长期以来,企业技术管理者面临着IT架构“自己搭建”还是“外部购买”的两难选择,而随着云数据库和数据库即服务(DBaaS)技术的不断成熟,管理者又多了一个选项——“租赁”。 企业采用云计算的理由多种多样,但都不会主要考虑在云端存储数据。撇开数据共享的安全性和一致性不谈,企业把内部部署的数据迁移到云端的过程也绝非易事。但是对于一些数据密集型应用而言,租赁云架构就变得很有吸引力。 如果云数据库和相关的应用程序分离,就会淹没在数不清的分布式系统里。不过市场调研公司
应用 Redis 集群时,常需要把单机 Redis 数据迁移到集群环境。redis-trib.rb 工具提供
今天我就给大家讲一下我们这边做的数据库运维的自动化平台,他是怎么样子的。首先我会给大家简单介绍一下我们做平台的背景,以及平台的一些技术架构,以及针对我们DBA和开发的需求的全套解决方案。 首先是背景,我们为什么要做RDS,在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统,可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙,每天忙于工单处理,大表DDL,集群搭建,扩容,数据迁移等等。这些东西不能说没有价值,但是对于DBA来说,每一次的重复操作,都会让这个价值指数级下降,并且不能带来成长。所以我们对这些
改造总是要付出很多代价的,肯定会跌很多坑,这是必然的... 性能问题也总会呈现先下降后再上升的一个历程(调试、磨合、找到针对性、适应性解决方案)。
虽说实践了不少的数据迁移项目,但是从我的感触来说,一些很细小的差别就会造成整个数据迁移方案的大不同。数据是系统的核心命脉,所以对于DBA来说,保证数据的一致性和准确性是一个最基本的要求。对此我的一个基本观点就是高可用的需求除非特殊需要,一般都还是需要一个维护窗口的,这种方式更为保守,但是更为保证。 而在Datapump迁移中还是遇到了不少的小问题,也算是一些心得或者建议吧。 1)如果是跨平台的数据迁移,在升级前需要得到一个清单,包含哪些失效的对象,是否需要重新编译,如果不确认,在迁移之后就会
今天在琢磨几件事情,也是和工作相关。 数据灾难切换的几点认识: 在unix中可能会碰到在处理网络问题时,超时时间会远远高于linux的情况,这个时候如果尝试做failover是非常消耗时间的,而且日志没有任何输出,看不到进展,相比于linux的处理,我感觉要更简洁一些。 鉴于unix中的处理方式,我还是建议直接使用命令行来做failover,使用下面两个命令即可。 alter database recover managed standby database finish force; alter data
数据传输服务 DTS 支持数据迁移功能,提供自建 MySQL 数据库到云数据库 TencentDB 的连续数据复制,用户可在不停服的情况下对数据进行在线热迁移,支持具有公网 IP/Port 或专线接入腾讯云的本地 IDC 或腾讯云 CVM 上 MySQL 数据库迁移。现已支持 MySQL 5.7 数据传输服务。
本文给大家列举一些常见的数据迁移工具清单,供大家参考。其他未列举的工具大家也可以留言补充。
推荐使用便捷高效的 FTP 工具登录,也可以使用 Windows 的本地文件浏览器登录。推荐使用 FileZilla 或者 FlashFXP 。
SAP ERP ECC作为一种时代化的管理工具,是企业数字化必不可少的重要组成部分。但随着市场的不断更新变化,将ERP升级到SAP S/4HANA, 并同时迁移到云端,以更为低廉的IT成本,享受数据更好的安全性、伸缩性和可延展性,是很多企业当下都在考虑的业务布局。
在企业里,许多上云迁移成功的案例,都是先从一些较为简单的应用开始迁移,然后再一步步把更多的应用和数据迁移到云,不可能同时把所有的应用都一下迁移过去。
说起数据迁移,感觉也算是有些感受了,但是最近参与的几个迁移案例还是和以前大大不同,以前的迁移项目是比拼停机维护时间,尽可能在短时间诶导入大批量的 数据,有参与表空间传输的场景,还有跨平台的数据迁移,数据库迁移式升级等等,相对难度大一些的算是增量数据的迁移场景。为此也算把 sqlldr,datapump和exp/imp玩了一圈,最后写了一个小的工具使用外部表迁移,也算是有了一些谈资。 最近的迁移项目还是有些特殊,有schema级别的迁移,这种情况数据库版本的影响就没有那么大了,基本就是schema级别
Instagram 有 2 亿用户,上面保留有用户分享的 200 亿张照片。从 2010 年到今年春之前,这些照片一直存放在 Amazon 的 EC2(弹性计算云)上,但现在这些照片已经被Instagram的一只小型团队搬到了收购了他们的 Facebook 的数据中心上,但 2 亿用户对此却毫不知情,仿佛什么事情都没发生过一样。他们是怎么做到的呢? Facebook 是在以 10 亿美元收购 Instagram 1 年后的 2013 年 4 月作出迁移决定的。整个迁移过程用时大约 1 年。尽管迁移工作量巨
