高可用性架构可确保系统的运行性能并避免计划外停机和中断,在本文中,我们将讨论高可用性为何如此重要、如何衡量它以及最佳实践。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换,造成混乱,导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换,造成混乱,导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。 这里的快速参考为您提供了定义这些术语的工具,以便您的团队能够实现具有良好理解的性能目标的关键任务系统。
全球各地的组织都在采用云计算基础设施和现代化技术,以提高弹性和正常运行时间。全面的现代化战略有助于简化多云环境的资源调配和日常管理,并利用云计算功能实现大规模创新。组织需要了解各种类型的工作负载,并确定停机时间对这些工作负载的影响。组织需要考虑制定灾难恢复计划以确保业务连续性。
灾难恢复(DR)如今已经成为组织的首席信息官的首要任务。实际上,根据Enterprise Strategy Group的调查,改进数据备份和恢复是仅次于安全措施的IT部门第二个优先事项。
介绍 改变数据类型是一个看起来很简单的事情,但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求,又该如何处理那?这里我提供一个思路来解决这个问题。 背景 在一个常规SQL Server heath检查中,使用sp_blitz,我们最大的生产表之一引发了令人担忧的警报。保存客户订单信息的表的ID列是一个INT datatype,很快就将达到最大值。 这个表大约有500GB,有超过9亿行。根据在该表上每天的平均插入数,我估计未来八个月后,在这张表上的插入将会溢出。这是一个订单输入表,由于客户的活动,需要24小时的插入。一
数据中心冗余是指一种系统设计,其中关键组件(例如 UPS 单元、冷却系统和备用发电机)被复制,这样即使组件发生故障,数据中心也可以继续运行。例如,冗余UPS 系统在发生停电时开始工作。如果由于恶劣天气、停电或组件故障而导致停机,数据中心备份组件将发挥作用,以保持整个系统的运行。
【编者按】机器学习算法的运行需要大量的时间,往往造成时间浪费或项目耽搁,本文教你从几个角度思考这个问题,缩减消耗时间,甚至彻底避免时间的浪费。 近来,很多人都面临这样一个问题:“机器学习脚本运行时,如何才能避免浪费时间或者拖延呢?”。 我认为这是一个非常好的问题,回答这个问题能显示组织水平和工作上的成熟度。 我曾对此问题进行过简短的回复,但在这篇文章里,我会详述我的方法,并教你从几个角度思考这个问题,缩减消耗时间,甚至彻底避免时间的浪费。 减少实验 思考为什么要运行模型。你肯定会执行一种探索性数据分析的形式
以游戏运维的视角,从“更新优化(让玩家快速进入游戏)”的角度来解读保持游戏DAU的技巧。更新优化 首先介绍停机优化,看我们是如何把一款国内排名前3的端游停机维护时间从1.5小时优化到0.3小时。 一、背景介绍 端游停机维护是游戏的业务运维负责,定期的停机维护本身是枯燥的。为了不那么寂寞,我们有着一颗“每次都比上一次好一点”的心。每次维护后都输出总结,总结踩过的坑,思考可以提升的点。 就这样,经过数十次的维护变更,我们把停机维护的维护时间从1.5小时优化到0.3小时。同时总结了一套提升停机维护效率的经验。
改变数据类型是一个看起来很简单的事情,但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求,又该如何处理那?这里我提供一个思路来解决这个问题。
近来,很多人都面临这样一个问题:“机器学习脚本运行时,如何才能避免浪费时间或者拖延呢?”。 我认为这是一个非常好的问题,回答这个问题能显示组织水平和工作上的成熟度。 我曾对此问题进行过简短的回复,但在这篇文章里,我会详述我的方法,并教你从几个角度思考这个问题,缩减消耗时间,甚至彻底避免时间的浪费。 减少实验 思考为什么要运行模型。你肯定会执行一种探索性数据分析的形式。 你努力去了解问题,以期让结果达到某种精确程度,可能是为了一篇报告需要的结果,也可能是希望模型具有可操作性。 实验可以让你更了解这个问题。当然
声明:本文章仅代表原作者观点,仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。文中所指ERP即SAP软件。
概述 可扩展性,高可用性和性能 可扩展性,高可用性,性能和关键任务这些术语对不同组织或组织内的不同部门来说意味着不同的事情。它们经常被互换,造成混乱,导致管理不善的预期或延迟的实现或不现实的指标。本文为您提供了定义这些术语的工具,以便您的团队能够完全了解性能目标来实现目标关键系统。 可扩展性 可扩展性是系统或应用程序的属性,用于处理大量的工作或更易轻松扩展,用于响应对网络,任务处理,数据库访问或文件系统资源需求的增加 水平可扩展性 当系统通过添加具有相同功能的新节点扩展时,系统可以水平扩展,从而在所
纵观运维的各项技能,了解各种各样的中间件,tomcat,redis,mongo,nginx等等等,但是又有什么意思?
