当前位置: 首页 > news >正文

部署跨云容灾的五大难点

为什么企业需要跨云容灾?

据统计,全球已有70%的企业使用云计算服务。上云帮助企业更高效地管理数据资产,但它并非绝对安全。如停电、漏水等机房事故;地震、火灾等自然性灾害;亦或是人为失误,都有可能造成数据,甚至业务上的损失。此类事故难以预见,所以一般需要通过云备份容灾的方式来降低企业损失。

跨云容灾是最常见的一种容灾场景,将生产主机和灾备端分别放在不同的云上,从而降低了单点故障的风险,提高了业务运营的整体可靠性。此外,跨云容灾还可以帮助企业降低成本,企业可以根据自己的实际容灾需求选择最具成本效益的云平台。此举还避免了企业被供应商锁定,能协商更好的定价。

跨云容灾的常见解决方案

为了确保跨云容灾的效益最大化,中小型企业一般会选择跨云异地容灾的解决方案,充分利用云弹性的特点降低容灾TCO,同时保障业务连续性。RTO标准严苛的行业或大型企业则更倾向于使用异云两地三中的解决方案,如:A云生产中心+A云同城跨可用区灾备中心+B云异地灾备数据中心。这样做的目的是为了避免单个区域发生灾难性事件而造成数据损失或业务中断。

跨云容灾对企业提出的挑战

虽然跨云容灾作为一种新的容灾方案为企业带了更高性价比的容灾服务,它同时也面临一些新的挑战:

  1. 不同云之间的兼容性:由于不同云之前API、服务协议和基础架构的差异,集成多个云环境以进行灾难恢复可能会出现兼容性问题,一般需要靠第三方工具来实现。

  2. 数据一致性:不同存储格式的数据,从生产端跨云容灾到目标端的过程中可能会发生数据丢失或损坏。保持跨云容灾前后的数据一致性对于灾难发生时业务的恢复效率至关重要,若核心数据丢失或损坏,业务也会拉起失败。

  3. 数据安全:在跨云灾难过程中,数据会暴露在多个云环境中。跨多个云环境确保数据隐私安全、数据机密性和数据完整性,是个需要严肃对待的问题。

  4. 多云管理技术门槛高:跨多云环境数据管理难度大,需要具备专业的云计算知识和经验。这可能会带来额外的开销和成本。

  5. 成本:企业自己在多个云上准备业务环境,技术难度大,成本较高,一般采用第三方工具协助。

如何一站式解决跨云容灾难题

使用业务级容灾方案,专注云原生,可为企业解决云上容灾难题,跨云容灾挑战一一化解,保证企业云上资产安全和业务连续性。

深度对接云平台+驱动智能适配,让跨云容灾更稳定

需深度对接20+以上云平台API接口,支持高度自动化的异构平台容灾方案;同时利用Boot in Cloud技术实现不同云之间的驱动智能适配,无需预启动实例,一键云端拉起业务系统到可用状态,直接恢复到操作系统登录页面。

块级别数据保护,同时满足跨云容灾前后数据一致性及数据安全性

需采用块级别的数据保护技术,将操作系统,业务系统,数据完整备份,利用数据切片传输技术,将块数据切片后再进行跨云数据传输。在数据备份过程中,业务系统中的文件、数据等信息均以对象存储方式被加密保存,仅恢复成业务系统状态时可读取,高度保障跨云容灾过程中的数据安全性。当灾难发生时,将对象存储中的数据恢复成主机,不受限于操作系统和文件系统,严格保证跨云容灾前后数据的一致性,实现灾备端业务系统的高可用性。

可视化向导式操作界面+业务组编排管理=一站式跨云容灾

按业务流导向设计,操作逻辑更顺畅,仅需3步即可完成跨云容灾部署。

进行“资源组容灾”后,企业恢复业务只需2个步骤:“选中资源组——点击容灾接管”,即可一键恢复业务到可用状态,实现高度自动化的跨云容灾。

数据切片传输技术,对象存储极致优化容灾TCO

企业可选择采用对象存储作为目标端存储介质,将整机数据切片存储至对象存储,仅在恢复时组合成块数据,这项举措将存储成本降至极低,1GB对象存储一年费用仅1.3元。

跨云容灾可以为企业提供更好的云计算弹性,保证业务连续性。选择云原生的容灾工具,能够帮助企业轻松应对云上挑战,保护企业珍贵的云上数据和业务资产。

 

相关文章:

部署跨云容灾的五大难点

为什么企业需要跨云容灾? 据统计,全球已有70%的企业使用云计算服务。上云帮助企业更高效地管理数据资产,但它并非绝对安全。如停电、漏水等机房事故;地震、火灾等自然性灾害;亦或是人为失误,都有可能造成数…...

