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数据灾备案例
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数据容灾技术选择度量标准

在构建 容灾 系统时,首先考虑的是结合实际情况选择合理的数据复制技术。  选择合理的数据复制技术时主要考虑以下因素:

Ø  灾难承受程度 :明确计算机系统需要承受的灾难类型,系统故障、通信故障、长时间断电、火灾及地震等各种意外情况所采取的备份、保护方案不尽相同。

Ø  业务影响程度 :必须明确当计算机系统发生意外无法工作时,导致业务停顿所造成的损失程度,也就是定义用户对于计算机系统发生故障的最大容忍时间。这是设计备份方案的重要技术指标。

Ø  数据保护程度 :是否要求数据库恢复所有提交的交易  并且要求实时同步 ,保证 数据的连续性和一致性, 这是 备份方案复杂程度的重要依据。

案例简介

随着北京市某商业银行业务的高速发展,其数据中心网络和系统日渐庞大,在业务种类不断增多,业务流量不断增大的情况下,为保障该行各类系统的安全稳定可控运行的同时,为实现面向数据中心的流量性能与故障分析、流量安全分析和防护、数据库审计以及数据防泄露等系统的统一部署和管理并满足行业监管等法规要求的目标,采用UCache公司的分布式流量捕获系统构建数据中心面向流量的统一网络监测平台最终达到统一部署网络监测设备、提高监测系统的使用效

率和关联分析能力并最大限度地节省投资。

应用目的

构建数据中心面向流量的统一网络监测平台,为各类监测系统提供 100%

网络可视性、提高监测系统的可扩展性

实现数据中心和灾备中心的流量集中实时监测

实现网络流量的前端梳理,提高监测分析平台的效率

提高网络监测的安全性和可靠性

节约监测投资和提高投资回报率

客户网络监测现状

数据中心和同城灾备中心都有重要业务需要各种类型的监测(如应用和网络性能分析、数据库审计、IDS 入侵检测、Web 分析等),但由于监测成本高昂,无法实现全程全网实时监测,网络中存在大量监测盲点;

无法实现流量的智能捕获和按需分发,导致流量监测工具效率低下,投资回报率降低;

离散式的监测工具部署导致监测工具间无法对数据流量进行关联分析;

增加一个监测工具,就需要变更原有网络结构,监测分析平台的可扩展性成了问题;

业务种类及业务流量不断增加,监测工具数量也相应增加,增大了监测工具的投资成本

UCACHE灾备云与本地服务中心建立的灾备中心,数据通过G口网络实时同步备份至灾备中心,可以实现实时备份,或是定时备份,当本地灾备中专心出现服务器故障或者数据丢失时,可快速从云平台将数据恢复,同时云平台也可将数属据恢复至本地服务中心。未来可平滑的升级成灾备中心与云虚拟机之间的远程异地高可用保护。

 


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