管理缓存

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...

设计方案

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...

什么是全球多活数据库集群

应用场景 异地容灾 当一个数据中心发生故障,只需做流量切换,其他数据中心即可正常运行并接管关键业务或全部业务。灾备资源充分利用 集群中所有灾备节点均对外提供读写服务,避免造成服务器资源浪费。业务系统多地域部署 业务系统部署全球...

流量回放和压测

此外,在数据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...

智能压测

此外,在数据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...

组复制简介

数据 强 一致性 在组复制中,事务总是先传输到集群中其他节点,然后写入Binlog文件,这保证无论主节点在什么时刻发生故障,重新启动后数据都不会比集群选出的新主节点多。旧主节点故障重启后,能够自动加回集群,拉取它缺失的Binlog,就...

标准版-单副本

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...

操作指南

一、大数据专家服务流程指南 二、服务流程说明 用户可以根据自己实际需要,提前或者在问题发生时购买大数据专家服务,服务项包含大数据技术架构方案咨询、大数据解决方案POC、大数据搬站迁云方案咨询、跨地域迁移支持服务、大数据专家高阶...

功能特性

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...

迁移 OceanBase 数据库 MySQL 租户的数据至 MySQL ...

本文为您介绍如何使用数据传输迁移 OceanBase 数据库 MySQL 租户的数据至 MySQL 数据库。重要 如果数据迁移项目长期处于非活跃状态(项目状态为 失败、已暂停 或 已完成),受增量日志保留时长等影响,项目可能无法恢复。数据传输将主动...

模型配置

说明 为了预测的准确性,建议当训练数据发生变化时更新模型。当系统检测到行为数据集的数据量增幅达到20%时,将在行为数据集名称后显示图标,提示您对模型进行更新。开始重新训练模型前,将出现弹窗,提示若模型训练成功,将消耗可用...

MySQL数据

Binlog至少保留72小时以上,避免任务失败后因Binlog已经消失,再启动无法重置位点到故障发生前而导致的数据丢失(此时只能使用全量离线同步来补齐数据)。检查Binlog是否开启。使用如下语句检查Binlog是否开启。SHOW variables like"log_...

跨地域灾备

当您需要保证MaxCompute作业持续运行时,MaxCompute提供跨地域(Region)灾备功能,支持以项目(Project)为单位远程备份数据和元数据,确保备份地点与数据源的地理距离超过一百公里,以提升数据安全性。您能够自定义选择备份目标地域,并...

基本概念

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...

性能优化与诊断简介

基于预测自动弹性伸缩 以实例过去10天的历史数据预测实例未来24小时性能指标的使用值。定时自动弹性伸缩 根据您预设的策略定时扩容数据库实例的规格,并且在设置的扩容持续时间结束后会自动恢复到原规格。通过该功能您可以应对可预期的...

Quick BI散点图如何预测数据

概述 本文主要介绍Quick BI中哪些图表可以预测数据,以及如何设置数据预测功能。问题描述 仪表板中的散点图是否可以预测数据,如何设置?问题原因 散点图不支持预测数据,其他的图表有的可以支持预测数据。解决方案 1.散点图不支持数据预测...

DAS Auto Scaling弹性能力

基于预测和机器学习的时序异常检测算法,目前的时序异常检测算法可提供周期性检测、转折点判定和连续异常区间识别等功能,目前对线上70w+的数据库实例进行1天后数据预测,误差小于5%的实例占比稳定在99%以上,并且预测14天之后的误差小于5%...

代码逻辑场景

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...

用户窃电识别

例如通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警及线损异常等信息监测窃漏电情况及计量装置故障,或根据报警事件发生前后客户计量点电流、电压及负荷数据情况,构建基于指标加权的用电异常分析模型,从而检查用户是否窃电或计量装置...

Tair选型指南

3 选择容灾方案 云原生内存数据库Tair 实例若因不可预料的原因(例如设备故障、机房断电等)发生故障,容灾机制保障数据的一致性和业务可用性。云原生内存数据库Tair 提供多种灾备方案供您选择,可满足不同的业务场景。4 预估内存规格 提前...

云数据库Redis版产品选型必读

选择容灾方案 当云数据库Redis实例因不可预料的原因(例如设备故障、机房断电等)发生故障,容灾机制可用于保障数据的一致性和业务可用性。云数据库Redis提供多种灾备方案供您选择,可满足不同的业务场景。选择版本 推荐使用更新的版本...

设计原则

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...

功能概述

数据发生故障后,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...

