请带着你的回忆看下文,想想你这些年删过的库,被删过的库。
数据库备份是个老生常谈的话题,看似很简单,但在实际操作过程中,运维人员往往会遇到这样或那样的“坑”。
数据库为什么要备份?时至今日,我认为这个问题已经不再是问题了,换个角度来看,数据库备份能规避哪些风险?
其实从数据诞生时起就伴随着丢失风险,比如,自然灾难、电力故障、网络故障、硬件故障、软件故障、人为故障等。
上面列举了一大串风险,其现实意义是,你今天躲过了硬件bug,明天避开了雷劈,后天绕开了断电,大后天还是可能会“手滑”碰到误删除。
随着DT时代的到来,企业对数据的依赖程度与日俱增,数据保护早已成为企业的一门必修课。只有拥有先知先觉的防范意识和充分的技术准备,才能“覆巢之下,亦有完卵”。
与其承受天灾人祸的担忧,为何不选择一个专业的数据库备份方案:
阿里云数据库备份DBS已经商用,作为数据库备份通道,与对象存储OSS一起构建无门槛的云数据库备份解决方案,整个配置过程只需5分钟,就可以实现秒级RPO(Recovery Point Objective恢复点目标,通俗理解是当数据库故障时,允许丢失多长时间数据,RPO越小越好)的实时备份。
1、DBS典型应用场景:
l 实时备份
当用户对数据备份要求较高时,比如需要连续实时备份,且备份过程中不影响业务运行,此时可购置阿里云数据库备份DBS服务,实现数据库的热备份,DBS可实现数据实时增量备份、精确到秒级的数据恢复能力。解决方案架构示例如下:
架构设计说明:
关键部件部署:在用户本地部署有两套数据库:生产数据库和恢复库,分别用于生产数据的存储、故障后数据恢复。
在阿里云的两个区域(例如:华南1、华北1)分别购置存储服务,例如OSS对象存储或者NAS文件存储。
购置阿里云的DBS服务,用于用户本地数据库实时热备份至云上存储。
云下生产数据备份至云上:(可通过以下两种方案中的任意一种将云下生产数据备份至云上)
用户可在本地再部署一套存储,将生产数据先备份至本地IDC的存储,再通过本地IDC存储灾备拷贝至云上存储。
用户本地的生产数据库与云上存储之间通过阿里云DBS,将生产数据库中的数据直接热备份至云上两个区域的存储中。
数据恢复:
如果用户本地IDC的生产数据库发生故障,但本地IDC的存储运行正常,可通过本地IDC的 存储将数据恢复至本地IDC的恢复库。
如果用户本地IDC的生产数据库和存储均发生故障,或没有部署本地存储,则可通过DBS将云上存储将数据恢复至本地恢复库。
架构特点:
优点:技术要求高、一致性好,恢复时间短。
缺点:RTO随着数据库是来大小而变化。
应用场景:比较成熟的备份手段,适用于大部分的关系型数据库。
除了为数据库提供连续数据保护、低成本的备份服务外,DBS还可在多种环境下提供强有力的数据保护,包括公共云、企业自建数据中心及其他云厂商。DBS具备低成本、高性能、零风险等优势,为用户提供理想的云数据库备份解决方案。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。