互联网科技不断发展的同时，云端服务也变得越来越重要，云服务可以将企业所需的数据和软硬件都存放在网络上，在任何时间和地点使用不同的设备互连，就能实现数据的存取和运算，而我们的生活方方面面都在不断产生着数据，无论是出行记录、消费记录、浏览记录还是发送的消息。
腾讯云提供了全球多个Region以及AZ，本文档主要介绍腾讯云各产品的跨可用迁移能力，客户如有业务跨可用区迁移的需求，可结合自身业务场景，自主查看、选择对应的产品迁移文档，快速编写出合理的迁移方案，希望能够帮助到大家。遗漏之处在所难免，有不当的地方欢迎大家留言或者联系笔者进行修改。
企业业务部署在云上，借助云平台的能力，企业几乎“零”成本拥有同地域数据备份的能力。即使云平台在建设数据中心之前，会遵循机房建设标准来选址，但是对于极端情况自然灾害，例如地震，台风等等，对同地域备份安全能力有非常大的风险，因此本文重点阐述腾讯云对异地数据冷备解决方案。
说起容灾，很多同学脑子冒出来熟悉字眼，”同城双活”，“两地三中心”，“单元化”，“set化”等等。其实这些名词背后均隐射一层含义，面对一些灾难时候，业务如何做冗余来快速恢复业务。
在一个数据为王时代，数据安全视为一家企业命根子，因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容灾方案视角，基于当前客户业务并结合技术&产品，制定最佳容灾方案。主要从以下三个方面来介绍：
异地多活相对于异地热备，最大不同点在于应用在不同地域都承载流量，从业务流量调度，数据同步以及业务性能等方面技术复杂度会大幅度的提升。同时业务异地多活有一个前提，就是业务支持单元化部署，这里对存量有历史技术债业务也存在非常大的挑战。因此本篇幅讨论异地多活前提是，业务已经具备单元化部署的能力。
实现业务连续性的技术手段通常包括高可用性和灾备恢复两种，所以本文讲述的是在腾讯云上实现业务连续性的解决方案。
轻量应用服务器默认情况下内网不与云服务器 CVM、云数据库等其他处于私有网络 VPC 中的腾讯云资源内网互通，需通过关联云联网实现。该功能主要适用于以下业务场景：
相对于过去单体或 SOA 架构，建设微服务架构所依赖的组件发生了改变，因此分析与设计高可用容灾架构方案的思路也随之改变，本文对微服务架构落地过程中的几种常见容灾高可用方案展开分析。
2022年6月，腾讯云Redis全新升级，发布高性能版本，单节点可提供50W+吞吐，性能是原生Redis的4倍。同时，腾讯云Redis推出全球复制功能，解决原生Redis诸多痛点问题，可用性升级高达99.999%，助力企业实现降本增效。 Redis作为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一，凭借着极高的吞吐、极低的响应延迟和丰富的功能特性，成为企业在缓存场景中的首选方案。但在突发、热点访问及异地多活场景下，原生Redis方案会出现主从复制延迟、数据同步不连续、多地写入等问题，无法解决海量数据在规模、成本、数据
风险无处不在，包括自然灾害以及突发事件等，有时候我们无法预测到一些风险，比如天津港爆炸事件。IT领域也一样，总是有意想不到的事情，风险具有不可预测性，万全之策就是做好灾难应对的各种准备。
数据库是企业核心业务运行的重要组成部分，数据是企业的生命线，如果数据库出现宕机、数据丢失或不可用等问题，将会对企业的生产、营销和决策产生难以预估的影响，因此，一套高可用的数据库架构对于企业来说至关重要，可以最大化保证业务稳定性和数据可靠性。腾讯云MySQL推出全场景高可用性架构（All-Scenario High Availability Architecture，AS-HAA），用户可根据实际业务需求、业务类型自行配置。
单点故障是实际生产中无法避免的，单副本的存储方案也早已无法满足业务的可靠性要求。现在，我们通常都会做双机存储架构，会涉及到主备、主从、主主模式。
随着业务对持续性要求越来越高，云上不少企业对跨AZ或多地域的容灾建设有强烈的诉求。当企业内部经过评估选定容灾建设整体方向，即同城双活；需要对方案进行验证，包括组件容灾能力建设，数据同步以及切换验证等。通常对组件容灾能力建设和验证会花费大量时间，如果测试不符合预期，对之前调研、部署以及测试人力和时间成本带来较大耗费。因此借助云平台能力“一站式”提升系统容灾能力，助力企业降本增效。
腾讯云新用户买服务器优惠力度很大。于是乎，我注册了两个腾讯云账号，并且在两个账号内都买了服务器（云服务器、轻量云服务器都有）。为了最大化的利用多台服务器的效率，就必须考虑进行内网互联了。
下文以腾讯云数据库 MySQL为例，介绍如何充分利用腾讯云的优势，减轻DBA的负担，轻松来搭建数据库。
对一款分布式数据库而言，数据如何分散存储在不同节点永远是个有趣的话题。你是否有时会期望能具体控制数据具体存储在哪些节点？
江湖传说在选择和使用云数据库过程中 10个人有9个会遇到以下问题： 数据库正常使用过程中莫名卡顿 经常遭遇主从延迟和主从不一致 不知如何实现无损跨云跨数据库迁 话不多说，请看本期《如何选正确的云数据库
