既解决了传统数据库容量有限、扩缩容时间长等问题,又提供了分钟级扩容、弹性变配、超高并发等能力,同时提供企业级的高可用及安全特性,HA切换正常切换小于10S,提供数据存储和数据链路加密,满足企业客户的需求。2020年,PolarDB荣获国家...
数据源及目标端配置参数说明 参数名称 参数说明 数据链路名称 数据链路名称。系统默认按数据源类型与当前时间生成名称,可按需修改。数据源 选择已有的Hive数据源,也可新建数据源。目标端类型 目前仅支持 数据湖-OSS存储。OSS路径 ...
数据源及目标端配置 的参数说明如下:参数名称 参数说明 数据链路名称 数据链路名称。系统默认按数据源类型与当前时间生成名称,可按需修改。数据源 选择已有的SLS数据源,也可新建数据源。目标端类型 目前仅支持 数据湖-OSS存储。OSS路径 ...
在北京单元发生故障的情况下,可以使用MSHA切流功能将受影响的用户流量切换到另外的单元,进行快速业务恢复。说明 这里区别于传统的解决思路,不是去排查、处理和修复故障,而是立即使用切流进行恢复,将业务恢复和故障恢复解耦。容灾切换...
排查第2层(数据链路)问题。排查第1层(物理)问题。排查路由问题 本地接入设备能ping通云上边界路由器网关VBR的IP,并且已建立了BGP对等会话,如果您的本地服务器依然无法ping通云上VPC的ECS实例,请通过以下步骤排查该问题:若您使用...
数据库发生故障后,无法在发生故障时定位到原因,可以通过智能压测功能,在克隆库上复现故障场景,定位故障原因。功能架构 智能压测的功能架构如下图所示:源数据库:将要进行大促、将要业务变更或者已经发生故障,需要进行流量捕获的数据...
链路等问题导致数据写入后立刻被删除 在一些大数据链路中,如果写入和删除发生在的不同的程序或进程中,则可能会出现数据写入后被立刻删除的情况,需要进行排查。此外,如果您是使用阿里云实时计算Flink并采用Flink SQL方式访问Lindorm宽表...
背景信息 物理备份:物理备份是指转储 OceanBase 的物理文件包含基线数据、日志归档数据等,一旦数据库发生故障,可以利用这些文件进行数据库恢复。逻辑备份:逻辑备份是指数据库对象级备份,支持表、库两种维度的备份。库级备份时,针对...
此外,在数据库发生故障且无法定位原因时,可以利用克隆库复现故障场景,以便更好地定位故障原因。前提条件 源数据库支持:RDS MySQL PolarDB MySQL版 说明 不支持 PolarDB MySQL版 的 企业版 单节点 实例。PolarDB-X 2.0。目标数据库实例...
此外,在数据库发生故障且无法定位原因时,可以利用克隆库复现故障场景,以便更好地定位故障原因。前提条件 源数据库支持:RDS MySQL PolarDB MySQL版 说明 不支持 PolarDB MySQL版 的 企业版 单节点 实例。PolarDB-X 2.0。目标数据库实例...
阿里云自研的多链路聚合解决方案,包含设备侧Client算法和服务侧Server算法,可整合5G/4G/WAN/Wi-Fi等多条通信链路,提供更稳定的高可用网络保障,达到 网络抖动,应用无感 的上网体验。方案架构 使用场景 工业场景:工业场景的设备联网,...
当数据库节点发生故障时,数据会丢失,系统会重新拉起一个Redis进程(没有数据),当节点故障业务自动切换完成后,应用程序需要将数据重新预热。单副本架构不支持以下功能:自动或手动备份、离线全量Key分析 和 实例回收站。若您对数据有...
当故障数据节点恢复后,PolarDB-X 将自动取消fail-fast状态。如果数据节点故障解决后仍然出现PXC-4200错误,请联系技术支持。PXC-4201 ERR_GROUP_NO_ATOM_AVALILABLE 描述:PolarDB-X 分库内暂时没有可用数据节点。示例:ERR-CODE:[PXC-...
