国际标准SHARE 78将容灾系统定义成七个层次，这七个层次对应的容灾方案在功能、适用范围等方面都有所不同，所以用户选型应分清层次。
说起容灾，很多同学脑子冒出来熟悉字眼，”同城双活”，“两地三中心”，“单元化”，“set化”等等。其实这些名词背后均隐射一层含义，面对一些灾难时候，业务如何做冗余来快速恢复业务。
数据中心运行突发故障(如：天灾不可避免的灾难)是无法预测的，计算机里的数据就像扫雷游戏一样，十面埋伏充满雷区，随时都有可能Game Over，容灾备份就是数据安全的最后防线，但是你可以避免由数据中心发生故障而丢失数据引发的数据丢失的局面。
容灾（Disaster Tolerance）：就是在上述的灾难发生时，在保证生产系统的数据尽量少丢失的情况下，保持生存系统的业务不间断地运行。
在上一期《数据掘金者》中，主要介绍的是有别于传统日志的腾讯专有云日志平台。本期给大家带来是专有云中不可或缺的保险机制——容灾管理系统。
2001年的“911事件”中，没有远程备份的企业都遭受了巨大损失，甚至部分公司因为核心业务部署在公司大楼而又没有远程备份，导致公司业务无法继续运营而倒闭。美国“911事件”后，全球用户提升了对灾备的重视程度，异地灾备建设一时成为趋势。
当前，市场上常见的容灾模式可分为本地容灾、同城容灾、异地容灾、双活数据中心、两地三中心几种。
灾备： 是指容灾和备份。容灾是为了在遭遇灾害时能保证信息系统能正常运行，帮助企业实现业务7*24小时连续性的目标，备份是为了应对灾难来临时造成的数据丢失问题。容灾备份产品的最终目标是帮助企业应对人为误操作、软件错误、病毒入侵等“软”性灾害以及硬件故障、自然灾害等“硬”性灾害。
当前，市场上常见的容灾模式可分为同城容灾、异地容灾、双活数据中心、两地三中心几种。
冷备或者主备并不是一个理想的方案，而且绝大多数情况下，只能是一个心理安慰，真正发生故障的情况下，这样的容灾模式根本起不到作用。
去年写过一篇《做容灾，冷备是不是个好方案？》，当时提出来，冷备或者主备，其实并不是一个理想的方案，而且绝大多数情况下，只能是一个心理安慰，真正发生故障的情况下，这样的容灾模式根本起不到作用。
依托于阿里云高速通道专线、事件总线EventBridge和MSHA（Multi-Site High Availability）多活容灾平台，消息队列RocketMQ版提供异地双活功能，通过跨实例间数据的双向同步和业务切流能力，实现业务恢复和故障恢复解耦，保障故障场景下的业务连续性。本文介绍异地双活的概念、应用场景、功能优势、使用限制和计费说明。
接着上篇《做容灾，双活、多活、同城、异地、多云，到底应该怎么选？》，这篇聊聊公有云上应该如何建容灾，跟我们自建机房有什么区别，没看过的同学，建议先从上篇文章看一下。
随着业务对持续性要求越来越高，云上不少企业对跨AZ或多地域的容灾建设有强烈的诉求。当企业内部经过评估选定容灾建设整体方向，即同城双活；需要对方案进行验证，包括组件容灾能力建设，数据同步以及切换验证等。通常对组件容灾能力建设和验证会花费大量时间，如果测试不符合预期，对之前调研、部署以及测试人力和时间成本带来较大耗费。因此借助云平台能力“一站式”提升系统容灾能力，助力企业降本增效。
在互联网大厂，有个普遍的现象：某种程度上，只要是比较重要的系统，都需要考虑系统的容灾问题。
你知道吗？自然灾害、设备故障、人为因素等都会造成业务中断。如今数字化时代，IT系统故障更会对公司业务造成难以估量的巨大经济损失。
灾备，是企业中一项重要的技术应用，对于企业数据安全起到了很大的作用。 一般来说，灾备的级别可以分为数据级、应用级和业务级三个级别。
Zookeeper 我想大家都不陌生，在很多场合都听到它的名字。它是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供一致性高性能协调服务。可以用来做：配置维护、域名服务、分布式锁等。有很多开源组件，尤其是中间件领域，使用 Zookeeper 作为配置中心或者注册中心。例如，它是 Hadoop 和 HBase 的重要组件，是 Kafka 的管理和协调服务，是 Dubbo 等服务框架的注册中心等。