应用性能观测 1. 腾讯云应用性能观测（APM）与数据库智能管家（DBbrain）深度融合。 腾讯云应用性能观测（APM）联合数据库智能管家（DBbrain），对数据库和链路监控进行深度碰撞和融合，在国内云厂商中，首个提供了数据库自治云服务与应用性能服务关联分析能力。实现了从应用到数据库内部的全面洞察，应用运行情况与数据库运行情况的关联，帮助用户更高效地进行故障排查。 2. 应用详情页-JVM 监控，支持了更丰富的线程数量展示。 使用 Skywalking 及 Opentelementry 探针上报的用户
企业业务敏感程度差异，对容灾指标RPO&RTO要求也不同。之前两篇文章主要介绍数据冷备，主要特点是数据备份存储非实时，备份系统存储数据通常昨天的数据，当灾难真正来临的时候，今天新产生的数据会丢失情况。对于企业核心业务来讲，业务恢复（RTO）可以接受小时级别，但是对于数据无法接受丢失，即RPO接近为“零”。结合腾讯云数据备份能力，本文重点介绍数据热备解决方案，旨在让客户上好云，用好云，管好云。
近些年单元化架构在构建多地数据中心，以及如何应对海量请求高并发、低延时的场景中被频繁提及和讨论。单元化架构其实主要解决的是系统扩容、多数据中心容灾、异地访问等方面出现的问题，本文将从单元化概念及优劣势、如何基于TSF建设单元化架构、某国有大行的单元化落地实践三方面进行分享。
江湖传说在选择和使用云数据库过程中 10个人有9个会遇到以下问题： 数据库正常使用过程中莫名卡顿 经常遭遇主从延迟和主从不一致 不知如何实现无损跨云跨数据库迁移 …… 不用慌，有人美声甜的迪B哥！ 手把手教你处理这些“疑难杂症” 尽在【迪B课堂】 人送外号“DB一宝”的迪B哥从今天开始视频教学 关于云数据库的一切困惑，迪B哥都会给你答案！ 话不多说，请看本期《如何选正确的云数据库》。 视频内容 懒得看视频？图文解说见下： 计费模式：计费方式的选择只需考虑价格，性能上完全一致。如需持续使用，建议包月；如使用
话不多说，请看本期《如何选正确的云数据库》。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
在异地多活项目整体推过程中的一些注意事项和设计点归纳和整理，抛砖引玉，其中一些点还有待深入探讨和优化。
在参与公司几个多数据中心项目的容灾架构设计后，积累了一些高可用和多数据中心容灾的一些思考，总结和分享出来希望一起和大家学习。
在Elasticsearch的多个使用场景中都可能会涉及到跨可用区，甚至是跨地域的数据搬移。比如说，用于生产业务的数据库加速/全文检索/多维检索场景，需要做同城，或者是两地三中心的容灾，需要在跨机房，甚至是跨地域的做主备同步。又或者是大型企业的全观测性解决方案、安全SOC解决方案等，在多个地域均有IT基础设施或者企业IT资产，不仅需要将汇总数据集中在统一的运营中心进行监控与分析，并且需要将分散于各地的日志，指标，追踪，遥测，拨测等多个维度的数据集中一起，做统一的数据管理，加快故障地位和根因分析的过程，也需要跨地域的数据集成。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 为什么需要云单元架构 云单元架构是在微服务架构上发展起来的解决 IT 系统扩展性及业务连续性的技术架构，它并不是随着微服务架构一起诞生的，而是 IT 系统发展到一定规模且对业务连续性有高要求的情况下需要具备的技术能力。 从集中式架构到分布式架构 传统的集中式 IT 系统架构如下图所示，由小型机（比如 IBM 的 P 系列等）、存储设备（EMC 的 VNX 系列等）、硬件负载均衡设备（典型的比如 F5）等基础设施构成，这些硬件设备具备很强的稳定性，
子区：类似于广州一区、广州二区这种，一个地域含有多个子区，对应于aws就是zone；
赵轩，高级运维工程师, 腾讯云监控业务运维负责人。 腾讯云监控的 Barad 产品，为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。 Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设，业务已经实现了自研上云全量级容器化部署及多可用区容灾能力。 Barad 业务上云面临的难点和挑战 在降本增效的大背景下，腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度，提升系统承载能力和降低单位成本，包括对 Barad 业务在容器化占比提升，跨 az 容灾能力建设，资源利用率优化这些方面，因 Barad 业务量级庞大，如何保障大量级数
随着数据存储需求的不断增加，分布式数据库成为了处理大规模数据的一种重要方式。分布式数据库可以将数据分散到多个计算节点上，并利用分布式计算的能力来提高数据处理的效率和可用性。然而，在使用分布式数据库的过程中，是否需要进行分库分表呢？
