPU mode 的选取对 VM 的影响却很大,如果考虑不周,可能会导致稳定性差,维护成本高,影响业务等一系列问题。本文从性能,热迁移,稳定性,应用移植四个角度对 CPU mode 进行分析。
下面我们有请腾讯云基础架构部高级工程师杨原给我们带来主题分享——腾讯云Kafka自动化运营实践。
丨导语丨 任何企业系统都会面临切换,每次切换都会在所难免遇到各种问题,如何在切换过程中保证业务的无感和稳定使用?并且系统切换后,在系统使用习惯改变而带来的“阵痛”下如何用新的系统为业务带来价值,都是本篇文章要重点传递的信息。 系统改造背景 阅文大数据平台报表系统最初使用的是SHOW系统,由2015年投入使用,历时7年,承载了阅文司内十余条业务线,各个职能部门的所有报表。但由于SHOW系统后续迭代慢且没有团队持续维护,面临着下线的终点。面对这一情况,阅文亟需寻找一款产品替代SHOW成为新的公司级报表平台,这
对于没有做过开发的同学,或者是脱离一线JAVA/Go/Python等互联网时代开发时间较长的同学而言,这两个概念本身就很难理解,也很容易混淆。因此,我们在这里试图正本清源,帮助自己 ,也帮助大家弄清楚这两个基本概念。
社交,是游戏玩家的一项基本需求。那么,在游戏中,成熟稳定的聊天系统担负着玩家交流的重要使命。
该错误表明views.py中没有return一个返回值给前端。 解决办法:检查 return HttpResponse()是否错位或者是否缺失。
environments作为conda的核心组件,用于封装相互独立的软件环境。通过在不同的environment中安装packages,来实现不同软件的相互独立,通过在不同的environments之间进行切换,从而运行不同的packages。
今天群里有人问起,刚好做过相关的工作,特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份,人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”,比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政,每个团队几乎都实现了一个评论服务,有各自不同的功能和数据结构,但是大体上还算相似。当时,业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理,比如权限管理(控制谁能看什么评论)、比如数据内容推荐(基于用户评论人
1、无论是vMotion还是Storage vMotion都需要专用的VMkernel网络来迁移虚拟机,所以需要在各ESXi主机上为vMotion配置专用的网络,并且考虑到性能的问题,最好为vMotion网络绑定专用的网卡。vMotion要求网络带宽至少为千兆,并且要求源主机和目标主机具有相同的网络配置,包括网络类型和网络标签都要一致。
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