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两地三中心高可用设计 对于业务连续性要求较高的业务,可以考虑两地三中心的高可用性方案,如下图所示。 提供最高程度的业务连续性和数据可用性,在超大规模地域级自然灾害的时候都能保护数据和业务。 RPO 时间取决于数据库复制间隔; 由于容灾站点一直运行,RTO 依赖容灾切换时间,通常取决于
切换的3个切换点,以便更好的指导大数据应用的切换。 双跑场景:大数据应用分别在源环境和目标环境各部署一套,实现双跑,切换点在域名,业务切换时只需要进行域名的切换,将业务流量切换到新应用。 图1 双跑场景 推数场景:适用于数据源主动向应用推数的场景,切换点在数据源,需要停止旧数据源
进行切换。从业务对外体验上,多数用户感知不到停服的影响,比如某购物平台,用户仍然可以浏览商品,但是不能下单,下单时可友好的提示:系统正在升级中,预计凌晨4点恢复,请您稍后重试下单等。 四种停写不停读切换方案对比 停写不停读切换有4种方案可以选择: 表1 四种停写不停读切换方式 方案
数据一致性对比、停止同步任务 修改数据层的DNS内网域名解析 7.1 修改应用间访问的内部域名-》华为云上应用实例 7.1 修改目的端redis的内网域名-》华为云实例IP 7.1 修改目的端的MySQL的内网域名-》华为云实例IP 7.1 修改目的端MongoDB的内网域名-》华为云实例IP 7.1
接入层迁移实施 EIP EIP不涉及到迁移,EIP通常需要在目标端华为云环境中重新购买,如果EIP需要对华为云以外的地方提供服务,那么该EIP需要在当地信管局进行服务域名和对应EIP的备案,备案通过后,方可对外提供服务。EIP购买和使用方法,请参照华为云弹性公网IP服务。 备案是
分3~4次切换,应用层先灰度切流(1%,30%,…100%),然后停机,数据层整体切换,再将内外部域名切换到目的端 适用于停机窗口较小,业务可接受短时间的跨云访问,跨云带宽和时延评估可以满足业务需求。 中 1 全部业务 分5~10次切换,应用灰度切流(1%,30%,…100%),然后数据层分
纵向(垂直)扩展:适用于单体应用、独立应用、有状态应用等场景下,随着业务不断发展和变化,需要快速升级硬件以应对业务变化。如在进行一些促销活动时,对资源的需求往往比正常要高出多倍,这时企业在云上就可以通过可视化界面或者 OpenAPI 快速升级资源的配置,将资源调整到更高规格的实例上(如更多的 CPU、内存、带
到华为云。 方案2:在华为云ECS重新部署Kong/Zuul网关,然后拷贝源端配置文件到华为云ECS,并修改转发策略 DNS域名解析 解析应用的内外部域名 方案1:使用华为云平台的DNS服务替代源端的DNS,并重新配置DNS解析地址。 方案2:在华为云的ECS上部署DNS服务,并重新配置DNS解析地址。
/数据层,实现双写。注意:双写的数据一致性由应用逻辑保障; 实时对比源端和目标端数据一致性; 历史数据迁移至华为云数据层; 修改外部DNS域名解析地址,将外部流量从源端切换到华为云。 图1 不停服切换方案 父主题: 设计切换方案
在组织中建立一个强调合作与共享的文化。开发团队和运维团队应该互相信任、合作,并且共同追求系统稳定性和持续交付。 自动化:自动化是DevOps的核心原则之一。通过自动化工具和流程,可以减少手动操作、降低错误风险,并提高效率。例如,使用持续集成和持续交付(CI/CD)工具来自动构建、测试和部署应用程序。
计的注意事项。 设计正向操作步骤 依据切换方案,将正向切换步骤细化到文档中,需要考虑到以下几个方面: 停服之前需挂停服公告,充分考虑用户感知。 停服操作需考虑系统的可用性机制,部分系统检测到应用停止会有自动拉起功能,所以需先关闭可用性机制,防止出现应用一直无法停止的风险。 数据库
Zone,这种方式非常灵活,不受自动化工具的功能限制,但部署周期比较长。 基于资源治理中心完成自动化部署Landing Zone,具体步骤请参考官网文档。但资源治理中心部署的是最小化Landing Zone,不一定符合企业的实际需求,还需要在此基础上通过手工或自动化的方式进一步设置Landing
发挥着重要作用。以下是AI如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面: 自动化和智能决策:AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如,利用机器学习算法,企业可以自动处理大量的数据,识别模式和趋势,进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务流程,减少人力资源消耗,并提高决策的准确性和效果。
干网实现降低时延的效果。 低并发、大流量基础四/七层负载分发场景建议选择共享型ELB并开启性能保障模式(支持5万并发),购买两个实例、通过域名解析分流可获得更大的并发支持。 超过10万并发、要求全链路HTTPS或高级转发策略支持的场景,建议选择独享型ELB。 ECS需要访问公网时
智能运维工具能够提高运维工作的效率和质量,降低人力成本。尤其是AI 时代,通过引入自动化、智能化等技术手段,团队可以更加高效地管理和维护系统,有几个原则: 选择合适的工具和技术,确保其与业务需求和技术栈相匹配,如自动化部署、故障预测、智能定界定位等。 将工具与现有系统进行整合,根据实际需求进行定制和优化,以满足特定的运维需求。
概述 在全球化和技术迅速发展的新时代,企业所处的市场环境正经历着变化。消费者需求不断升级,市场竞争日益激烈,传统的商业模式面临巨大挑战。面对这些压力,数字化转型已成为企业实现业务创新和可持续发展的必由之路。 数字化转型是指组织利用数字技术(如IT基础设施、数据库、大数据、物联网、
调度平台的组件要1:1对标设计,版本尽量不变更,有版本升级需求的需要评估适配改造工作量。 弹性和可扩展性:在云上部署大数据任务调度平台时,应考虑平台的弹性和可扩展性。云环境提供了弹性计算和存储资源,可以根据工作负载的需求自动调整容量。确保任务调度平台能够快速处理增加的任务负载,并支持水平扩展以满足业务需求。
据格式和错误处理机制,确保组件的一致性和可复用性。然后,将这些公共组件封装成独立的微服务,部署在CSE之上。通过CSE的服务注册中心,实现微服务的自动注册和发现,其他应用系统可以通过调用这些微服务来使用这些公共组件,避免重复开发,提高开发效率,并保证代码质量的一致性。利用CSE的
架构: 表1 应用调研表 应用类型 接入层 应用层 中间件层 数据层 接入域名 备注 应用名称 NAT NGINX 主机数量 IP地址 Redis Kafka MQ MySQL Mongo 内部/外部域名 WAF 备注 也可参考下图绘制应用的部署架构图: 调研方式如下图所示: 图1
模改造。大数据集群的组件要1:1对标设计,版本尽量一致,有版本升级需求的需要评估适配改造工作量。 弹性扩展和自动伸缩:设计云上的大数据集群时,应考虑集群的弹性扩展和自动伸缩能力。这意味着集群可以根据工作负载的需求自动增加或减少计算和存储资源,以提高性能、效率并节约成本。 容错和高