Docker Compose

为什么需要使用Docker ComposeDocker Compose 容器编排技术1、现在我们有一个springboot项目,需要依赖Redis、mysql、nginx。如果使用docker原生部署的话,则需要安装Redis、mysql、nginx容器,才可以启动我们springboot项目,这样的…...

【ARM架构】armv8 系统安全概述

ARMv8-A 系统中的安全 一个安全或可信的操作系统保护着系统中敏感的信息,例如,可以保护用户存储的密码,信用卡等认证信息免受攻击。 安全由以下原则定义: 保密性:保护设备上的敏感信息,防止未经授权的访问…...

数学小课堂:数学边界

文章目录 引言I 费马大定理1.1毕达哥拉斯定理的推广1.2 一波三折的定理证明过程1.3 希尔伯特第十问题II 数学的边界2.1 认识论问题2.2 在边界内做事情2.3 总结引言 了解数学本身的局限性,才能更好地使用它的原理和思维方式。 数学的边界,这是一个硬的边界,大家不要试图逾越…...

检测中断到来时,让LED灯状态取反,并且在串口工具上打印一句话

任务:检测中断到来时,让LED灯状态取反,并且在串口工具上打印一句话例如:当按键1按下之后,让LED1状态取反,并打印“LED1 down”当按键2按下之后,让LED2状态取反,并打印“LED2 down”当…...

2023年CDGA考试-第7章-数据安全(含答案)

2023年CDGA考试-第7章-数据安全(含答案) 单选题 1.数据安全不仅涉及防止不当访问,也涉及对数据的适当访问,下列理解不正确的是 ( ) A.强密码有助于提高破解风险 B.安全专家建议 45-180天修改一次密码 C.用户要尽量使用多套密码和账户 D.具有高度敏感信息权限的用户都应使…...

输出月份英文名称--C语言实现

任务描述 本关需要你编写一个用指针数组处理的c程序,然后从键盘输入月份时输出对应的英文名。 相关知识 指针 指针是一个变量,其值为另一个变量的地址,即内存位置的直接地址。就像其他变量或常量一样,你必须在使用指针存储其他变量地址之前,对其进行声明。 指针变量声明…...

6年测试经验老鸟:做不好自动化测试,还谈什么高薪?

提起自动化测试,可谓仁者见人,智者见智,心中五味杂陈啊!你从任何一个招聘渠道来看最近两年对测试岗位的要求,几乎都要求会自动化测试。而不少人一直认为手工测试才是王道,工作中有的时候也用不到程序&#…...

Java Web:开篇综述与第一章

前言 翻开这本书,又是一段新的学习路线,在学习的道路上是枯燥的,是乏味的,难免有放弃的想法。但回看曾经的学习笔记,自己也一步一步走过来了,即使会自我怀疑自我否定,但不坚持不努力是永远没有…...

ES6中对象的一些拓展

当对象键名与对应值名相等的时候,可以进行简写 const obj { name }允许字面量定义对象时,将表达式放在括号内 let lastWord last word;const a {first word: hello,[lastWord]: world };a[first word] // "hello" a[lastWord] // "wo…...

10分钟快速入门Pandas库

pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的,这篇文章主要介绍了10分钟快速入门Pandas库,重点介绍pandas常见使用方法,结合实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下目录Pandas的介绍pandas 是基于Num…...

考研复试机试 | C++ | 王道机试课程笔记

目录Zero-complexity (上交复试题)题目&#xff1a;代码&#xff1a;括号匹配问题题目&#xff1a;代码&#xff1a;表达式解析问题 &#xff08;浙大机试题&#xff09;题目&#xff1a;代码&#xff1a;标准库里提供了栈 stack<typename> myStack .size() 栈的大小 .pu…...

