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    那年装的七里香,如今跑在腾讯云

    时光如白驹过隙,坐在时代的列车里,我们一路向前;近三十年来,无数事物在车窗前掠影而过,一度流行,又一度黯淡。磁带,就是一个时代的符号。彼时,磁带因其低廉、可靠及易用等特性,一度成为音乐最主流的载体,将流行音乐传遍大街小巷。后来,随着 CD 和 MP3走进大众视野,磁带逐步退出历史舞台。如今,磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体,近几十年却从未过时:在冷数据场景,磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命,在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开,来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~

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    那年装的七里香,如今跑在腾讯云

    时光如白驹过隙,坐在时代的列车里,我们一路向前;近三十年来,无数事物在车窗前掠影而过,一度流行,又一度黯淡。磁带,就是一个时代的符号。彼时,磁带因其低廉、可靠及易用等特性,一度成为音乐最主流的载体,将流行音乐传遍大街小巷。后来,随着 CD 和 MP3走进大众视野,磁带逐步退出历史舞台。如今,磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体,近几十年却从未过时:在冷数据场景,磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命,在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开,来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~

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    应对勒索攻击如何做好数据备份?| FreeBuf甲方群话题讨论

    近年来,针对于企业的勒索攻击正变得越发频繁,过去常常被边缘甚至忽略的数据备份,其重要性开始显现,比如近期发生的针对用友等用户的勒索攻击,如果企业做好了数据备份,就能恢复被勒索加密的文件,最大限度地减少企业损失。但其实数据备份是一个关键的技术领域,要做好全数据、全维度的备份及迅速恢复也并非易事,不同企业对数据备份采取的措施也参差不齐,这其中有哪些特殊性?该如何为应对勒索攻击做好数据备份?本期我们将以此为话题展开讨论。 虽然近些年来数据备份已经被反复强调,但由勒索攻击造成的数据损失情况还是比较严重,这其中有哪

