看微盟灾备建设计划

好消息,终于看到微盟的计划上线公告,微盟应该是活了。

但是业务系统的长期停摆造成的损失无法估量,接下来300万微盟服务的中小企业客户的赔付可能会面临诸多问题、挑战,甚至是诉讼。信任的重建也是一道坎。

当此全国勠力抗击疫情的非常时刻,企业的生存尤其是中小企业已经面临很大挑战,又遭此横祸,可谓天灾人祸。

本人IT民工,关注的公众号,微信好友等全部是圈内人士,最近看到太多的文章复盘微盟事件,各种问题分析;其实吃瓜的我也猜测过微盟业务被破坏的程度,只是没想到业务被无差别干掉,备份数据也被干掉了,窃以为这哥们和公司有仇。

在这种情况下,只能采用数据找回最后的办法,从磁盘里磁道上人工用数据恢复工具恢复。磁盘恢复风险太高,稍有不慎数据就彻底没了,无奈之举,数据被找回也是万幸!

“数据安全保障计划”分析

吃一堑长一智,记忆惨痛,微盟恐怕会记一辈子了。来分析一下微盟公布的“数据安全保障计划”,三个重点:

1)安全管理机制建设;
——这个是造成这次破坏如此严重的根本,也是互联网企业的通病,人员少,问题多,遇到问题只想着向前冲,核心人员的权限制约并不在考虑范围内,或者是想到了,但是觉得不会发生;

2)加强灾备体系建设;
——关键词:同城双活,本地备份、异地灾备;通用的容灾备份建设,这里微盟没有公布自己的灾备体系建设目标RTO/RPO,我觉得再次遇到同样的问题,业务可能不会像这次这样停摆这么长时间,但是这套灾备体系能使RTO降到多低,我觉得RTO不会太低,你觉得呢?

3)全面上云;
——腾讯云这次可能虚惊一场,在问题发生之初,大家都在质疑在腾讯云上为什么会发生删库这种事情,业务修复、恢复时间为什么会这么长时间?其实发生问题的核心业务并没有完全上云。但是全面上云是否能够解决所有问题?是不是最优的解决办法?是不是适用于所有的客户?

“数据安全保障计划”之我见

以上“数据安全保障计划”,能不能解决问题?肯定能;是不是最优?我觉得是有空间的;

1)安全管理机制建设,我觉得没问题,百年老店、大企业都这么玩;只是要保持一个度,风险操作多次授权,使用上不要太繁琐即可,别从一个极端到另一个极端;

2)灾备建设,同城双活、本地备份、异地灾备,这些方法没有问题;但是备份所采用的方式有问题,选择的存储介质有问题;

采用云主机快照的方式进行备份,快照数据和生产主机存在一个篮子里(同一个存储),存在着公有云存储可靠性带来的很大风险;之前就发生过某公有云因为存储问题造成企业数据丢失的事件;

采用对象存储来存放非结构化数据的备份,遇到问题,大量的数据,能否快速的使用?

最好的解决办法,建议使用专业的第三方软件来做这些工作,一方面做备份,使备份数据脱离生产环境;一方面遇到问题快速恢复业务;对象存储建议只做磁带备份的替代,用于备份数据的长期存放使用,

3)全面上云;我觉得全面上云是可以的,企业成立初期,采用公有云的方式,利用公有云的灵活性,按需使用,快速的上线业务,极好的选择;但是不一定是最优的;

当前IT蓬勃发展至此,数据几乎是全部企业的生命线、尤其是互联网企业;将自己的“生命”全部交给别人,自己不握一份,真的好吗?

如此重要的数据自己不打算好好进行利用吗?比如测试、开发、甚至大数据分析,挖掘数据金矿等等

结束语

经过此次事件,也给所有的企业敲响了警钟,灾备体系的建设是必须的;

更希望企业在进行相应体系建设时,对自己打江山的将士们好一些,照顾照顾他们的身心健康!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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