书讯 -- Pro SQL Server 2005 High Availability

本文介绍了SQLServer2005确保企业系统高可用性的多种技术和策略,包括自动化处理、备份与还原、容错丛集等功能。通过合理规划与实施,可以有效应对各种故障情况。
数据库管理师(DBA)最重要的职责是维护数据库系统的稳定、效率、安全。换句话说,DBA 首重居安思危。在大多数系统中,数据库都位居发动机的地位,若出了状况,将让整个系统陷于停摆。
针对高可获得性(High Availability)需求,SQL Server 2005 提供了多种功能以满足不同面向的需求。但如何善用这些机制?在此介绍一本好书:APress 出版的「Pro SQL Server 2005 High Availability,作者是 Allan Hirt。该书详述了 SQL Server 的各相关功能,以及如何规画与施行整体系统的高可获得性。
企业系统的高可获得性
而当系统众多,数据庞大时,不可能有一体适用的政策。管理人员应订出整个企业体中,信息系统重要性的层级,什么是关键性系统(mission critical),什么系统停机数小时没关系?系统是否有周期性维护的时间,还是724小时都需高度运转?规范不同层级的防护规格,以及明确的权责定义,并有专业的支持人力或咨询顾问等,是提升企业 IT 系统高可获得性的基本始点。

一般在设计某个系统的高可获得性时,需考虑全部项目都不可以有单点,例如电源供应、数据储存系统、网络、软件服务等,而不仅仅是服务器主机的硬件,要小心检视每个环节是否都有备援。举笔者碰过的实例:

  • 系统本身有规划防护机制,发生问题时,自动透过 Email 等警示系统告知工程师,工程师在第一时间透过远程登录进行错误排除。但因为断电,mail server 等辅助系统挂了,当然就无法通知到工程师。
  • 储存子系统的 RAID 控制卡坏了,虽然硬盘没坏,但因为控制卡乱写数据而毁了系统。
  • 网络设备没坏,但网卡坏了而释放大量破碎封包,瘫痪了某个网段。
  • 早期,台美间的中美海缆曾被流刺网渔船拖断,导致无法经由 DNS 解析 .com 结尾的网络名称,让外界遍寻不着好好活着的系统。
人员的训练与日常演练非常重要,整个团队须熟悉商业逻辑和 IT 技术。意外发生时,才得以从容应对。另外,再好的事前规划和软硬件配置,还是可能遇到人为疏失而让系统崩于意外,尤其 IT 应用和使用者需求都瞬息万变,时间流转后将让早先的规画失效。笔者遇到过许多精妙的设计,让系统安稳地执行多年。但毁在管理者不了解通盘企业架构,做了新的安排而伤了旧系统。例如:调整防火墙(Firewall)设定,导致阻挡了 AD 认证致使丛集服务失败。或调整 Web 服务器权限而破坏了程序所需的安全认证,甚至是上了Windows hot fix 而毁了丛集架构。这些都不是 SQL Server 提供之功能可以防护的。其考验的是整个团队对整体系统技术的熟稔,最糟的状况是备齐所有软件,重装一套环境,所以备好所有系统部署之所需是必要的。
书籍内容
本书的内容大分为三部分,一、二章为本书的第一部分,介绍高可获得性对于企业营运的重要,以及定位高可获得性应做到什么程度。两章中没有技术内容,而是应有的心态,并提醒你需要小心关注:人、流程、预算和时间四者,才能克服系统稳定之障碍。
第二部分包含三至十三章,介绍各种 SQL Server 所提供的高可获得性机制,SQL Server 2005 后,提供的高可获得性(High Availability)相关机制如下:
1. Agent Services 的自动化处理和警示通知
2. 备份与还原
3. 数据库快照(Database Snapshot)
4. 记录传送(Log shipping)
5. 容错丛集(Failover Clustering)
6. 复写(Replication)
7. 数据库镜像(Database Mirroring)
要采用哪些机制,将依据你要防护的是天然事故还是人为事故而有所不同。第一项机制是管理 SQL Server 的人都需要详细了解的,不仅是为了高可获得性。
人为事故如执行UpdateDelete Drop 等语法发生错误,多靠 23 两项来解决,天然事故则可以透过上述各种机制的混合设计,以预防不同的意外事故。
作者在本书中,一一解释了各种功能的设定,并深入讨论容错丛集。除了 SQL Server 的容错丛集功能外,还花了相当的篇幅讨论其下 Windows 系统的容错丛集运作原理。因为整个容错丛集的基本运作都是靠 Windows 操作系统,SQL Server 仅是配合应用其功能的服务。而除了 SQL Server 本身的机制外,作者在 13 章稍加讨论了前端程序设计与数据摆放。
第三部分包含十四到十七章,则是将第二部分的技术做综合整理与比较,并介绍如何管理与维护服务器和数据库。由于前述的各种机制往往无法提供完整的防护,最明显的分野是天灾与人祸的防护方法不尽相同。因此真正的防护计划往往是多种技术混合使用。
第三部分除了 SQL Server 本身的技术外,尚讨论了许多 Windows 系统的安装、设定与管理,毕竟任何依凭 Windows 操作系统的服务要谈高可获得性,先要把底层的基础做好。最后在第十七章中,讨论灾难复原与异地备援的想法,并没有施行细则。毕竟,很难预先想象发生如美国 911 的恐怖攻击,或是卡翠那飓风(Hurricane Katrina)后,要执行的复原计划为何。
相关资源
l 由于越是重要的系统,越需考虑高可获得性。因此在 SQL Server 各个版本对上述高可获得性功能的支持多不相同。所以本书在介绍各项功能前,都会先说明在哪个 SQL Server Windows 版本支持某项功能到什么程度。
规划系统之初,你最好先查询一下 SQL Server 所附的联机帮助,以确定所需的功能在该版本是否支持:
ms-help://MS.SQLCC.v9/MS.SQLSVR.v9.zh-CHT/instsql9/html/81f3e917-884a-4cc8-aca2-0a5fea89f355.htm
l 本书的第 12 章谈到复写,但仅是操作面的介绍,而复写本身是一个相当复杂的机制,若你想要稳定有效地使用,可以参考 APress 出的另一本书:
Pro SQL Server 2005 Replication,作者是 Sujoy P. Paul
内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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