数据，是互联网公司的核心资产之一。那么，这些核心资产背后，是哪些人在收集数据、存储数据、处理数据、管理数据、使用数据、保证数据安全的呢？——是“数据工匠”们！
业务应用层是整个系统流量枢纽，核心业务存在单点或者自愈能力弱，都会造成严重影响业务稳定性。例如，核心业务模块和非核心业务模块高度耦合，从资源成本上来考虑，实际上并不是所有业务均需要做容灾建设，需要加入人力成本对业务进行改造；如果对于延时敏感业务，无法接受跨区延时，需要投入更多人力来进行架构和业务上改造。综上所述，本文从云平台视角出发阐述应用层业务容灾建设，主要分为方案设计考虑纬度、复杂度以及云上客户案例三个方面。
2023腾讯全球数字生态大会已于9月7-8日完美落幕，40+专场活动展示了腾讯最新的前沿技术、核心产品、解决方案。
Tapdata Cloud 是由 Tapdata 提供的集数据复制、数据开发为一体的实时数据服务，支持主流的开源数据库、商业数据库、消息类中间件以及 SaaS 平台（包括：MongoDB、MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、Elastic、Kafka、Sybase、PostgreSQL、Redis、GaussDB 等），基于日志的数据库 CDC 技术，0入侵实时采集，毫秒级同步延迟，拖拽式的“零”代码配置操作，可视化任务运行监控和告警，能够在跨云、跨地域、多类型数据源的场景下，提供毫秒级的实时数据同步服务和数据融合服务。
多活成本比较高的，双活是两倍，三活可能成本会低一些，但三活的难度更大。因此没有办法对所有业务进行多活，只能对主线做多活。
接着上篇《做容灾，双活、多活、同城、异地、多云，到底应该怎么选？》，这篇聊聊公有云上应该如何建容灾，跟我们自建机房有什么区别，没看过的同学，建议先从上篇文章看一下。
在业务系统上云的过程中，业务部署的高可用和容灾是一个要考虑的关键因素。如今很多系统都采用分布式的架构，从架构层面避免单点故障。分布式系统中，任意一个节点故障，其他节点可以快速接管业务，避免整个业务系统宕机。 这就对IaaS层资源提出了要求，即单节点故障，不影响其他节点。 由于公有云是一个多租户的环境，一台物理机上会运行多个虚拟机，如果分布式系统的多个虚拟机落到了同一台物理机上，当物理机发生故障时，多个分布式节点同时故障，就有可能造成整个系统宕机。 那么在公有云的IaaS层，如何才能保证分布式系统部署的高可用呢？ 使用腾讯云的分散置放群组可以解决这个问题。
在数字化转型的热潮中，业务数据无疑是企业的生命线。无论业务部署在IDC还是云平台，对数据备份都是有强烈诉求。随着共享经济的不断深化，越来越多企业将自身业务逐渐的搬迁到了云上。为了让企业能更好用好云平台的数据安全能力，本文重点云平台数据备份冷备能力，以腾讯云为例，主要从以下两个维度介绍：
腾讯云CVM云服务器地域哪个好？如何选择腾讯云服务器地域节点？哪个快网分享腾讯云服务器地域的选择方法：
腾讯云如何构建分层与跨链的高可扩展性区块链平台？日前，腾讯云区块链专家工程师刘长辉出席参与了Hyperledger中国主办的区块链在线研讨会，分享了腾讯云区块链针对区块链跨链技术方案的思考与实践，助力行业推进基于区块链构筑大规模可信的信息协作生态。
11 月 23 日，Erda 与 OSCHINA 社区联手发起了【高手问答第 271 期 -- 聊聊大规模 K8s 集群管理】，目前问答活动已持续一周，由 Erda SRE 团队负责人骆冰利为大家解答，以下是本次活动的部分问题整理合集，其他问题也将于近期整理后发布，敬请期待！
腾讯云数据库 MySQL 只是双节点或者三节点，有多个备节点，当主节点和备节点都在同一个可用区（例如广州三区）时，遇到可用区级别的故障会导致整个腾讯云数据库 MySQL 故障并出现业务故障。
负载均衡（CLB）支持通过云联网，跨地域绑定云服务器，允许客户选取多个后端云服务器的地域，跨 VPC、跨地域绑定后端云服务器，（支持IDC线下IP）。 目前该功能处于内测阶段，如果您需要体验该功能，境内跨地域绑定请通过 内测申请，境外跨地域绑定请进行 商务申请。 特别说明： 跨地域互联绑定云服务器暂不支持传统型负载均衡 该功能仅标准账户类型支持。若您无法确定账户类型，请参见 判断账户类型。 跨地域绑定2.0和混合云部署，不支持 安全组默认放通，请在后端服务器上放通 Client IP 和服务端口。 跨地域互
1. 选择实例规格根据业务需求,选择合适的实例规格,比如计算优化型或者高IO型的云服务器:
在当今信息蓬勃发展的时代，跨地域数据采集和分析对于企业以及个人的决策和发展至关重要。本文将介绍如何利用Python隧道代理技术，实现跨地域数据采集与分析，让您在数据获取和分析方面拥有全新的可能性。
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
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