54、灾难恢复计划:保障企业持续运营的关键

灾难恢复计划关键技术解析

灾难恢复计划:保障企业持续运营的关键

1. 灾难恢复决策与数据存储

1.1 何时切换到恢复站点

在灾难发生时,一个关键决策点是何时切换到恢复站点。对于像地震这样摧毁主要设施的灾难,决策相对容易;但对于停电情况,通常认为电力很快会恢复,启动灾难恢复设施(以及之后再切换回主设施)的时间、成本和精力可能超过短时间停机的损失。因此,许多环境不会配置硬件和软件在主站点检测到问题时自动切换到备份设施,通常故障转移过程需要人为决策并专门启动。

1.2 数据的异地存储

1.2.1 备份磁带

若需启动灾难恢复计划,要确保能获取公司系统和数据。多数情况下需从备份磁带恢复数据。若常规设施被摧毁或无法访问,需从异地存储供应商处取回备份磁带。取回磁带需要以下物品:
- 异地存储地点的联系信息
- 识别所需磁带集的方法
- 客户 ID、账户号码,可能还需要密码,以证明自己有权请求取回磁带
- 磁带应送达的地址(可能不希望送到常规设施)

取回磁带后开始恢复过程,要确保有能读取磁带的兼容硬件和软件,以及恢复操作的程序。若通常对备份磁带加密,恢复站点需有相应技术和“加密密钥”副本以解密磁带。

1.2.2 数据复制

若有专用灾难恢复设施和硬件,除备份磁带外,还有多种使数据在紧急情况下可用的选择:
- 一些存储供应商(如 EMC、NetApps、Hewlett - Packard 等)有站点间数据复制解决方案,只复制数据变化部分(“增量”),使两个副本保持同步。也有第三方工具(如 Double Take、PowerSync、XOsoft、Neverfai

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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