怪异的数据中心故障

本文讲述了几个罕见的数据中心故障案例,包括消防系统测试时产生的巨响导致设备受损、一辆SUV汽车误撞引起的电力中断、飓风导致的发电机失效以及太阳耀斑对电网的影响。这些故障虽然罕见,但提醒我们在数据中心设计时考虑更多防护措施。

数据中心里包含有大量的IT设备,运转系统非常复杂,经常会出现这样那样的故障,就算一些著名的互联网巨头的数据中心也无法幸免。当然,数据中心可以通过部署很多备份技术,保证在出现故障时不至于影响运行的业务。数据中心故障产生的原因多种多样,绝大多数故障让人很容易理解,也可以通过采取一些补救措施,避免日后再出现,而有些数据中心故障产生的原因就非常怪异,让人二丈和尚摸不到头脑,故障的原因都有些无厘头,本文就来讲述几例怪异的数据中心故障。听到导致数据中心故障的这些原因,脑洞大开,只能感叹数据中心故障防不胜防啊!

一声巨响,数据中心应声倒下

就在9月,一家罗马尼亚银行数据中心业务中断了大约10个小时。数据中心在对消防系统进行测试时,打开了储存有“烟烙尽”的钢瓶,“烟烙尽”通过软管和喷嘴均匀地喷洒在狭小空间,从而达到灭火功效。当气体通过喷嘴释放时,压力过大,在释放“烟烙尽”,最后发出了异常大的巨响,巨响超过了130分贝。这样巨响引起了振动,结果声音传递到存储在数据中心硬盘的外壳,服务器和数据存储设备都受到了影响,破坏了设备内部部件。这导致银行的信用卡交易、ATM业务活动、在线银行、电子邮件和银行的官方网站都瘫痪掉了。我们经常抱怨数据中心机房内的噪声太大,对人来说太吵了,对里面的设备又何尝不是,这些设备长期忍受各种设备运行产生噪声的影响。实际上,这些设备本身对噪声也是比较敏感,尤其是这种突然的巨响,很容易造成内部电子元器件的失效,所以有必要在数据中心增加一些消声设施,人长期处在嘈杂的环境中都会烦躁,电子设备也一样,提供一个相对安静的环境,有利于延长设备的使用寿命。

一辆SUV汽车引发的数据中心惨剧

2007年11月位于美国达拉斯的Rackspace公司数据中心遇到了一场无妄之灾,故障使其业务在数小时内陷入了瘫痪。一位大型四驱车司机,由于糖尿病病发而出现短暂昏迷,当时他正在开车,汽车一路向前直冲,并从丁字路口处撞向路边外侧的护堤。护提被撞击后,冲向空中,并落在了Rackspace公司的数据中心建筑物上,恰好砸在了供电装置上,一阵火光带闪电之后,数据中心电力供应中断了。此类极为罕见的外来因素所导致的停机事故,Rackspace公司为此次事故向客户支付了350万美元赔偿金,同时还增加了客户流失的风险。数据中心建筑物可抗击八级地震,却没有抵住一辆SUV汽车的误撞,确切地说还不是直接撞击。数据中心有很多的内外通道,这些管道也一定要保护好,具有一定的抗震、抗撞、防火能力,避免遇到这样的意外故障。

飓风吹停了数据中心发电机

2012年10月位于美国纽约曼哈顿地区的一处数据中心整套供电系统失效,原因是肆虐一时的飓风桑迪袭击了曼哈顿。在数据中心的十八层摆放有用于持续提供电力且不至于受到洪水影响的多台备用发电机,但风暴来袭时直接灌满了该数据中心建筑的地下室,并且摧毁了应急发电机的燃油泵送系统,遭到海水浸泡的整套电路立刻失去了作用,备用发电系统失效,而十八层电力采用的是市电,当飓风来袭造成整个曼哈顿市电系统故障,数据中心主备供电均故障,造成数据中心断电,所有应用系统无法运行。

太阳耀斑事件

在1989年太阳耀斑定向瞄准了加拿大魁北克水电电网,导致电网电压振荡,造成跳闸保护设备启用,几乎造成东北地区电力协调委员会(NPCC)和中大西洋区议会(MAAC)崩溃。Public Service Gas & Electric旗下新泽西州的一个核电站,造成发电机升压变压器的永久性损坏,无法提供服务。虽然强烈的太阳耀斑/日冕物质抛射比较罕见,但不可否认它对于数据中心和电网是一个毁灭性的灾难。太阳耀斑是一种最剧烈的太阳活动,周期约为11年,通过高速度产生强磁场的过程中发出的带电粒子,如果击中地球,就会产生令人惊叹的现象,同时肆虐电力系统,如果击中数据中心的供电系统,数据中心一定吃不消了,这属于小概率事件,但一旦发生就是致命的。早在1859年,曾经发生过一次太阳耀斑故障,即所谓卡林顿事件,这次太阳耀斑让全球的电报系统都失控。太阳耀斑抛射定期发生,如果从这些太阳系列活动冲击数据中心磁场,数据中心可能会遇到大范围的电涌和停电。

巨响、撞击、飓风、太阳耀斑等都给数据中心带来了灾难,平时我们很少听到这类故障,主要是这些故障发生的概率极低,甚至让人觉得发生这些故障非常怪异。不过小概率并不等于不会发生。我们知道,按照发生概率来讲,飞机是非常安全的一种交通工具,但是每年还是会发生坠机事故,和每年数千万次的航班数量相比,发生概率不到万分之一,可一旦发生就是造成严重的人员伤亡,这让我们不得不对这些小概率事件非常谨慎。一旦这样的故障发生到某一个数据中心身上,也许这个数据中心就会从地球上消失。这些导致故障的根源很多时候还是可以通过优化加以避免,比如:对于撞击,我们可以对数据中心外围和建筑组楼顶进行加固,避免撞击给数据中心带来伤害;对于巨响,我们可以在数据中心机房外部增加消声装置,增加建筑物墙体厚度,这样不仅可以防止噪声进入数据中心机房内部,对设备造成伤害,还可以避免内部设备运行产生的噪声向外传递,以免扰民。所以,针对这些怪异的数据中心故障原因,通过采用一些常规的防护措施,就可以避免。


本文作者:harbor

来源:51CTO

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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