当数据库节点发生故障时,数据会丢失,系统会重新拉起一个 Tair 进程(没有数据),当节点故障业务自动切换完成后,应用程序需要将数据重新预热。单副本架构不支持以下功能:自动或手动备份、离线全量Key分析 和 实例回收站。若您对数据有...
数据容灾是指在数据中心或服务器发生故障、灾难或意外情况时,能够保证数据的安全性和可用性的一系列措施和策略。数据容灾的目标是确保在不可避免的情况下,数据的完整性、可恢复性和可用性不受到严重影响,以保障业务的持续运行和数据的...
步骤四:数据库故障注入 从上面调用链可以看出,杭州单元内的应用仍然访问的是北京单元的Redis、MySQL数据库。以同样的方式执行步骤二对北京单元的Redis、MySQL数据库注入故障,制造数据库故障场景。故障注入成功后,打开电商首页或进行下...
此外,在数据库实例发生故障且无法定位原因时,可以利用克隆库复现故障场景,以便更好地定位故障原因。智能压测 搜索分析 查询并导出SQL语句对应的日志信息。搜索 SQL洞察 SQL洞察聚类分析,用作深度异常的排查。SQL洞察 安全审计 内置了...
支持 不支持 高可用性 单可用区高可用 多节点的架构可用于保障集群的高可用,当系统发生故障时,可读写的主节点和只读节点之间会自动进行故障切换(Failover)。支持 支持 多可用区高可用 PolarDB MySQL版 支持创建多可用区的集群。相比单...
本文为您介绍数据质量对象的...对于多链路之间的数据计算进度监控则可以发现一些数据滞留、统计偏差问题,提升实时数据质量。稳定性 实时统计值检测 实时数据为指标值或可统计数据时,用于判断数据是否正确 可选择和固定值或者历史进行对比。
本文为您介绍数据质量对象的...对于多链路之间的数据计算进度监控则可以发现一些数据滞留、统计偏差问题,提升实时数据质量。稳定性 实时统计值检测 实时数据为指标值或可统计数据时,用于判断数据是否正确 可选择和固定值或者历史进行对比。
在杭州单元格B的商品应用发生故障的情况下,可使用MSHA切流功能将流量全部切换到另外的单元格,进行快速业务恢复(这里区别于传统的思路,不是去排查、处理和修复故障,而是立即使用切流进行恢复,将业务恢复和故障恢复解耦)。容灾切换...
RPO Recovery Point Objective(数据恢复点目标),指应用发生故障时预期的数据丢失量。例如,RPO=15 分钟,表示在应用发生故障时,最近 15 分钟的数据无法在云上恢复。RTO Recovery Time Objective(恢复时间目标),指故障发生时,在云...
支持 支持 热点行优化 PolarDB 在数据库内核层进行了创新性的优化,不但能够自动识别热点行更新请求,而且将一定时间间隔内对同一数据行的更新操作进行分组,不同分组采用流水线的方式并行处理,通过这些优化,极大地提升了系统的性能。...
为了保障企业业务稳定、IT系统功能正常以及数据安全,灾备解决方案变得越来越重要,并且正在迅速发展。...这样,当主节点发生故障时,ECS节点仍然可以从备节点读取数据,确保数据的可用性和业务的连续性。更多信息,请参见 RDS数据库。
然而,一旦发生数据断链、标记丢失,也将引发不可预知的逻辑灾难。全链路追踪的挑战 全链路追踪的价值与覆盖的范围成正比,它的挑战也同样如此。为了最大程度地确保链路完整性,无论是前端应用还是云端组件,无论是 Java 语言还是 Go 语言...
受影响的请求数 否 0 限制最多发生故障的请求总数,每生效一次故障计数加1,累计发生故障请求数超出设定值后,请求则不再发生故障。填写数值小于等于0时,则表示不限制。受影响的请求占比(%)否 0 限制发生故障的请求数占所有应该发生故障...
target_recovery_time_in_seconds 在发生故障时,数据库恢复所需的目标时间(秒)。默认值为60。compatibility_level 数据库与特定版本的兼容性级别。取值如下:100:Server 2008及更高版本。110:SQL Server 2012及更高版本。120:SQL ...
