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  信息安全如同一个木桶,整个防护体系是否坚固完全取决于短板。因此即使网络层、操作系统的安全防护已相对完善,可如果真正存放核心信息的数据库系统得不到应有的保护,照样会带来不好的影响

  数据库破坏产生的后果,不止是机密数据泄露导致商业信誉受损,更多的是导致组织无法正常运转,影响业务运行

  去年,暴雪娱乐与网易公司旗下的《炉石传说》因为遭遇数据库故障而最终不得不选择服务器归档——意味着只保留历史归档数据

  为什么暴雪娱乐与网易公司这样的游戏行业领导者,仍会遇到数据库破坏,并且没有进行数据备份这样的事故呢

  在某个周六下午,当时没有太多的人在加班。15:20数据库由于供电意外中断的原因而产生故障,导致数据损坏

  暴雪与网易的工程师们来不及反思数据损坏发生的原因,第一时间着手进行抢修——重启数据库并且尝试数据恢复。看起来问题应该很快就能够解决

  暴雪娱乐与网易尝试了各种解决方案仍未能有效解决数据损坏事故。此时,服务器的维护时间也已超过24小时。服务中断,用户仍焦急等待,直接收入损失预计达数百万。最终不得已通过数据归档——游戏回档的方式让服务器继续运转

  回过头来看暴雪与网易的数据库事故,“周末”、“停电”、“数据库故障”、“备份数据库故障”、“数据恢复失败”一系列低概率的事件不约而同的在同一时刻发生。大家是不是认为太匪夷所思了,其实不然

  一开始我们提到了墨菲定律:如果事情有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生。我们可以得出这样一个结论:技术风险能够由可能性变为突发性的事实

  通过反省并学习此次事故所带来的经验,我们需要更注重优化的监测。IT负责人通过监测能否回答好两个问题是关键。数据库是否安全?备份数据是否安全

  IT运维2.0时代,需要关注不同角色的数据需求,过多实时的数据一则成本高,二则干扰大。此时,需要区分不同角色的数据需求,一线运维人员更多的是看服务状态,因此需要设置实时告警的信息;上层的运维管理人员希望看到的是服务周期性的状态、趋势和对比

  如果把数据库比作仓库,那么备份系统就如同消防栓一样,是最后的一道安全线。一旦发生重大险情,需要通过消防栓进行灭火。仅仅部署了消除栓是不够的,仓库管理员仍然需要时刻关注仓库的各项异常指标,例如温度、湿度等;安全管理员则需要定期检查消防栓。这两项工作作为生活中必须的两道程序,对于存放着核心信息的数据库系统却没有规范到位

  在这种情况下,一旦出现数据库故障,IT运维人员能否及时发现问题、第一时间智能定位问题、在最短的时间内快速解决问题?在数据库无法修复的情况下,备份数据是否正确?备份是否完全?数据恢复是否能够顺利解决故障?这对于大多数IT运维都是难以回答的问题

  AnyRobot 内置数据库异常检测引擎、数据保护引擎,能够实时监控数据库安全,第一时间发现数据自身层面上的数据异常、内部层面上的违规操作、外部层面上的入侵检测。同时,使用机器学习风险预测,为管理员提供安全改进措施及风险预防措施的告警。管理员收到告警后,AnyRobot为用户提供以告警对象为核心的可视化报表。“哪台数据库主机有问题”、“那个数据库实例有问题”,管理员一目了然。完成定位后,AnyRobot能够捕获异常关键日志及信息,帮助管理员在最短的时间内解决问题,管理员也可以通过关系图谱、安全报表、机器学习等途径进行深度下钻,挖掘风险来源

  企业部署了灾备系统,不能停留在只设置备份任务或者只关注备份完成情况。这是远远不够的,网易的数据库事故就是一个很好的例子。对于灾备系统首先要做到灾备可视化,了解备份效率、数据积压、灾备成效等。其次还需要对备份的有效性进行深度透视,例如在系统定期停机断电前,是否能够及时完成备份,断电突发导致的事故需要保证备份措施能够仍然有效

  运维管理员在AnyRobot日志云界面上能够实现秒级部署,无需复杂的配置操作。通过简单的输入项就能够在最短的时间内,把所有的数据库、备份系统统一管理起来,帮助管理员避免了复杂而又大量的服务器、系统部署工作

  AnyRobot 日志云为用户提供开箱即用的数据库安全可视化报表、灾备可视化报表

  数据库安全可视化能够实时监控数据库安全。数据库安全作为数据安全的关键,需要在日常工作中时刻关注。AnyRobot日志云一旦出现数据风险,立即发送告警通知系统管理员;帮助运维人员及时发现问题,然后智能定位问题,最后快速解决问题;结合内置的告警策略、机器学习风险预测为数据库安全保障提供了囊括“事前-事中-事后”的规范解决思路