2022年8月25日，杭州市数据资源管理局发布《2022年8月政府采购意向》公告。 项目名称：杭州市政务云容灾备份项目 采购需求： 1、同城应用级容灾备份 在杭州市已有云资源生产中心基础上，新购买1个可独立承担关键系统运行的云资源容灾中心服务，双中心具备基本同等业务处理能力，并通过高速链路实现数据实时同步和业务流量分担，生产中心灾难发生时可进行应急切换容灾中心，保障业务连续运行和数据不丢失。目标将29个重要应用系统分别部署到两中心，在不改变现有业务架构的情况下，充分利用现有政务云能力实现同城应用级容灾备
同城双中心+异地灾备中心， “两地三中心”的灾备模式，方案兼具高可用性和灾难备份的能力。
Zookeeper 我想大家都不陌生，在很多场合都听到它的名字。它是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供一致性高性能协调服务。可以用来做：配置维护、域名服务、分布式锁等。有很多开源组件，尤其是中间件领域，使用 Zookeeper 作为配置中心或者注册中心。它是 Hadoop 和 HBase 的重要组件，是 Kafka 的管理和协调服务，是 Dubbo 等服务框架的注册中心等。
当前市场上常见的容灾模式可分为同城容灾、异地容灾、双活 数据中心、两地 三中心几种。
容灾系统是指在相隔较远的异地，建立两套或多套功能相同的IT系统，互相之间可以进行健康状态监视和功能切换，当一处系统因意外(如火灾、地震等)停止工作时，整个应用系统可以切换到另一处，使得该系统功能可以继续正常工作。容灾技术是系统的高可用性技术的一个组成部分，容灾系统更加强调处理外界环境对系统的影响，特别是灾难性事件对整个IT节点的影响，提供节点级别的系统恢复功能。
数据库作为企业数据的管理软件，是企业的核心资产，需要避免单点灾难，因此数据库灾备需求应运而生。
容灾半径是衡量容灾方案所能承受的灾难影响范围的指标。不同灾难的影响范围是不同的，而距离也会影响到容灾技术的选择。容灾中心的架构按照源备端之间的距离，可分为本地容灾、同城双活、两地三中心。
企鹅电竞登录鉴权系统是企鹅电竞电竞所有写请求的前置关键路径，需要具备高可靠性。其核心存储依靠 CMEM，为保证服务的稳定运行，搭建一套同构 CMEM 存储，热备 Login 数据，在 CMEM 发生存储或网络故障时保证登录鉴权服务正常运行。
今天跟大家分享的题目为《CKV+异地容灾探索和实践》。CKV+是一个兼容redis协议的内存数据库，现在大部分用户对内存数据库的要求越来越高，对一致性、异地容灾等方面也提出更高的要求。下面从过往经验教训、可用性&一致性、CKV+架构演进、CKV+单活多可用区和CKV+多活架构探索等方面跟分享一些关于容灾的实践和思考。
腾讯云Status Page（Tencent Cloud Health Dashborad ），作为腾讯云官方的产品可用信息对外窗口，需要保障在极端的故障情形下，还能及时且正确地对外呈现关键信息，这要求在架构设计和部署上做到多地域级别的容灾效果。为了达到目标，我们除实施针对性的架构设计和部署外，还对各类故障场景做了故障演练验证。
为了保障系统可用性， 我们通常会为了应对故障将组件或数据做冗余。常见的类型包括: 变更故障、硬件故障、断电断网、自然灾害， 发生的频率一次降低。
热备的情况下，只有主数据中心承担用户的业务，此时备数据中心对主数据中心进行实时的备份，当主数据中心挂掉以后，备数据中心可以自动接管主数据中心的业务，用户的业务不会中断，所以也感觉不到数据中心的切换。
相对于过去单体或 SOA 架构，建设微服务架构所依赖的组件发生了改变，因此分析与设计高可用容灾架构方案的思路也随之改变，本文对微服务架构落地过程中的几种常见容灾高可用方案展开分析。