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着5.20节日的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着元旦放假的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
上一篇关于DynamoDB的介绍中,有一个特别亮点,就是它无需停机就可以动态扩容。
昨天我们讲解了数据库分库分表后我们怎么去生成主键唯一ID(数据库分库分表后,我们怎么保证ID全局唯一),到目前为止我们已经掌握分库分表的策略了也会搭建统一发号器进行生成唯一ID。
腾讯云的电商直播解决方案,具备APP SDK、音视频计算集群、CDN加速网络、基础服务集群、社交互动系统五大技术系统支持,可为电商平台提供了无缝的链接能力,24小时即完成极速接入。 电商在互联网时代给
昨天,小悦在 Redis 交流群(想进群交流的请查看文末进群方式)发起了一个话题讨论:你们觉得好用的第三方Redis工具有哪些?有几位朋友推荐了几款不错的Redis工具,加上之前笔者用过的一些工具,这一节内容就来简单盘点一下这些好用的工具。
2022年,搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目,其中大数据业务整体都迁移了腾讯云,上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果,达到了预期的降本增效目标。
华润数科城市与公共事业部门下属项目组近期完成了一个地产行业遗留复杂业务系统的微服务化改造,目前项目已经成功上线,系统切换过程中实现了原单体系统在线业务数据分批无缝无损迁移到微服务架构新系统,确保了业务平滑过渡。本文分享我们在此次数据迁移过程中的思考、探索和实践总结,希望能够为有类似需求的朋友们提供一些经验借鉴。
最近完成了一套mariadb10.10.x的库到mysql8.0的迁移。给大家分享一下实践过程以及对mysql数据库数据迁移的一些简单思路。
Tech 导读 本文主要介绍基于shardingproxy对大数据的迁移实践过程。通过本文读者可以对数据迁移全流程有一定了解,其中重点记录了shardingproxy全流程的搭建,对想要了解和即将要做数据迁移的读者们有一定的帮助意义。
一致性哈希和哈希槽是分布式缓存集群系统常用的两种算法,本文不会再介绍这两种算法,感兴趣的可以阅读参考博文。本文想在此基础上分析下两种算法使用场景的差异。
2020,对每个企业都是极不平凡的一年。协作场景更加多元,数字化转型也更加迫切。为满足这些需要,TAPD在提升产品能力的同时,也不断提升着自身开放集成的能力。 过去一年中,TAPD对开放平台进行了全新的升级,为用户提供场景化应用、API、Webhook等丰富的对接方案,满足不同企业和团队的集成需要。 现在,让我们一起盘点一下,TAPD开放平台在这一年中经历了哪些成长: 全新升级 TAPD开放平台是面向开发者的应用与服务平台,为开发者提供开放定制化平台,支持个性化需求的实现。 1 开放集成,能力全新升
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。
Squids DBMotion,新增MongoDB数据迁移的支持,为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
题图摄于巴塞罗那港 注:微信公众号不按照时间排序,请关注“亨利笔记”,并加星标以置顶,以免错过更新。 【编者注】云原生制品,如镜像、Helm Charts等,在不同环境中传输云原生制品是很常见且重要的操作。Harbor 从 v0.3 开始提供可靠的云原生制品同步功能,很受用户欢迎,并且衍生出各种应用场景。 相关文章: 生产系统中升级 Harbor 的完整流程 用 Go 开发的 Docker 竟然在这个大会上首发 CNCF的中国云原生调查报告 本文内容节选自最新出版的《 Harbor权威指南》 一书第
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例,包括用户的业务数据,平台应用,从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
11月1日,NineData 多云数据管理平台正式上线,构建全球领先的多云数据管理平台。NineData提供数据备份、复制、对比和企业级SQL开发服务,让您的数据管理更安全更高效。本次发布会演示了如何通过NineData的数据管理平台,实现1分钟配置企业级数据备份。
前言 在TDBank的接入数据中,有86%的数据流向TDW集群,因此为了减少流量在IDC间穿越,TDBank的集群选择跟TDW部署在同一个IDC。但是,随着业务数据的大规模发展与接入,TDW所在IDC的机器资源已无法满足需求,因此需要迁移到其他IDC。除了因资源不足的迁移外,我们还对重点业务进行隔离的迁移,还有底层架构无法兼容带来的集群的迁移。经过多次迁移经验积累,当前我们基本上可以做到集群的无缝迁移。下面介绍TDBank集群迁移的两种通用方案。 方案一: 先迁移数据源,再迁移后端消费应用。 适用场景: 集
