【单机实现系列】SCDPM2012实现数据保护

最新推荐文章于 2020-06-10 08:30:51 发布
原创 最新推荐文章于 2020-06-10 08:30:51 发布 · 117 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一种服务器数据保护方案的实施步骤，包括安装代理、创建保护组、选择保护内容等关键环节，并验证了该方案的有效性。

 环境：

DC1【Windows2008R2】--Database Server

Server1【WIndows2008R2】--SCDPM Server

实施步骤：

①为需要保护数据的服务器安装代理

②选择计算机

③输入有权限的账户、选择重启方式后开始安装

④完成后开始新建保护组

⑤选择所要保护的计算机并选择所需保护内容

⑥其他默认，并开始创建

⑦完成

⑧测试、手动创建恢复点

⑨测试还原

⑩结果

此实验完成

 

从单机到集群会话的管理之单机模式
seaboat——a free boat on the sea.（公众号：远洋号）
10-25 2755
单机时代对会话的管理主要有两种方式——非持久化方式和持久化方式。非持久化方式指会话直接由tomcat管理并保存在机器内存上，它是最简单的方式，如下图，所有的会话集合都保存在内存上，客户端访问时根据自己的会话id直接在服务器内存中寻找，查找简单且速度快，但同时也存在两个缺点：一是容量比较小，当数据量大时容易导致内存不足；一是机器意外停止会导致会话数据丢失缺点。为了解决上面非持久化方式存在的缺陷，我们
TensorFlow分布式全套（原理，部署，实例）
热门推荐
CodeMaster_的博客
07-28 2万+
TF的实现分为了单机实现和分布式实现，在分布式实现中，需要实现的是对client，master，worker process不在同一台机器上时的支持。数据量很大的情况下，单机跑深度学习程序，过于耗时，所以需要TensorFlow分布式并行。该实例是TF的经典入门实例手写字体识别MNIST基于分布式的实现，代码都加了中文注释，更加通俗易懂。GitHub实例地址：https://github.com/T
SCDPM 2012 详细讲解
weixin_34112900的博客
06-17 237
http://543925535.blog.51cto.com/639838/d-25/p-1 http://543925535.blog.51cto.com/639838/d-25/p-2 转载于:https://www.cnblogs.com/licheng/archive/2013/05/20/3087858.html
SCDPM2012配置及客户端安装
weixin_34341117的博客
03-29 186
本文将介绍一下SCDPM2012的配置，以便让SCDPM2012展开数据的保护工作。具体步骤分为三步： 1. 设置存储设备（添加配置磁盘） 2. 配置许可证数量 3. 对DPM保护的计算机上安装代理客户端软。具体信息见下： 一、配置磁盘 DPM可以基于硬盘、磁带或存储进行数据保护工作，由于本人的环境为测试环境，对于挂在存储或者用磁带备份不太现实，所以下面用挂在硬...
SCDPM2012全新部署（一）
weixin_33922670的博客
11-27 276
SCDPM(System Center Data Protection Manager) 对于每个企业来说数据占重要地位，尤其作为一个名运维IT工程师来说，保证数据的安全及稳定性是非常一件有挑战性的工作，当然，工程师们习惯用常规备份方式通过磁带机对重要数据进行定期备份，每当出问题时就用备份对数据进行恢复；这样的备份方式不灵活也无法做到对数据进行集中管理，...
企业级备份方案系列PART1：SCDPM 2012安装和配置
weixin_33795833的博客
09-10 165
企业级备份方案系列PART1：SCDPM 2012安装和配置 前言： SCDPM2012发布已经几个月了，最近在做一个备份方案，将测试过程记录并整理成文档，供以后查看。 现模拟给一个中型企业做一个备份方案，该企业拥有一套Hyper-V的私有云平台、OA系统、AD、Exchange2010、Lync2010、SQL Server。 SCDPM2012新功能和增强功能 ...
SCDPM存储规划计算器：数据管理新工具
SCDPM存储数据规划计算器是一款针对系统中心数据保护管理器（System Center Data Protection Manager，简称SCDPM）进行数据存储规划的辅助工具。SCDPM是微软推出的一款用于管理服务器、台式机和笔记本电脑的数据备份...
SCDPM存储数据规划计算器
10-15
在使用SCDPM进行数据保护时，存储规划是一项至关重要的任务，因为有效的存储管理直接影响到备份效率、恢复速度以及整体成本。"SCDPM存储数据规划计算器"正是这样一个工具，用于协助管理员预测和优化存储需求。 这个...
SCDPM2016 KEY
12-23
看文件
windows Server 2012精讲系列课程视频.zip
06-07
6-2、重复数据删除实施前规划 7、管理Windows 2012文件服务器（上） 8、管理Windows 2012文件服务器（下） 9-1、Windows 平台下的备份和还原 9-2、SCDPM安装以及基本使用介绍 10、DHCP综合案例分析 11、DNS应用案例...
解决SCDPM安装中ReportingServices版本低问题
当使用SCDPM进行数据保护任务时，需要检查系统的各个组件是否满足先决条件，以确保整个数据保护方案的顺利执行。一个重要的先决条件是确保系统中的SQL Server组件完整安装，包括SQL Server Reporting Services。 在...
TensorFlow单机实现
Ftwhale的博客
06-10 323
在一台机器只有一个运算设备（只有一个 CPU 而不含 GPU）的情况下， 计算图的每个节点在执行时都不涉及设备的选择，所以计算图会按照依赖 关系被顺序执行。当机器中含有多个运算设备（同时含有 CPU 和 GPU）时，每个计算节点的执行就涉及了设备的选择。 Tensor Flow 支持查看执行每一个节点运算的设备，下面我们将会介绍查看这些信息是怎么做到的。TensorFlow 也支持自行设置执行某些操作 所使用的设备。 在生成会话时，可以通过设置参数 log_device _placemen t=True来打
TensorFlow单机模式和分布模式
闲逸的炫鹰
11-21 1433
client 客户端，设计计算蓝图，通过Session的接口与master以及多个worker相连接 master 负责所有的worker按照流程执行计算图 worker 每一个worker可以与多个硬件设备相连，比如CPU和GPU，并负责管理这些硬件 device TensorFlow单机模式下，client，master，worker全部在同一台计算机上的同一个进程中 分布模式下，允许cli...
Tensorflow 中的分布式
qq_43559448的博客
02-14 264
分布式训练可以提高模型训练的效率，节省时间，因此，用tensorflow训练模型的时候，经常用到分布式。分布式有两种模式，一种是单机多节点：单机多GPU ,多CPU，GPU+CPU等模式，通俗说就是我只有一台电脑，从这台电脑中分配出几个处理任务的端口（节点），同时进行job 或者 work；另一种是多机多节点，就是不同电脑，相互通过IP访问，并互相共享参数，像几个小伙伴一起完成模型训练。 tens...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
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
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值