组织在灾难恢复中如何处理数据库恢复?

组织在灾难恢复中如何处理数据库恢复?

组织在灾难恢复(DR)中通过几种关键的方法和实践处理数据库恢复,以恢复数据完整性和业务运营。在核心方面,恢复战略通常涉及定期的数据备份、复制和故障切换系统。通过维护最新的数据库备份,组织可以在灾难发生前将信息还原到特定的时间点,无论是由于硬件故障、网络攻击还是自然灾害。这些备份可以存储在现场或异地位置,越来越多地使用云存储,从而提供灵活性和额外的安全性。

除了备份,许多组织还实施数据库复制,这涉及将数据实时或接近实时地从主数据库复制到辅助数据库。这意味着,如果主数据库出现问题,组织可以在最小的停机时间内切换到复制的数据库。例如,一些组织使用主主动、辅助被动的模型,其中事务在主数据库上发生,任何更改异步发送到辅助数据库。这种设置特别适合需要高可用性和最小数据丢失的关键应用程序。

最后,组织通常会建立一份明确的灾难恢复计划(DRP),其中包括数据库恢复的具体程序。该计划通常概述了团队成员的角色和责任、恢复服务所需的步骤以及促进恢复所需的资源。定期测试DRP也很重要——模拟需要数据库恢复的场景有助于确保该过程的顺利进行,并确保员工熟悉在实际灾难中的角色。通过结合备份、复制和经过测试的DRP,组织可以有效管理数据库恢复,最小化灾难对其运营的影响。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
协同过滤是如何随着时间改善的?
推荐系统通过分析用户行为和偏好,然后建议用户可能自己找不到的相关项目,在内容发现中起着举足轻重的作用。这些系统帮助用户浏览大量内容,无论是电影、音乐、文章还是产品。通过根据用户过去的交互或类似用户的行为来预测用户可能喜欢什么,推荐系统增强了
Read Now
计算机视觉的未来是什么?
计算机视觉中的定位是指识别图像或视频中对象的位置的过程。这项技术对于使计算机能够理解周围的视觉世界并与之交互至关重要。与专注于识别和分类对象的对象检测不同,定位专门旨在查明这些对象在视觉数据中的确切位置。 定位过程通常涉及在感兴趣的对象周
Read Now
零样本学习在人工智能中的一些应用是什么?
零射学习 (ZSL) 模型使用几个常见的基准进行评估,这些基准有助于衡量其有效性和性能。这些基准通常涉及要求模型识别在训练期间未见过的类的任务。使用的常见数据集包括具有属性的动物 (AwA),Caltech-UCSD鸟类 (CUB) 和Pa
Read Now

AI Assistant