基于数据库技术的应用级灾备技术分析

应用级灾备是在数据级灾备基础上,在灾备中心建立共享性灾备云,实现灵活资源调度。当灾难发生后,将应用从生产中心切换至灾备中心运行。相比数据级灾备而言,业务恢复时间大幅度缩短,对大规模灾难抵御能力显著提高。

基于SAN存储的医疗卫生数据中心异步数据灾备设计

随着数据中心建设的兴起,及其所承担业务重要性的逐渐提升,灾备中心越来越多地伴随主数据中心共同建设。目前灾备中心的建设思路多种多样,从存储网络上可涵盖DAS、NAS、SAN,从灾备级别上可涵盖数据级、应用级、业务级灾备,从灾备技术上可涵盖冷备、暖备、热备、双活,从实现方式上可涵盖异步、同步,从部署地点上可涵盖同城、异地。详细比较各类存储网络、灾备级别、灾备技术的特点,并以医疗卫生灾备数据中心为设计和建设出发点,介绍了以SAN为存储网络,建设远程异步数据级灾备中心的详细思路与工作流程,可为中小型数据灾备中心建设提供参考。

数据中心灾备建设模式的研究和与应用

随着信息科技的快速发展,银行机构的信息系统在日常运营中的作用越来越大,而信息系统的脆弱性是银行日常运营中不可忽略的重要风险点之一。近几年全自然灾害、人为灾难导致的信息系统瘫痪事件给银行机构的安全稳定运行带来严重冲击、造成严重的经济损失的案例并不鲜见,数据中心的灾备建设日益重要。

基于数据挖掘的南网异地容灾数据负载分析及磁盘空间预测

为保障中国南方电网"6+1"企业级信息系统数据的安全可靠,南方电网公司建设南方电网(肇庆)异地数据级灾备中心,以异地备份的方式作为"6+1"企业级信息系统数据的容灾手段。肇庆异地数据级灾备中心承载着南网总部及南方电网五省的异地备份数据,具有数据量大、覆盖面广、重要性高的特点。但随着信息系统的数据量不断增长,给灾备中心的存储设备带来的压力与日俱增,如何应用大数据分析方法降低设备故障风险,成为运维容灾中心的一个研究方向。本文中采用ARIMA时序模型对南方电网异地数据级灾备中心的存储设备进行磁盘空间预测和负载分析,以实现准确预测未来磁盘容量的变化趋势作为目标,采用主动预测的方式减少或避免因数据量增加导致的系统故障,提高异地备份数据的可用性、可靠性、及时性。

超大规模城市政务领域灾备中心网络建设研究

随着国内政务信息系统上云和信息化的推进,我国超大规模城市政务灾备中心建设也不断向云化数据中心形式演化。城市数字治理以数字化转型为基础推动,并以“一网通办,一网统管”为核心目标。一个好的城市级政务信息系统灾难备份体系的规划和建设,对于保证公共数据安全和政务业务连续性起着至关重要的作用。探讨了数据集中程度高、部门机构多的超大规模城市灾备中心网络建设的特点、模型、架构和关键点。