Uptime Robot 是国外知名的服务器及网站应用服务器在线率监控工具,支持监控 HTTPs、Ping、端口、关键词以及查看监控 服务器 / 网站 的正常运行时间、停机时间和响应时间。Uptime Robot 每 5 分钟检查一次(可以自定义),最大可以监控 50 个服务器和网站应用,并且在服务器及网站宕机的时候,支持短信,邮件,Twitter,Telegram 等通知方式。
继一怒之下我写出了 Vivian(详见“测试驱动开发 Nginx 配置”)之后。又在等待客户审批流程的时间里自己写了一个流量测试工具。
弗吉尼亚州里士满——任何懂技术的人都可以给 Linux 服务器打补丁。但是,在不停机的情况下给数千台服务器打补丁,并不容易。
云计算为企业带来的好处是显而易见的,但是企业在采取行动之前应该提出一些关键的问题。
您是否害怕将集群升级到更新的 Kubernetes 版本?有几个原因可能会促使您升级。也许您想要执行以下操作之一:
随着物联网推动下一次工业革命,管理人员可以开始告别停机。但是安全性呢?随着物联网在制造流程中变得越来越普遍,迫切需要安全连接。
高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性。 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现:
对Linux系统进行补丁升级,看似简单,但当需要面对成千上万台服务器时,在不停机的情况下完成补丁就变得极具挑战。本文将详细介绍Meta公司是如何解决此类大规模Linux补丁部署的技术难题。
Cachet是一个开源的状态页面系统,是可改善停机时间的软件。世界各地的大公司都在使用Cachet来更好地将停机时间和系统故障传达给客户、团队和股东。
随着对旨在为关键系统提供服务的可靠和高性能基础架构的需求不断增加,术语可扩展性和高可用性不再受欢迎。虽然处理增加的系统负载是一个常见问题,但减少停机时间和消除单点故障同样重要。高可用性是一种大规模的基础设施设计,可以满足后面的考虑因素。
案例是一个泰国网站的生产环境(请脑补一句“萨瓦迪卡”,为了叙述方便,下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。)“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。这个遗留系统已经工作了五年。客户已经把在其它 VPS 上平移到 AWS 上。平移(lift and shift)是说原样复制,而迁移(migration)还要进行改造。而客户唯一发挥 AWS 优势的一点就是用了一个配置很高的 EC2 虚拟机 —— m4.4xlarge。这样一台配置的虚拟机有 16 个虚拟 CPU,64 GiB 的内存,以及 2000 Mbps 的网络带宽,最高 3000 IOPS 的 200GiB 的块存储设备(也就是硬盘)。
Oracle RAC One Node是Oracle Database 11.2引入的Oracle数据库企业版的一个选项。它为单实例Oracle数据库提供了增强的高可用性,可以保护计划内和计划外的停机时间。 本文来自Oracle白皮书翻译 Oracle RAC One Node有以下优点: 增强Oracle数据库的可用性 为Oracle数据库整合提供便利(提供对多租户的支持) 方便进行数据库虚拟化 Oracle RAC One Node还允许客户对其数据库部署和管理进行标准化,整合数据库存储,如果需要,可
流行的成语“除了变化之外,没有什么是不变的”来自一位名叫赫拉克利特的希腊哲学家。尽管赫拉克利特生活在公元前 500 年左右,但这句话仍然有效。多亏了像 Kubernetes 这样超高效的编排工具,对我们的应用程序进行更改变得更加无缝。
采用云计算的注意事项是一种很好的建议。云计算服务提供商(CSP)都会承诺在其基础设施中提供“高可用性”,其服务水平协议(SLA)通常提供95%至99.99%的正常运行时间,而每月服务费退款率将达到10%到50%不等。但通常没有达到这样的门槛,正如IT的许多方面一样,重要的在于细节。
权衡各种威胁和解决方案云客户应该考虑,因为他们认为云供应商在当今不断发展的技术世界。
用户在选择PC服务器产品时首先要结合自身的应用对服务器本身有一个全面的了解,比如服务器是用作数据库服务器、邮件服务器、还是Web服务器?等等,然后才好对症下药。
软件工程团队中的管道是一组自动化的流程,使开发人员和DevOps专业人员能够可靠,高效地编译,构建并将代码部署到生产计算平台。没有硬性规定可以说明管道需要什么样的内容以及必须使用的工具,但是管道最常见的组件是:构建自动化/持续集成,测试自动化和部署自动化。
企业确保云计算提供商履行其与服务和性能相关的企业级承诺非常重要,这就是云计算服务等级协议发挥作用的地方。