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    四大特性揭示IDC数据中心存储需求—恒梦数据

    目前,Internet上的数据量爆炸性增长,数据总量呈指数上升,IDC数据中心存储系统必须具有足够的容量以适应不断增长的数据量。 IDC数据中心存储需求之1.大容量 目前,Internet上的数据量爆炸性增长,数据总量呈指数上升,IDC数据中心存储系统必须具有足够的容量以适应不断增长的数据量。存储系统不光要有大量的现实容量,还应该具有很好的可扩展性,能根据数据量的增长提供无缝的、不停机的容量扩充。 IDC数据中心存储需求之2.高性能 信息是具有时效性的,对于企业而言,及时获得所需数据非常关键;对于ICP而言,较高的访问速度是服务质量的重要指标。对于宽带应用,存储系统的带宽要与网络带宽相适应。因此,存储系统的响应速度和吞吐率是IDC数据中心存储系统应该密切关注的问题。从历史上看,计算机速度的瓶颈已逐渐从20世纪80年代的CPU和90年代的网络带宽转移到I/O子系统。因此,要提高IDC数据中心存储系统的整体性能,存储系统的性能提高是一个关键问题。 IDC数据中心存储需求之3.高可用性 IDC数据中心存储系统存储了企业大量的关键数据,因此,必须保证这些数据始终是安全可用的。在任何情况下,例如系统产生错误或遇到意外灾难,数据都不能丢失。系统应具有快速故障恢复能力,保证应用系统永不停机(7×24小时不间断工作),数据始终保持完整性和一致性。 IDC数据中心存储需求之4.可管理性 IDC数据中心存储系统保存着大量的业务数据。对这些数据的管理不光体现在应用层的管理,还体现在存储系统的管理。这主要表现在集中的自动化管理,如数据按特定规则的备份、对系统性能和流量等特性的监测、存储设备的负载平衡等。 以上IDC数据中心存储系统特点需要用相应的技术进行保障。某些技术能在几个方面对存储系统做出贡献,特别是存储系统的管理渗透到整个系统的各个方面,我们很难把它从系统中单独分离出来。但作为讨论方便,我们仍从系统要求出发分别对上述特点进行讨论。 针对存储容量问题,现在最成熟的还是基于磁盘、光盘和磁带的存储技术。这些技术在很长时间内仍将占有主流地位。现在磁盘、磁带的存储容量每年增长1倍,基本上能适应数据的增长。在IDC数据中心存储系统,存储任务是由以上述技术为基础构成的存储系统来完成的,主要有磁盘阵列、磁带库和光盘库。新出现的SAN(存储区域网)、NAS(附网存储)和集群存储等新的网络存储结构为存储系统容量和性能的扩展提供了有力的支持。另外,数据共享技术在一定的条件下可以缓解容量问题。 对于高性能方面,在单个磁盘读写性能提升空间有限的前提下,并行I/O技术和Cache技术成为主角。并行I/O技术目前在国际上正被广泛研究,像磁盘阵列技术、多通道技术等已得到广泛应用。目前研究的重点是大规模并行I/O和多级存储技术,它们主要是从存储系统的整体结构入手,利用SAN和集群等技术进一步提高存储系统的整体性能。对于Cache技术,针对不同的应用(如数据库中事务处理方式、WWW方式等)采用合适的数据预取策略正被广泛应用。此外,采用光纤通道技术作为新一代存储接口已成为趋势,促进了存储系统性能的提高。 对于数据可用性问题可从多个层面进行讨论。磁盘阵列是一种最基本的高可用存储技术。在IDC数据中心存储系统,应选择双电源、双控制器、没有单点故障的磁盘阵列。对于系统层面,集群、SAN等技术也可以大大促进系统可用性的提高。另外,Standby技术、系统整体冗余、远程实时备份和灾难恢复等技术也是高可用性存储所不可缺少的技术。 我们看到,冗余磁盘阵列、存储区域网和集群技术对存储系统的各个方面都有较好的贡献,将这几种技术紧密联系在一起就构成了满足IDC数据中心存储系统要求的存储系统。对于IDC数据中心存储系统而言,这几种技术必然会得到进一步的重视。 存储管理贯穿于存储系统的各个方面。数据共享、无缝扩展、实时备份、容错技术、系统监控、流量控制、远程数据备份、灾难恢复等无一不需要相应的软件进行保障。对于IDC数据中心存储系统,高效、稳定、安全的存储软件是必不可少的,而这一点过去往往被人们忽视。现在,人们已开始认识到存储管理的重要性。著名IT企业,如IBM、Compaq、HP等,均推出了自己的存储管理软件,专业的存储软件公司,如VERTIAS公司,在存储软件方面更有全线的存储管理软件可供选择。 IDC数据中心存储系统作为一个整体,需要大量相互融合的技术进行保障。一方面要发展更好的技术,另一方面要把各种技术结合成为一个整体,提供稳定、安全、高效的整体解决方案。

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    存储知识:数据一致性、分级存储、分层存储与信息生命周期管理

    一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作,实际发出了五个写操作,当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后,系统突然故障,导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后,数据库程序重新从磁盘中读出数据时,就会发现数据再逻辑上存在问题,数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer(包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等)。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的,所以就需要添加Cache来缓存IO操作,适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时,也可能会“滞留”IO操作,带来一些负面影响。如果在系统发生故障时,仍有部分IO“滞留”在IO操作中,真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据,造成数据的不一致。当系统恢复时,直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误,导致应用无法启动。尽管一些数据库系统(如Oracle、DB2)可以根据redo日志重新生成数据,修复逻辑错误,但这个过程是非常耗时的,而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库(如SQL Server),这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个,关闭Cache或创建快照(Snapshot)。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降,但在有些应用中,这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中(RPO为0),都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的,所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图,通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据,在此时间点之后源数据卷的更新(有新的数据写入),不会反映在快照视图中。利用这个快照视图,就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢?这涉及到多个实体(存储控制器和安装在主机上的快照代理)和一系列的动作。典型的操作流程是:存储控制器要为某个数据卷创建快照时,通知快照代理;快照代理收到通知后,通知应用程序暂停IO操作(进入 backup模式),并flush数据库和文件系统中的Cache,之后给存储控制器返回消息,指示已可以创建快照;存储控制器收到快照代理返回的指示消息后,立即创建快照视图,并通知快照代理快照创建完毕;快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作,并且flush了主机中的 Cache,所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的(以Oracle数据库为例,进入Backup模式大约需要2分钟,退出Backup模式需要1分钟,再加上通信所需时间,一次快照需要约4分钟的时间),所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作(如备份、复制)时,在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上,如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联,分别对一个个卷进行操作,那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组(Volume Group)”,把多个关联数据卷组成一个组,在创建快照时同时为组内多个卷建立快照,保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作,由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享,主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。

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