【python科目一:生产线系统设计;激光刀切割材料】

工厂有若干条生产线&#xff0c;可以生产不同型号的产品&#xff0c;要求实现功能如下&#xff1a;1. ProductionLineMgmtSys 初始化生产线和产品的生产周期有num条生产线&#xff0c;编号从0开始periods[i]表示生产一个型号为i的产品所需的生产周期&#xff0c;单位为天2. Pro…...

Linux——进程概念(进程状态)

目录 进程状态 三态模型 五态模型 七态模型 Example eg1:阻塞态&#xff1a;等待某种资源的过程 eg2:挂起态 Linux内核源代码 Linux进程状态查看 Linux运行状态 R运行状态&#xff08;running&#xff09;: S睡眠状态&#xff08;sleeping)&#xff1a; D磁盘休眠状…...

超详细:正则表达式从入门到入门

文章目录匹配字符\d \D\s \S量词&#xff1a;匹配多个字符星号*加号问号&#xff1f;大括号{}集合字符[]明确字符范围字符补集字符常见字符集贪婪模式和非贪婪模式匹配开头和结尾贪婪模式和非贪婪模式常用函数re.findall()re.search()re.compile()re.split()re.sub()本文章首发…...

jupyter notebook小技巧

1、.ipynb 文件转word文档 将 jupyter notebook&#xff08;.ipynb 文件&#xff09;转换为 word 文件&#xff08;.docx&#xff09;的最简单方法是使用 pandoc。 首先安装pip install pandoc&#xff0c; 安装后&#xff0c;在将 Jupyter notebook文件目录cmd 然后输入打开…...

考研复试机试 | c++ | 王道复试班

目录n的阶乘 &#xff08;清华上机&#xff09;题目描述代码汉诺塔问题题目&#xff1a;代码&#xff1a;Fibonacci数列 &#xff08;上交复试&#xff09;题目代码&#xff1a;二叉树&#xff1a;题目&#xff1a;代码&#xff1a;n的阶乘 &#xff08;清华上机&#xff09; …...

js闭包简单理解

js里面的闭包是一个难点也是它的一个特色&#xff0c;是我们必须掌握的js高级特性&#xff0c;那么什么是闭包呢&#xff1f;它又有什么作用呢&#xff1f; 1&#xff0c;提到闭包我们这里先讲解一下js作用域的问题 js的作用域分两种&#xff0c;全局和局部&#xff0c;基于我…...

「JVM 编译优化」编译器优化技术

后端编译&#xff08;即时编译、提前编译&#xff09;的目标时将字节码翻译成本地机器码&#xff0c;而难点是输出优化质量较高的机器码&#xff1b; 文章目录1. 优化技术概览2. 方法内联&#xff08;Inlining&#xff09;3. 逃逸分析&#xff08;Escape Analysis&#xff09;4…...

回溯问题(子集型回溯、组合型回溯、排列型回溯)【零神基础精讲】

来源0x3f&#xff1a;https://space.bilibili.com/206214 回溯分为【子集型回溯】【组合型回溯】【排列型回溯】 文章目录回溯基本概念[17. 电话号码的字母组合](https://leetcode.cn/problems/letter-combinations-of-a-phone-number/)子集型回溯&#xff08;分割问题也可以看…...

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容&#xff0c;我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在&#xff0c;当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗"&#xff0c;或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时&#xff0c;输入的这句话就是 Prompt。…...

逻辑回归:给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)

概述 在 Swift 开发语言中&#xff0c;各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过&#xff0c;在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下&#xff0c;…...

【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】

解密LSTM与GRU&#xff1a;如何让RNN变得更聪明&#xff1f; 在深度学习的世界里&#xff0c;循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而&#xff0c;传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序

一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

纯 Java 项目(非 SpringBoot)集成 Mybatis-Plus 和 Mybatis-Plus-Join

纯 Java 项目&#xff08;非 SpringBoot&#xff09;集成 Mybatis-Plus 和 Mybatis-Plus-Join 1、依赖1.1、依赖版本1.2、pom.xml 2、代码2.1、SqlSession 构造器2.2、MybatisPlus代码生成器2.3、获取 config.yml 配置2.3.1、config.yml2.3.2、项目配置类 2.4、ftl 模板2.4.1、…...