中软国际数据治理专业服务解决方案实践

场景一：同城灾备 适用于容灾可用性要求达到99.9%，业务分布在同一个地域，要求支持同城跨AZ的应用和数据灾备场景。 场景二：同城双活 适用于容灾可用性要求达到99.95%，要求业务双活的容灾场景。 同城跨AZ的应用数据多活，并分担部分业务流量。 场景三：两地三中心 适用于容灾可用性要求达到99

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String 可用性策略，可选择如下方式： reliability：可靠性优先，数据库应该尽可能保障数据的可靠性，即数据丢失量最少。对于数据一致性要求较高的业务，建议选择该策略。 availability：可用性优先，数据库应该可快恢复服务，即可用时间最长。对于数据库在线时间要求较高的业务，建议选择该策略。

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冗余，提供数据实时持久化，还通过多可用区部署、秒级故障接管、负载均衡、节点可缩减等技术方案，保障实例的可靠性和可用性。 GeminiDB Influx使用DFV存储池，本身具有三副本的冗余，支持高写入性能，还通过多可用区部署、弹性扩展等技术方案，保障实例的可靠性和可用性。 GeminiDB

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AOSP9云手机镜像更新记录 本章节发布的云手机镜像为正式镜像，其不能与2022年1月10日之前发布的测试版本AOSP9镜像在同一 服务器 上混合部署。 发布时间：2024-06-11 镜像ID 新增特性 BUG修复 适用所有服务器规格镜像ID： 24040320240524e001100a21000004db

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AOSP9云手游镜像更新记录 发布时间：2023-11-10 镜像ID 新增特性 BUG修复 适用所有服务器规格镜像ID： 23100120231110e003101b2100000cab 优化音视频出流初始化速度 优化音视频触控 调整音视频出流模式为码率优先 提升GPS定位系统稳定性

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应用组件需要部署在多个数据中心，以避免单个数据中心故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 可根据不同需求，将应用的数据和资源部署在多个位置： 应用多AZ部署：应用应尽可能部署在多个可用区，避免由于单个可用区故障而导致所有业务中断。 应用多Region部署：对于可用性要求高的应用系统

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，必须以字母开头，只能包含0-9/a-z/A-Z/_/-，长度最短为1，最大为32。 value：维度取值，例如 弹性云服务器 的ID。 必须以字母或数字开头，只能包含0-9/a-z/A-Z/_/-，长度最短为1，最大为256。 period 监控数据粒度。 取值范围： 1：实时数据 300：5分钟粒度

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电子商务类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用E CS 或CCE；后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库，通常采用RDS for MySQL；同时通常还会使用DCS、Kafka等中间件及DDS文档数据库；为满足对应的可用性目标，建议采用以下方案。 单Region方案

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安全：免费开启DDoS基础防护 监控：免费提供分钟级粒度的流量监控，监控带宽流量波动、出入网带宽速率等指标详情 9 1,401.60 云硬盘I 全动态BGP 可用性：不低于99.95%可用性保障 安全：免费开启DDoS基础防护 监控：免费提供分钟级粒度的流量监控，监控带宽流量波动、出入网带宽速率等指标详情

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查看站点监控数据 操作场景 本章节指导用户如何查看站点的监控数据，从可用性、响应时间、可用探测点等趋势来展示当前站点的访问情况。 操作步骤 登录管理控制台。 单击“服务列表 > 云监控服务 ”。 单击左侧导航栏的“站点监控”。 进入“站点监控”界面。 系统展示用户当前所有站点概况。

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availability 可用性 可用性指标以小时为周期进行统计，开通监控后，1小时后可查看可用性监控图表。 可用性 =（每小时探测的总次数 - 每小时返回异常状态次数）/ 每小时探测的总次数 * 100%。 packet_loss_rate 丢包率 丢包率是数据包丢失部分与所传数据包总数的比值。

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站点监控展示了目标站点的响应时间和可用性、近一小时响应时间数据平均值和近一小时可用性数据平均值。 目标站点响应时间展示出延时高Top 5的站点名称以及响应时间，方便用户了解站点整体性能，及时处理异常情况。 目标站点可用性以小时为周期进行统计，开通监控后，1小时后可查看可用性监控图表。 可用性 =（每小时探测的总次数

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概述 本章节以典型Web应用为例，介绍不同可用性目标要求下部署的典型架构示例。针对每种场景，从以下几个维度进行设计，来达成可用性目标。 类别 应用可用性影响 冗余 应用内组件的高可用能力，在应用内部分节点故障时业务自动恢复能力 备份 应用数据被破坏的情况下的恢复能力 容灾 在Reg

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Query Language），持续查询语言，是一种用于实时数据流上的查询语言，它是一种SQL-like的语言，相对于SQL，CQL中增加了（时序）窗口的概念，将待处理的数据保存在内存中，进行快速的内存计算，CQL的输出结果为数据流在某一时刻的计算结果。使用CQL，可以快速进行业务开发

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System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系

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故障，剩余的AZ中仍然会有足够的节点承载后端流量。 数据库采用主备模式，主节点出现故障可自动漂移到备节点，实现主备倒换，保障系统的可用性。 AOS的API接口均配置有流控，超过阈值数量的访问将被限制，从而保障AOS服务的可用性。 父主题： 安全

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集群是基于多个节点（至少是三节点）组成。集群的主要特点是横向扩展能力强，能满足不断增长的数据量需求，因此当您对可用性要求较高、数据量较大、未来扩展性要求较高的情况下，推荐您使用集群架构。 单节点 单节点实例只有一个节点，如果您的业务量不大且可用性要求较低，推荐您使用单节点架构。 1.7，1.8 父主题： 产品介绍

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易于开始，便于复制。 日志接入LTS后，即可创建告警规则和通知策略，支持实时接收潜在的告警事件并响应。 高可用性与可靠性。 依托于LTS的高可用性与数据可靠性，告警服务的可用性达到99.9%，告警相关的数据可靠性高于99.99999999%。 低成本与免运维。 目前LTS暂时不收取告警规则、告警

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系统不可用。 风险等级 高 关键策略 将应用系统的数据和资源部署在多个AZ，可避免单个AZ故障影响业务。 对于可用性要求较高的应用系统，可部署在多个Region，避免单个Region故障影响业务。 当多AZ架构可以满足应用可用性需求时，无需采用多Region部署。 父主题： RES10

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出现日志累积。当主机故障后，数据恢复需要很长时间，数据库不可用，严重影响系统可用性。 解决方案 GaussDB 提供极致RTO能力，开启极致RTO（Recovery Time Object，恢复时间目标），可以减少主机故障后数据的恢复时间，提高了可用性。 如需使用极致RTO能力，您可以在管理控制台右上角，选择工单

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35和AMQP-0-9-1 兼容AMQP 0-9-1协议的客户端版本。 连接数 RabbitMQ单机和集群实例，不同实例规格的连接数上限不一致，具体限制，请参考产品规格。 - 通道数 RabbitMQ 3.8.35版本：<= 2047 RabbitMQ AMQP-0-9-1版本：<= 2000

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