1、 据 Windows Centra 报道，微软计划在本月晚些时候发布新款 Surface Pro 和 Surface Laptop 硬件产品，而这些产品将会作为微软首款人工智能 PC 推出。--oschina
企业业务敏感程度差异，对容灾指标RPO&RTO要求也不同。之前两篇文章主要介绍数据冷备，主要特点是数据备份存储非实时，备份系统存储数据通常昨天的数据，当灾难真正来临的时候，今天新产生的数据会丢失情况。对于企业核心业务来讲，业务恢复（RTO）可以接受小时级别，但是对于数据无法接受丢失，即RPO接近为“零”。结合腾讯云数据备份能力，本文重点介绍数据热备解决方案，旨在让客户上好云，用好云，管好云。
2、确保应用高可用性，消除计划外的停机时间，减少计划外的停机时间，提高业务连续性。
2023腾讯全球数字生态大会已于9月7-8日完美落幕，40+专场活动展示了腾讯最新的前沿技术、核心产品、解决方案。
灾难备份是指为了减少灾难发生的概率，以及减少灾难发生时或发生后造成的损失而采取的各种防范措施。
后台开发的目标是要提供高可用的后台服务，其中很重要的一点是保证业务连续性（服务不中断，或中断时间在允许范围内）。
也许很多企业很幸运，从来没有经历过数据丢失。但是，一旦发生企业关键数据的丢失，就会很大程度上影响业务发展，同时造成严重经济损失。
实现业务连续性的技术手段通常包括高可用性和灾备恢复两种，所以本文讲述的是在腾讯云上实现业务连续性的解决方案。
异地多活相对于异地热备，最大不同点在于应用在不同地域都承载流量，从业务流量调度，数据同步以及业务性能等方面技术复杂度会大幅度的提升。同时业务异地多活有一个前提，就是业务支持单元化部署，这里对存量有历史技术债业务也存在非常大的挑战。因此本篇幅讨论异地多活前提是，业务已经具备单元化部署的能力。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。三月为TDSQL专题月，本文将带来直播回顾第二篇《破解分布式数据库的高可用难题：TDSQL高可用方案实现》。
支付宝的会员ID系统采用OceanBase“三地五中心”部署方式，建立了城市级故障自动容灾能力。
作者介绍 万守兵：腾讯云行业架构师，对云上双活架构、迁移方案有比较深的了解，现主要负责腾讯云泛互行业TOP级客户的解决方案架构工作。 高可用挑战 1. 高可用挑战：时间要求 2. 高可用挑战：各种不稳定的原因 常见事故及问题归类如下： 互联网通用架构和分层 典型互联网架构分层设计如下： 系统正交分解如下： 分类 服务治理 目标 技术 架构 监控层外层客户端SLA、攻防/扫描/审计 CDN合理/稳定
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月12日张文的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
在2021年2月7日，中国人民银行发布了《金融信息系统多活技术规范》，将其作为指导金融行业标准。可以说金融业关系国计民生，维护金融信息系统安全是国家信息安全的重点，因发生灾难导致金融服务中断，可能对企业内部管理、公民、法人和其他组织的金融权益甚至国家金融稳定和秩序产生影响。为规范和引导在金融信息系统合理运用多活技术实现业务承载和灾难恢复，有效防范金融信息系统风险，保护金融机构客户的合法权益，特编制这一标准。本文针对这一标准并结合外部实践经验进行探讨。
一、高可用的挑战 1、高可用挑战-要求 image.png 2、高可用挑战-各种不稳定的来源 常见事故及问题归类如下： image.png 二、互联网通用架构和分层 典型互联网架构分层设计如下： image.png 系统正交分解如下： 服务治理目标 技术架构 监控层 外层 客户端SLA 攻防/扫描/审计 CDN合理/稳定 DNS合理/稳定 流量峰值 CDN DNSPOD/Ip直连 高防 客户端监控 CDN监控 DNSPOD监控 安全监控 接入层 异地多活 服务
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