故障应急

故障管理体系是围绕故障全生命周期采取的一系列控制流程,包括故障基础数据管理(故障等级定义、应急场景监控覆盖、服务组&值班表管理、故障订阅管理),故障...故障恢复(初因推荐、快恢推荐),故障复盘(故障复盘规范、故障数据运营)。

集群系列

且单个只读实例没有灾备,因此为了保障业务的可用性和连续性,建议至少创建两个只读实例,以确保某一个只读实例发生故障时,另一个只读实例可以继续提供服务。购买集群系列实例时,建议您选择多可用区部署,以实现跨可用区的容灾能力。架构...

灾备规划

RTO和RPO要求 应用容灾有两个核心的指标:RPO:指应用发生故障时可以容忍的数据丢失量。数据越重要,RPO就要求越小。RPO越小,往往要求数据备份、复制频率更高,对生产环境、网络的压力也会越,成本通常也越高。RTO:指故障发生后,期望...

发现并处理Key和热Key

在使用 云原生内存数据库Tair 的过程中,如果未能及时发现并处理Big keys(下文称为“Key”)与Hotkeys(下文称为“热Key”),可能会导致服务性能下降、用户体验变差,甚至引发面积故障。本文将介绍Key与热Key产生的原因、其可能...

发现并处理Redis的Key和热Key

在使用Redis的过程中,如果未能及时发现并处理Big keys(下文称为“Key”)与Hotkeys(下文称为“热Key”),可能会导致服务性能下降、用户体验变差,甚至引发面积故障。本文将介绍Key与热Key产生的原因、其可能引发的问题及如何快速...

应用场景

通过温度传感器对整个风机的温度测点进行实时监控,并对海量温度数据进行深度学习,构建风机故障检测与感知预测模型,最终做到提前1-2周识别风机微小故障并预警,单台风机单次重大事件维护成本大大降低。生产工艺优化 您可以使用工业大脑...

应用场景

实时数据通道 1.1 接入多种异构数据并投递到下游多种大数据系统 通过数据总线,您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据,统一管理,并投递到下游的分析、归档等系统,构建清晰的数据流,让您更好的释放数据的价值。...

应用场景

物联网设备无时无刻不在产生海量的设备状态数据和业务消息数据,这些数据有助于进行设备监控、业务分析预测故障诊断。背景信息 设备将原始数据通过 MQTT 协议发送到物联网平台,经由物联网平台将数据转发到消息服务系统,继而通过流计算...

高可用版

优势 可用性 采用经典高可用架构,主备之间通过复制(默认半同步)实现数据同步,一旦主库发生故障,将迅速检测并触发主备切换来保证可用性。备库故障对业务无影响,但会快速被检测到并触发备库自愈。可靠性 计算与存储分离,计算节点的...

产品功能

阿里云图数据库自动机器学习(Graph Database Auto Machine Learning,简称GDB Automl)支持数据处理、模型训练、数据预测和导出部署。本文为您详细介绍GDB Automl的产品功能。数据处理 数据导入 目前版本支持从图数据库GDB导入数据、从...

快速体验

DataWorks为您提供智能建模、数据清洗、周期调度运维、数据治理等一站式大数据开发管理能力,本文以一个零售电商行业的数仓搭建实验为例,为您介绍DataWorks在数仓搭建过程中的技术选型、技术流程以及流程实现,帮助您深入了解阿里云...

什么是DataWorks

DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎,为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。从2009年起,DataWorks不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论,支撑数据中台建设,同时与...

主备方案介绍

数据库HBase存储海量大数据,在业务场景中往往承载着重要数据,为保障数据的高可用性和安全性,云数据库HBase提供了主备双活和主备容灾特性。本文介绍云数据库HBase的主备双活和主备容灾特性功能。使用场景 主备双活:大数据量随机读响应...

MapReduce

自然语言处理:基于大数据的训练和预测。基于语料库构建单词同现矩阵,频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。广告推荐:用户单击(CTR)和购买行为(CVR)预测。MapReduce流程说明 MapReduce处理数据过程主要分成Map和Reduce两个阶段。首先...

互联网、电商行业离线大数据分析

概述 电商网站的销售数据通过大数据进行分析后,可以在屏幕展示销售指标、客户指标、销售排名和订单地区分布等业务指标数据。DataV大屏支持可视化动态展示销售数据,触控大屏支持您自助查询数据,极地提高数据的可读性。应用场景 电商...

灾备方案

Tair 容灾架构演进 当 Tair 实例因不可预料的原因(例如设备故障、机房断电等)发生故障,容灾机制可用于保障数据的一致性和业务可用性。Tair 提供多种灾备方案供您选择,可满足不同的业务场景。图 1.Tair 容灾架构演进 灾备方案 灾备级别 ...

源为PolarDB-X的功能规范和约束说明

警告 异常切流是指源实例或者源实例所在的数据中心发生故障时进行的切流操作。这类操作都是有损操作。在出现故障(如网络中断、机房批量设备故障或互联网数据中心IDC故障),且DTS任务存在延迟的情况下,此时如更新至目标库的最后一条数据...
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