39、业务连续性规划:保障企业数据安全与恢复

业务连续性规划:保障企业数据安全与恢复

1. vSphere DRS与容错VM设置

在VMware vSphere环境中,需要为主要虚拟机(VM)分配vSphere DRS自动化级别,而次要VM会采用与主要VM相同的设置。如果没有启用增强型vMotion兼容性(EVC),vSphere DRS会对容错VM禁用,仅为次要VM提供初始放置,并且容错VM不会参与集群重新平衡计算或操作。

2. vSphere容错使用场景

vSphere容错(FT)并非适用于所有VM。应谨慎使用此服务,仅将其用于最重要的VM。VMware配置文档规定,任何单个ESXi主机上的vSphere FT保护的VM(主要或次要)不应超过四个。因为一旦主要和次要VM锁定并同步,受保护的VM将占用双倍资源。

3. 业务连续性规划概述

高可用性只是业务连续性解决方案的一部分。业务连续性旨在确保企业在重大事件发生时仍能继续运营。高可用性主要从狭窄的角度处理业务连续性,例如确保在物理服务器故障、操作系统或应用程序故障、网络组件故障等情况下业务仍能继续运行。但还需考虑其他类型的故障,主要包括:
- 数据丢失 :防范因设备故障、软件故障或用户误操作导致的数据丢失。
- 数据中心不可用 :为整个数据中心无法使用或不可用的情况做好灾难恢复规划。

大多数组织都有相关政策来定义应对这些故障场景的流程、程序、工具和技术。在考虑解决方案时,需确保其符合公司的业务连续性政策。若公司尚未制定此类政策,现在是个好时机。

4. 数据保护方法
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
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