43、企业连续性与灾难恢复全解析

企业连续性与灾难恢复全解析

一、灾难恢复测试类型

1.1 并行测试

设置有效的并行测试在很多情况下较为复杂。实际上,需要在业务流程流中插入一个逻辑“Y 型电缆”,使信息流分流,同时流向生产系统(不干扰其运行)和备份系统。需要比较交易结果,人员要能在不实际让备份系统输出数据的情况下,判断其是否能输出正确数据。

在许多复杂环境中,不希望灾难恢复(DR)系统将信息反馈到实时环境,因为这可能导致组织内其他地方(或与客户、供应商等)出现重复事件。例如,在旅行预订系统中,不希望 DR 系统实际预订旅行,因为这会产生实际费用并占用航空公司或其他交通工具的可用空间,但了解 DR 系统是否具备这些功能很重要。在某个环节,需要将 DR 系统从环境中“断开”,手动检查结果是否正确。

1.2 切换测试

切换测试是最具侵入性的灾难恢复测试类型,但能提供最可靠的结果,以确定备份系统是否有能力承担实际工作负载。然而,切换测试失败的后果可能类似于实际灾难:如果测试的任何部分失败,实际的业务流程将在没有 IT 应用支持的情况下运行,就像发生了实际的中断或灾难一样。不过,这样的失败也能表明“备份系统在未来发生实际灾难时无法正常工作”。

在某些方面,切换测试比并行测试更容易执行。并行测试需要将业务信息同时流向生产系统和备份系统,这意味着需要在环境中插入一些人为组件;而切换测试仅在备份系统上进行业务处理,通常可以通过网络或系统层的简单配置实现。

并非所有组织都会进行切换测试,因为设置切换测试需要大量资源且风险较高。许多组织认为并行测试足以判断备份系统的准确性,并且并行测试发生尴尬事件的风险几乎为零。

二、测试结

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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