浅议新的基于云计算环境的数据容灾策略.pdf

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1、浅议新的基于云计算环境的数据容灾策略陈世鸣(国网福建晋江市供电有限公司)【摘要】随着信息时代的不断进步，现在的大部分公司企业都依托于计算机技术的运用，数据的存储与备份在行业的正常运作中体现了重要的作用。本文首先阐述分析新时代下的云计算技术，再探讨基于云计算环境下的数据容灾技术，最后通过建立容灾模型提出有效的数据容灾策略，同时结合电力行业进行实际运用分析。【关键词】云计算；数据容灾；策略【中图分类号】TP309-3【文献标识码】A【文章编号】1006—4222(2015)02—0024—02信息时代的飞速发展让各行各业面临着技术的变革与创冗余的存储方式存

2、储多个副本，从而保证了数据的可靠性。最新．云计算服务作为互联网新一级发展的标志，已经运用在多初是由谷歌的GFS(GoogleFileSystem，非开源存储体系)开种服务器的存储与备份中当今社会是一个离不开信息数据发．利用中央控制管理服务器以及可扩展的分布式文件系统的社会．一旦发生数据丢失的事故，将会给用户带来较大的经来减少系统的复杂性。后经Hadoop团队开发出HDFs济损失。利用云计算技术建立数据容灾系统，可以缩短数据恢(HadoopDistributedFileSystem)，使数据存储技术中具备更复时间．同时也可保证用户系统的正常运作。高的容错

3、性以及更高的传输率。这种技术普遍用于IT厂商以1云计算及各大型用户单位“云”存储最大的优势就是读操作远远优于其他操作．这种模式是因为其数据库中的列存储模式，通过云计算具备庞大的运算能力，它可以通过每秒10万亿次将“云”中的数据按列划分后再行存储。的运算能力给互联网提供动态扩展的资源．主要用于互联网的各种相关服务．比如说互联网的交互系统IlJ。新的云计算环l-3虚拟化平台管理技术境一直致力于关键技术的突破．不断的冲破技术瓶颈可以减虚拟化技术在云计算中的运用有别于传统的多任务技少成本．实现运行的高效性。术．它通常是同时运行多个操作系统，同时会有多个应用程序

4、云计算技术：运行在每一个操作系统中．所有运行均体现在一个虚拟主机1．1编程模式上。因此，虚拟化技术能够提高物理主机中的资源利用率，能使多种程序同时运行而无需退出，能够使运行环境负载平衡，云计算的编程模式常运用Map～Reduce的编程模型，这种更能够对管理平台进行灵活的处理。模型在多处理器以及异构机群中存在较好的性能。它的模式比较简单，适用于编写高度并行化和任务内部松耦合的程序。2云计算环境下的数据容灾技术执行Map—Reduce的程序一般会经历五个步骤：①输入文件；数据容灾主要是为了保护数据的安全性和持续可用性，(分配给多个Worker并行处理；③本

5、地写；④由多个Reduce．在异地建立的一个数据系统。IT行业可能因各种不确定性．导worker共同运行；⑧显示最终结果，如图1所示。致数据遭到破坏．从而对用户行业造成不可估量的灾难。2．1缓存技术数据缓存一般是以数据库的形式存储在内存设备中，通过对常用数据的操作进行缓存备份．可以减少设备再次运行此项指令时所花费的时间。在数据容灾的运用中，可以通过精准的计算能力识别有效的应用，再将其数据缓存到容灾系统中。缓存可以快速的实现数据的备份与恢复，使信息故障事故能够在最短的时间内得到解决。数据容灾的缓存技术一般还涉及两种算法：①本地容灾磁盘的饱和计算，通过计算

6、并统计单位时间内数据进行恢复的次数，将恢复次数最少的数据块进行替换；(异地数据信息的恢复计算，通过单位时间内数据块恢复的次数来确定是否进行异地数据块的替换。2．2映射技术霹中硒文咖∞映射技术是完成信息存储的核心技术，在一般情况下处理&胖M印阶段件(在本地)阶段输出文件程序和设备的管理程序之间会形成一种映射关系，这种映射关图1Map—Reduce程序的具体执行过程图系造成了数据的自动迁移．它是由一种指令的触发而形成的在Reduce进行信息处理时，会将Master获取的文件信息自动化操作，比如说自动保存、删除、复制以及粘贴，如图2所进行远程调用，从而调出所

7、需数据。Map—Reduce的容错性较示。将映射技术应用在数据容灾中．假如磁盘遭到损坏后，容高．在多个WOrker运行处理的过程中．难免会出现个别的节点灾系统就会自动接收这一指令．从而触发相关文件直接进入错误．此时系统将此任务转移到其他worker进行处理，同时自映射操作动将错误节点屏蔽等待修复脚。映射技术还可用于磁盘的透明替换．但使用者要先自己1．2数据存储技术建立一个云存储环境．在此环境中将映射数据复制多个备份云计算的数据存储方式为安全可靠的分布式存储，利用于容灾系统中．为了避免磁盘损坏造数据的永久不可还原性，辩拇可以在备份过程中创建多个副本。式中

8、：i表示云用户；j表示操作任务；k袁示云提供商；Pck表示第k个云提供商的单位时间内的成本；T