20、灾难恢复、地理冗余与服务质量责任解析

灾难恢复、地理冗余与服务质量责任解析

在当今数字化时代,保障业务的连续性和服务质量是企业运营的关键。灾难恢复和地理冗余策略对于应对各种突发情况至关重要,同时,明确服务质量的责任归属也能确保在出现问题时能够快速有效地解决。

灾难恢复目标

灾难恢复涉及两个重要的目标:恢复时间目标(RTO)和恢复点目标(RPO)。
- 恢复时间目标(RTO) :从业务领导者正式宣布灾难发生、启动灾难恢复计划,到指定比例(如90%)的用户恢复服务的目标时间。当使用自动灾难恢复机制时,RTO可以定义为从灾难事件影响用户服务到指定比例的用户恢复服务的时间。传统上,RTO目标以小时和天来衡量,但许多关键系统的RTO目标已缩短至分钟级别。
- 恢复点目标(RPO) :从(异地)数据(如备份、镜像和副本)恢复服务时可能丢失的数据更改量。例如,如果数据库更改每15分钟复制到一个地理上遥远的数据中心,那么RPO大约为15分钟,因为在最后一次备份和灾难事件之间可能丢失的数据库更改略多于15分钟。不同的应用程序有不同的RPO目标,如社交网络更新丢失24小时可能可以接受,但销售、库存更改或金融交易丢失24小时可能会危及企业在灾难事件后的生存能力。

定期测试和实践灾难恢复程序非常重要,特别是对于关键应用程序,以确保程序被正确理解和执行,并能实现恢复目标。

地理冗余架构

传统的高可用性架构通过管理逻辑系统内的冗余资源来减轻普通(单点)故障的影响,但像影响或使数据中心瘫痪的灾难事件,可能会超出单个应用程序实例减轻用户服务影响的能力。地理冗余架构通过在地理上遥远的站点部署完全独立的系统实例,在

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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