Google 云计算的灾难恢复技术

本文深入解析Google如何通过同步复制技术实现灾难恢复,确保所有在线应用在任何数据中心故障时,数据丢失基本为0,恢复间隔接近实时,保障用户体验不受影响。

灾难恢复是个令人不快的话题,但必须面对,拿一个公司的邮件系统为例,有的公司会对过去的邮件进行备份,备份的频率或许是每日或每周,灾难发生后, 将备份的数据恢复到系统,尽管可以恢复一些,但这种周期性的备份只保证已备份的数据的安全,最近一次备份到灾难发生之间的数据却是彻底没有了。

 

在大一些的公司,或许会使用 SAN 进行备份,SAN 很贵,而且,当整个数据中心出现故障的时候,即使 SAN 也不保险。因此,那些真正有实力的大公司,会在异地创建一个新的数据中心,并创建一套完整的异地备份。

然而天常不如人意,有时候,即使身处两个位置的两个数据中心也会同时挂掉,因此,更有实力的公司会将两个数据中心的物理距离尽可能拉大(越远意味着 成本越高),然而又带来管理上的问题,两套 SAN 之间要传输 TB 级的数据,需要非常高的带宽,不管怎样,这些都与成本有关,冗余越多,成本越高。

灾难备份与恢复有两个指标,一个是 RPO (Recovery Point Objective ), 一个是 RTO (Recovery Time Objective ),也就是数据丢失率和恢复间隔。对传统的 SAN 或异地备份,这两个指标基本取决于成本,指标越好,成本越高,Google 在这方面,使用的是同步复制技术,同步复制使 RPO 接近于 0, 而 RTO 接近实时,也就是说,灾难发生时,Google 所有在线应用的数据丢失基本为 0,恢复间隔接近实时,使用户完全觉察不到(可是,Gmail 的几次宕机是怎么回事 - 译者)。数据同步复制技术应用到所有 Google 在线应用(包括 Gmail,Google Calendar,Google Docs,以及Google Sites 等),用户需要保存的任何数据,都同步存储到 Google 的两个不同地理位置的数据中心,当任何一个数据中心发生故障,系统会立即切换到另一个数据中心。

同步复制式备份的运营成本相当高,在商业存储领域,25GB 的同步存储服务可能需要 150 到超过 500 美元每年,Google 通过以下方法,保证这些高成本的技术可以免费提供给用户使用:

  1. Google 的一个数据中心支撑着数百万用户,因此,每个用户分摊的成本相对低很多。
  2. Google 的备用数据中心并不是在灾难发生时才启用,而是一直在使用中,Google 始终在这些数据中心之间进行平衡,保证没有资源浪费。
  3. Google 的数据中心之间有他们自己的高度连接网络,保证数据快速传送。

 

云计算的优势是让先进的技术迅速普及,Google 的云计算,云存储等应用,让那些以往只有超级公司才有能力享受的服务变得十分普通,而且成本极低。

本文来源:http://googleenterprise.blogspot.com/2010/03/disaster-recovery- by-google.html,由 Google Apps 高级产品经理 Rajen Sheth 投递

中文编译来源:锐商企业CMS 网站内容管理系统 官方网站

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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