互联网、金融等行业中小型公司数据零丢失场景下两地三中心解决方案

最新推荐文章于 2024-05-28 16:57:49 发布
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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/696169
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银行行业基于华为 OceanStor Dorado 18500 V6 高端存储的两地三中心容灾解决方案设计
weixin_70923796的博客
10-19 1322
【摘要】本次两地三中心容灾解决方案主要是借助华为OceanStor Dorado 18500 V6高端全闪存储产品完成银行两地三中心数据中心和本地同城存储双活的建设，以其特有的免存储网关功能实现了数据从旧存储平滑迁移到华为新存储上。在满足银监会的监管要求的同时也保证了银行业务的连续性，规避了区域性风险。项目的完成，提升了该行整体信息化运维水平，满足了该行未来三至五年的业务发展要求。当前，在经济新常态的背景下,经济金融全球化趋势、信息科技的进步、互联网金融的发展对传统商业银行带来诸多挑战和深远影响.依托科技创
42、分布式系统的数据中心
jenkins8butler的博客
06-10 79
本文详细介绍了数据中心在分布式系统中的定义、特性、交互方式以及管理和运维策略，涵盖了从硬件设施到软件平台的全方位技术解析，并探讨了数据中心在未来智能化、绿色化和全球化的发展趋势。同时，通过实际应用场景和案例研究，展示了如何通过技术创新提升数据中心的性能与服务质量。
互联网、金融等行业中小型公司数据零丢失场景下两地三中心解决方案 ...
测试0901-1
04-01 213
详细step by step和参考脚本下载地址：https://yq.aliyun.com/download/3497。
互联网金融等行业中小型公司数据零丢失场景下两地三中心解决方案.pdf
08-29
摘要： 众所周知，在任何系统的使用过程中，高性能和高可用都属于基本诉求。为了实现业务系统的高可用，两地三中心部署成为了高可用保障的基础方案，同时相对于双活方案，两地三中心的方案对业务的侵入性小，业务改造量小。 文章链接：https://yq.aliyun.com/articles/696169
人民银行CIO:以稳健落实“两地三中心”
weixin_33816946的博客
09-01 589
本文讲的是人民银行CIO:以稳健落实“两地三中心”,3月25日消息，2011中国国际金融展信息发布会在京召开，来自中国人民银行科技司司长王永红指出，2011年人民银行科技司将以稳健的步伐落实人民银行“两地三中心”（生产数据中心、异地灾难备份中心、同城应急灾难备份中心）信息化安全运营布局。 ▲ 　　中国人民银行科技司司长 王永红 　　王永红认为，作为中国...
张晓丹 - 金融行业两地三中心多活设计
11-26
2015 Oracle 技术嘉年华（OTN）分会场9张晓丹 - 金融行业两地三中心多活设计
Ozone Decommission原理过程
走在前往架构师的路上
11-15 680
前言 在大规模的分布式集群节点中，出现机器损坏的现象是十分常见的。但是为了保证数据的高可用性，系统在设计上往往采用多副本的形式来达到冗余的效果。对于那些“损坏”了的机器，正常的逻辑是要总正常下线过程，即decommission流程。Decommission最为核心的一点是，它要保证节点内的数据完好无恙的复制到其它健康的节点上，然后最后将此节点标记为Decommissioned状态，随后就可以从集群中移除了。Decommission过程能够减小因为坏节点下线对于集群产生的不利影响。在我们所熟知的HDFS里面
mysql异地多活方案_架构 - 异地多活场景下的数据同步之道
weixin_30539747的博客
12-19 755
在当今互联网行业，大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑 本文将先从概念上介绍单元化、异地多活、就近访问等基本概念。之后，将以数据库为例，讲解在数据同步的情况下，如何解决数据回环、数据冲突、数据重复等典型问题。1 什么是单元化如果仅仅从"...
异地多活场景下的数据同步之道 | 珍藏版
勇往直前的专栏
03-31 3334
在当今互联网行业，大多数互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。 本文将先从概念上介绍单元化、异地多活、就近访问等基本概念。之后，将以数据库为例，讲解在数据同步的情况下，如何解决数据回环、数据冲突、数据重复等典型问题。 1 什么是单元...
mysql异地多活方案_异地多活场景下，如何进行数据同步？
weixin_39719018的博客
01-01 1330
文章来源：https://dwz.cn/Xmghvn4n作者：田守枝在当今互联网行业，大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。本文将先从概念上介绍单元化、异地多活、就近访问等基本概念。之后，将以数据库为例，讲解在数据同步的情况下，如何解决...
云上两地三中心：互联网金融数据零丢失部署详解
本文档主要探讨了互联网和金融等行业核心系统在数据零丢失场景下的两地三中心解决方案，特别关注在云计算环境中的应用。该方案由阿里云智能事业群-基础产品事业部-业务支撑部门于2019年1月30日发布，旨在确保企业的...
BC与DR灾备解决方案白皮书.docx
10-11
华为BC&DR灾备解决方案覆盖了私有云、混合云以及传统数据中心架构，提供多种灾备等级的策略，支持私有云灾备、混合云备份、双活数据中心、主备容灾、两地三中心等多种应用场景。此解决方案不仅适用于大型企业，也...
金融核心系统数据库升级路径与场景实践
银行信息系统架构详解
05-28 1510
作为一款“根自研”的分布式数据库，OceanBase致力于打造负载关键业务系统的一体化数据库，让更多金融机构在数字化转型升级的过程中，用一个数据库就能解决80%的问题，数据架构更加适应现代应用开发、AI延展等，享受一体化架构带来的技术红利；OceanBase 过去 14 年的发展，基于“根自研”这条完全自主研发的路线，得益于中国独特的场景，带来前所未有的对海量数据、高并发的数据处理需求，以及这些年大量企业尤其是金融核心系统，带来复杂业务场景下的数据处理需求，倒逼分布式数据库技术的再次突破、创新和成熟。
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
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
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