kubernetes k8s容器云备份容灾软件系统

1. 云原生灾备行业背景介绍

以容器和K8s为基础的云原生技术是企业IT发展的大势所趋

据CNCF调查显示,94%的中国用户已开始使用容器,其中68%的用户已将容器用于生产

2. 传统备份工具和方案不适用于云原生环境

3. 数据管家YS1000简介

Y企业级Kubernetes备份容灾软件系统,为企业提供核心容器应用在多云架构下的备份恢复、应用迁移及容灾保护服务。

YS1000简介
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4. 客户K8S容器备份场景


4.1. 多容器集群统一备份管理

4.2. YS1000本地备份恢复场景

用户可以设置策略将容器应用和数据进行自动备份,当遇到事故时,可以对容器应用和数据进行一键恢复。

4.3. YS1000本地备份,其它集群恢复场景

用户可以一键将容器应用和数据恢复至另外一个完全异构的Kubernetes集群,如远端灾备集群,或本地测试集群等。

5. 客户k8s容器应用同城/异地容灾场景

通过图形界面完成容灾流程的统一管理和监控

同时支持有状态和无状态应用的容灾切换

支持应用颗粒度和集群颗粒度的切换与演练

支持异构集群,允许两边K8s集群是不同版本或者来自不同厂商

5.1. 容器平台容灾场景 - 无状态应用和外部数据服务的容灾集成

容器应用本身属于无状态应用,通过容器平台之外的服务进行数据访问,如外置数据库和消息中间件
YS1000 容灾控制台支持调用外部容灾工具接口进行状态检查和监控,并和容器应用容灾流程进行集成
整体容灾 RPO/RTO 指标与外部容灾工具的能力相关

5.2. 容器平台容灾场景 - 有状态应用容灾 - 基于存储复制

YS1000 自动检测有状态容器应用相关的PVC和对应的存储数据卷,自动调用存储数据卷复制接口实现数据同步
容灾切换时,
<think>好的,我现在需要处理用户关于数字化系统架构图的查询。首先,用户希望看到示例或设计方法,所以我得先回想之前提供的引用内,看看哪些部分相关。引用[1]提到零售行业的数字化转型,使用了云计算、大数据等技术,这可能和架构图中的技术层有关。引用[2]详细讲解了四种企业架构,包括业务、应用、技术、数据架构,这应该是核心部分。引用[3]讨论了IT架构蓝图规划,包括治理、路线图等,这可能涉及架构设计的步骤和组成部分。 用户之前的问题是关于系统架构图的示例和设计,所以我需要结合这些引用内,组织出一个结构化的回答。首先,可能需要定义数字化系统架构图,然后分层次介绍各个架构,比如业务、应用、数据、技术架构,每个部分给出示例或说明。接着,可以提供一个综合示例,比如零售行业的架构图,结合引用[1]中的案例。然后,设计方法部分可以参考引用[3]中的规划步骤,分步解释如何设计架构图。最后,注意事项部分需要强调模块化、可扩展性等,可能引用[2]和[3]中的治理和演进路线。 需要确保回答符合用户要求的结构清晰,步骤明确。同时,用户可能需要实际案例来理解,所以综合示例部分要具体。可能还需要考虑用户的实际应用场景,比如他们是否在特定行业,但根据问题,用户没有指定,所以保持一般性。另外,生成的相关问题需要与架构图的设计、层次、应用案例相关,确保问题有针对性,帮助用户深入理解。 检查是否有遗漏的部分,比如是否每个架构层次都解释清楚,示例是否贴切,设计步骤是否逻辑连贯。同时,确保引用标记正确,比如引用[2]在讲解四种架构时,引用[3]在设计方法部分。最后,验证LaTeX格式是否正确,但用户的问题中没有数学公式,可能不需要使用。但根据系统级指令,行内数学表达式需要用$...$,但当前内可能不涉及,所以暂时不需要处理。确保回答使用中文,结构清晰,分点明确,帮助用户逐步理解如何设计和示例数字化系统架构图。</think>### 数字化系统架构图设计方法与示例 #### 一、数字化系统架构图的核心层次 数字化系统架构图通常包含四大核心层次(基于企业架构理论[^2][^3]): 1. **业务架构** - 定义业务流程、组织结构和业务目标,例如零售行业的“用户画像构建流程”或“智能推荐业务场景”[^1]。 - 示例元素:价值链模型、业务能力地图、端到端流程泳道图。 2. **应用架构** - 描述支撑业务功能的软件系统及交互关系,如CRM系统、供应链管理系统、数据分析平台[^3]。 - 示例框架:微服务架构、前后端分离设计、API网关集成模式。 3. **数据架构** - 定义数据流动、存储与治理规则,典型组件包括数据湖、实时数仓、AI模型训练管道[^1]。 - 关键技术:ETL工具(如Apache NiFi)、数据血缘追踪、主数据管理(MDM)。 4. **技术架构** - 基础设施层设计,例如混合云部署、容器化(Kubernetes)、边缘计算节点[^3]。 - 安全要求:零信任网络、数据加密传输、灾备份方案。 #### 二、综合架构图示例(以零售行业为例) ``` [业务层] [应用层] [数据层] [技术层] 用户画像系统 ◄——► 智能推荐引擎 ——► 实时交易数据 ◄——► Hadoop数据湖 ◄——► 阿里云ECS集群 │ │ │ │ 供应链管理系统 ——┼——► 订单中心 ——► 历史数据分析平台 ——► PostgreSQL数仓 ——► 私有云K8s集群 │ │ │ 门店POS系统 ——► 支付网关 ——► 风控规则引擎 ——► 流处理平台 ——► Redis缓存 ——► 边缘服务器 ``` *注:箭头表示数据/服务调用关系,纵向为层次支撑关系[^1][^3]* #### 三、架构设计方法 1. **需求对齐** - 通过业务场景分析法识别核心需求(如“秒级库存同步”需设计实时数据管道)[^3]。 2. **分层设计** - 自顶向下定义业务能力→应用模块→数据实体→技术组件映射关系[^2]。 3. **工具选择** - 使用ArchiMate或C4模型进行可视化建模,结合TOGAF框架验证完整性[^3]。 4. **演进规划** - 制定3-5年路线图,例如:单体系统→微服务化→智能化扩展[^3]。 #### 四、关键注意事项 1. **模块化设计**:确保各层组件可独立升级(如更换推荐算法不影响支付系统)[^2] 2. **可观测性**:架构中需包含日志采集、链路追踪、监控告警模块 3. **合规性**:根据行业要求嵌入GDPR数据脱敏、等保2.0安全区域划分
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