38、构建高可用集群:Heartbeat与DRBD实战指南

构建高可用集群:Heartbeat与DRBD实战指南

1. 集群准备与Heartbeat简介

在集群搭建过程中,当完成故障转移(fail back)相关操作后,集群就可以进行剩余的测试,适当调整超时设置,随后便可投入实际使用。之前的示例为搭建自己的集群服务提供了一个良好的开端,但它并未涵盖Heartbeat的所有功能。若想获取更多关于Heartbeat的信息、详细的配置选项以及额外的指南,可访问网站www.linux-ha.org 。

2. DRBD:数据同步存储解决方案

在集群环境中,数据的复制存储是一项常见需求。当一台主机出现故障时,故障转移主机需要能够访问相同的数据。对于静态Web服务器或拥有独立数据库服务器的Web服务器而言,由于数据可以部署到集群的两个成员节点,这一需求较易满足。然而,在许多情况下,如允许文件上传的复杂网站,或者集群化的NFS或Samba服务器,就需要更复杂的方法来确保文件在集群中保持同步。

许多管理员在面对同步存储需求时,会首先采用一些基本的复制方法,例如通过cron定期运行rsync命令。但在集群环境中,我们需要更高级的解决方案。DRBD(Distributed Replicated Block Device)可以让我们设置一个文件系统,使得每次写入操作都会通过网络复制到另一台主机。

下面介绍如何将DRBD添加到前面提到的Heartbeat集群示例中。为每个节点添加了第二个驱动器 /dev/sdb ,并创建了一个分区 /dev/sdb1 ,目标是在活跃节点的 /mnt/shared 目录下提供一个复制磁盘。

2.1 安装DRBD工具

DRBD工具包含在 drbd8

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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