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦~ 图片案例名称案例简介使用 AWS S3 SDK 访问 COS介绍如何使用 S3 SDK 的接口访问 COS 上的文件。Web 端直传实践介绍如何不依赖 SDK,仅使用简单的代码,实现在 Web 端直传文件到 COS 的存储桶。将 COS 作为本地磁盘挂载到 Windows 服务器介绍如何将 COS 挂载到 Windows 服务器上,映射为本地磁盘。第三方云存储数据迁移至 COS介绍如何将第三方云平台的存储数据快速迁移至 COS。使用 COS 静态网站功能搭建
数据迁移,是一个非常复杂的过程,不仅仅是将数据从一个地方移动到另一个地方。这里需要考虑业务定义、架构变更、应用改造、数据安全等诸多方面问题。在实际迁移工作中,需要结合企业的方方面面,做好合理的规划及实施,否则很可能会导致迁移结果达不到预期,浪费人力财力。在正式开始迁移之前,有几项工作是需要提前考虑的。
为了增加db的并发能力,常见的方案就是对数据进行sharding,也就是常说的分库分表,这个需要在初期对数据规划有一个预期,从而预先分配出足够的库来处理。
一:对mongodb有一个系统的完备的了解,只有概念清楚了,才能更好的使用 二:学会mongodb数据库的搭建 首先:了解如何部署数据库的服务 搭建简单的单机服务到搭建具有冗余容错功能的复制集再到
本文重点介绍 kafka 的两类常见数据迁移方式:1、broker 内部不同数据盘之间的分区数据迁移;2、不同 broker 之间的分区数据迁移。
关于ES与COS之间的使用场景主要体现在数据迁移、数据恢复备份这几个方面。其原理就是通过COS将源ES数据中间存储,然后再将存储的数据进行目标ES集群异步恢复的过程。COS在ES数据离线迁移Snapshot方式中使用较为广泛;因为近期遇到的此类需求挺多,结合客户实际以及腾讯云ES官方文档,特地梳理总结,通过本文,您可以了解到以下场景的COS使用:
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。
如果是第一种场景,数据迁移过程中可以停止写入,可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类:
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析(上)》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法,在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示:1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案;2)、已经实施过分库分表方案的系统,由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了,需要二次扩容的情况。
在工业 4.0 的浪潮下,智能和数据与物理世界结合越加紧密,多元化、灵活、高效的数据处理能力成为各行各业的热点需求。虽然对象存储 COS 已经预置电商、文创、教育、社交、安防等行业需要的基础数据处理能力,但在特殊流程和定制化需求方面公有云依然难以做到全方位满足客户需求。 01. 数据工作流全新能力出炉: 支持自定义云函数 COS 数据工作流是一套完整的端到云到端的数据存储、处理、发布等「一站式」云上智能解决方案。 COS 数据工作流最新增加了自定义函数的处理能力,开发者可添加 Serverless 云函数
在使用Redis搭建集群环境时,通常会根据业务的需求,要对集群进行扩容,以满足业务的需要。并且这也是分布式存储比较常见的需求,在Redis中对集群进行扩容主要分为3步:
若网站域名解析到新IP之后,旧IP直接无法访问,则在一段时间内,部分搜索引擎蜘蛛会继续抓取旧IP,从而导致抓取失败。
Unlimited Capacity:公有云的存储服务具有易扩展的特性,用户可以非常方便的根据其存储容量需求,对其已有的存储服务的容量进行扩展,因此从用户角度来说,公有云的存储服务具有无限容量的特点。
Redis 集群可以实现对节点的灵活上下线控制。其中原理可抽象为槽和对应数据在不同节点之间灵活移动。首先来看我们之前搭建的集群槽和数据与节点的对应关系,如图所示
📷 @TOC[1] Here's the table of contents: 使用开源软件攒一个企业级图数据平台解决方案 最近有技术社区的朋友,刚从Nebula Graph切换到ONgDB,想付费让我给出个图数据平台解决方案,我觉得这可能也是很多朋友的共性需求,所以我决定写一系列的小博客分享一下。帮助大家快速低成本应用图数据、挖掘图数据,为业务应用分析提供更多可能性。 预期的目标是,通过这些小博客大家可以快速顺利低成本的搭建自己的企业级图数据平台,为业务提供可靠的服务。 开始之前
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