根据MarketsandMarkets™关于托管云服务的报告,“云托管服务市场规模预计将从2017年的271.5亿美元增长到2022年的537.8亿美元,预计复合年增长率(CAGR)为14.6%”。
分布式系统的关键特性包括可伸缩性、可靠性、可用性、效率和可管理性。让我们简单回顾一下
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
云计算面临的风险是广泛的。客户可能会因勒索软件或其他形式的网络攻击而丢失数据,并且他们可能会遇到与网络安全无关的中断相关后果。这可能意味着企业需要购买不止一种类型的保险服务来为云中断的后果提供足够的保护。
本文介绍了数据中心迁移过程中的关键步骤和注意事项,包括硬件和软件的准备、数据迁移、网络配置、测试和故障排除等方面。作者强调了在迁移过程中沟通和计划的重要性,并建议企业采取适当措施确保迁移过程的顺利进行和数据中心的安全稳定运行。
目前,每年都会产生数十亿的数据,企业需要管理海量数据以保持竞争力、为客户提供最佳服务并带来创新。
如果准备更换或升级服务器、进行服务器数据迁移,遵循服务器数据迁移计划可以简化流程。没有一个,在系统和格式之间传输数据的过程中,将面临高昂的风险,最终会导致代价高昂的停机时间、文件损坏、丢失和放错位置、兼容性问题等。
在公共云迁移期间,IT团队需要采取谨慎的步骤,以避免听到“系统宕机”这种可怕的提示。 随着组织迁移到基于云计算的基础设施,IT团队需要在迁移过程中保持可用性。但是,考虑到所有复杂性,在云计算迁移过程中,防止宕机或最小化停机时间并不容易。云计算团队需要考虑数据不一致,监控不同的软件版本,并检查其网络连接是否成功。 如果企业的应用程序崩溃,业务往往会停止。虽然精确的指标因企业和应用的情况而异,但调研机构Gartner公司在2014年发现,网络停机时间平均每分钟的损失为5,600美元。停机时间的高昂成本是企
当前PostgreSQL版本号由主要版本号和次要版本号组成。 例如,在版本号10.1中,10是主要版本号,1是次要版本号,这意味着这将是主版本10的第一个次要版本。 对于PostgreSQL版本10.0之前的版本,版本号由三个数字组成,例如9.5.3。 在这些情况下,主要版本由版本号的前两个数字组(例如9.5)组成,次要版本是第三个数字, 例如3,这意味着这将是主要版本9.5的第三次要版本。
近年来,DDoS攻击越来越多,极大地推动了对最佳防御DDoS解决方案的需求。DDoS攻击通过大量合法的请求占用大量网络资源从而破坏常规网络流量,使得网络瘫痪。较低的攻击成本和极高的收益使得DDoS攻击在短时间内带来了极大的威胁。借助于客户/服务器技术,将多个计算机联合起来作为攻击平台,对一个或多个目标发动DDoS攻击,从而成倍地提高拒绝服务攻击的为例。
当今,数据已经成为企业越来越宝贵的资产,而数据中心的可靠性和可用性也因此成为企业关注的焦点。数据中心不仅为组织提供了数据的储存、处理和传输,还承载了关键业务和关键信息的重要任务。然而,如何确保数据中心能够持续运行并保护数据的安全性成为了一项极具挑战性的任务。
系统因负载、生产力下降、使得客户不堪重负:IT 停机会给公司带来沉重打击,耗费巨额成本。因此,SNP北美云业务负责人 Darren Shaw 在这篇文章中建议,数字化转型项目过程中发生的停机时间应保持最短。专家就如何实现这一目标提供了建议。
虽然网络是在后台运行,但数字流量可以成为衡量网络健康状况的重要指标,这就将我们带到了网络监控方面。在最基本的情况下,网络监控工具将允许您了解网络的运行状况。
关键在于找到本地开发速度和容器优势之间的平衡,而使用合适的工具和实践,这是可以实现的。
前面介绍了企业级监控概述及发展等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍 如何做好企业监控系统运维相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
原文:ButterCMS Architecture: A Mission-Critical API Serving Millions Of Requests Per Month (http://highscalability.com/blog/2017/10/16/buttercms-architecture-a-mission-critical-api-serving-millio.html) 作者:Jake Lumetta 译者:夜风轻扬 还在为网站中断而烦恼么?还在为可能存在的单点故障而终日提心吊
在现代应用程序开发和部署中,容器化技术已经成为一种常见的选择。Docker 容器的优势在于其轻量级、可移植性和可扩展性,但在更新容器时可能会面临停机时间的问题。本文将详细介绍如何以零停机时间或最少停机时间更新 Docker 容器,以确保应用程序持续可用。
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