DMS Data Management,数据管理,是一种阿里云提供的图形化的数据管理工具,集数据管理、结构管理、访问安全、BI图表、数据趋势、数据轨迹、性能与优化和服务器管理于一体的数据管理服务。支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB、...
DMS Data Management,数据管理,是一种阿里云提供的图形化的数据管理工具,集数据管理、结构管理、访问安全、BI图表、数据趋势、数据轨迹、性能与优化和服务器管理于一体的数据管理服务。支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB、...
云原生多模数据库 Lindorm 宽表引擎支持数据备份恢复功能,该功能基于数据生态服务中的数据迁移,将数据存储至阿里云对象存储服务OSS(Object Storage Service,简称OSS)中,定期全量备份数据,实时增量同步数据,来满足对数据备份和数据...
RPO Recovery Point Objective(数据恢复点目标),指应用发生故障时预期的数据丢失量。例如,RPO=15 分钟,表示在应用发生故障时,最近 15 分钟的数据无法在云上恢复。RTO Recovery Time Objective(恢复时间目标),指故障发生时,在云...
风险预测:风险预测是指在发生故障前,通过数据分析、机器学习等方式,预测系统的风险情况,提前进行预防和处理。在故障应急响应中,风险预测可以作为重要参考,帮助快速识别问题的根本原因,提高故障处理效率和精度。故障响应 在发现故障...
基于阿里巴巴OneData方法论最佳实践,在阿里巴巴的数据体系中,建议将数据仓库分为三层:数据引入层(ODS,Operational Data Store)、数据公共层(CDM,Common Dimensions Model)和数据应用层(ADS,Application Data Store)。数据仓库...
通过将数据写回到UFS,可以保证如果Alluxio发生故障数据还是可恢复的。语法 alluxio fs persist示例:将Alluxio中 tmp 目录持久化到底层文件系统中。alluxio fs persist/tmp 返回如下信息。persisted file/tmp with size 46 setTtl 设置...
网络和数据链路 AnalyticDB PostgreSQL版 做为云原生分布式系统拥有非常高的安全性,首先每个新建实例使用专有网络,也称为VPC(Virtual Private Cloud),VPC是一种隔离的网络环境,安全性和性能均高于传统的经典网络。根据使用场景可选择...
在阿里巴巴的数据体系中,我们建议将数据仓库分为三层,自下而上为:数据引入层(ODS,Operation Data Store)、数据公共层(CDM,Common Data Model)和数据应用层(ADS,Application Data Service)。数据仓库的分层和各层级用途如下图所...
DWD:全称Data Warehouse Detail,明细数据层,该层数据和源数据基本保持一致,保存着最细粒度的数据,一般存放所有的明细数据,是所有后期分析的数据基础。具有数据量大,查询计算较慢的特点。DWS:全称Data Warehouse Summary,汇总数据...
在阿里巴巴的数据体系中,我们建议将数据仓库分为三层,自下而上为:数据引入层(ODS,Operation Data Store)、数据公共层(CDM,Common Data Model)和数据应用层(ADS,Application Data Service)。数据仓库的分层和各层级用途如下图所...
CDM中间层应该积极了解应用层数据的建设需求,将公用的数据沉淀到公共层,为其他数据层次提供数据服务。同时,ADS应用层也需积极配合CDM中间层进行持续的数据公共建设的改造。避免出现过度的ODS层引用、不合理的数据复制和子集合冗余。总体...
CDM中间层应该积极了解应用层数据的建设需求,将公用的数据沉淀到公共层,为其他数据层次提供数据服务。同时,ADS应用层也需积极配合CDM中间层进行持续的数据公共建设的改造。避免出现过度的ODS层引用、不合理的数据复制和子集合冗余。总体...