1)迁移还要做静态比对,比如迁移前后前端页面取值一致, 2)同时也要保证业务延续性。比如业务抽样验证 3)全字段是否与迁移规则一致
我们之前对于跨库数据迁移前后一致性比对;比如从mysql迁移到hbase, 1)方法1:每一条记录先生成md5,然后源库源表最大行数加上最后一行md5值;与目标库目标表 最大行数加上最后一行md5值 比对;一样则认为迁移前后数据一致,此种方
业务并发量;主要建议还是从从正常场景和特殊场景,对业务量最大量进行估算,跟渠道是小程序、API、网页。我觉的关系不是很大
当前大数据时代,数据是公认企业最有价值的核心资产,也是竞争力体现,企业通过数据中台整合企业的数据运营能力。通常数据中台建设目标为前台的业务系统和后台数据系统之间构建一条数据和数据服务能力的通道,
比如可以实时数据通过Debezium从业务系统采集,由kafka进行实时存储消费、并经过flink等实时集群计算后,存储在Hbase、clickHouse等高性能平台。对于批量数据,将通过Sqoop实时从数据仓库或各应用平台,批量同步到数据中台。
我们主要从身份认证、角色访问权限控制、用户权限控制、关键信息加密存储、数据备份、数据传输保护,系统操作日志记录等方面做数据安全,比如身份认证比如采用https安全机制,防止监听、防劫持、防重发等入手。角色权限控
从我接触过ESB中,我感觉比较好的是,链路监控平台能提供接入ESB的各个服务提供多维度的交易信息监控,链路信息展示、日志流水查询、监控与预警、数据报表等功能,能够实现资源监控、应用监控、调用链监控。我们采用Promethe
资源监控prometheus;链路监控skywalking;
我们这边为了保证数据库的健壮性,有针对性做了一些健壮性测试, 比如流水库异常下通应用程序客户端是否迅速得到故障通知,并立即与数据库的正常实例建立新连接,烂SQL下业务健壮性测试,可能存在脏读一些异常场景验证等,目的通
云灾备的核心则在利用云中海量资源, 为用户提供系统级、数据级和业务级的灾难恢复服务和持续性服务。 我觉的要考虑的问题首要是如何最大化收益管理;毕竟灾难是个小概率事件。第二就是高可用,第三就是安全性问题
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