京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据中心的“小故障”不容忽视
数据中心是很多复杂的高度相互关联的系统,需要许多不同的子系统功能都维持正常,才能确保设施可以提供服务。不幸的是,往往一个看似微小的错误往往会导致整个系统瘫痪。最近,维基百科的宕机是因为数据中心的光纤被意外切断,Twitter之前在奥运会期间的中断,是由于数据中心主系统和备份系统同时出现故障。
从中我们可以吸取的教训是,不仅仅是飓风、地震、公共设施中断、恶意攻击会造成数据中心宕机。任何事情,包括一个相对较小的网卡故障,也可能会破坏您的数据中心。
因此,我们对待较小的程序中断也需要像大型故障一样慎重。在这两种情况下,最关键的是做好充分的准备,以减少业务损失。以下有一些建议。
把安全作为首要任务。通常数据中心宕机是由一些很烦人的,但是对人身安全无害的事件所引起。但是当出现危险情况时(比如裸露的电导体),必须确保安全第一。不要以人民币的名义让您的员工处在危险中。另一方面,当然,你也要知道什么时候是过度保护了,避免一些不必要的安全措施。关键是要找到正确的平衡点,在尽量减少人员伤害的同时降低安全措施的成本。
未雨绸缪。这也许是最重要的一步。如果等到中断发生了,才制定行动计划,那你已经处在劣势了。提前确定应该联系谁(应该谁在现场)。制定流程来确认和解决这个问题。一份服务提供商的名单是需要准备的,因为你可能需要联系他们以寻求帮助,比如冷却装置等系统出现故障。也许最重要的是,有条有理地整理所有这些信息,方便让需要它的人能及时获取。通过提前规划,你可以更迅速地让数据中心和业务再次运行。
备份您的数据。对于大多数人来说,在大部分的时间里,保险费是讨厌的费用,看起来没有任何回报。但是,当灾难袭来时,购买的保险就派上了用场。备份你的重要数据也是一样的道理。在你没有丢失数据之前,这似乎是在浪费时间。但是你必须定期在正常运作期间进行备份,否则当中断已经发生时,就来不及了。
部署数据中心基础设施管理/监控(DCIM)解决方案。迅速解决宕机事故的关键是搞清楚问题出在哪里。手电筒和万用表可能不会奏效,你需要(最好)能集中访问您系统的信息和状态,以发现故障区域。一个DCIM解决方案可以在宕机事故发生之前,帮助确定这些麻烦的区域。
跟踪您的数据中心服务的使用率。高峰使用时间对系统会造成压力,而这可能是发现潜在问题的最佳时间。你应该在这段时间内为宕机做好最佳准备。这时最有可能发生断路器翻转或者冷却装置失效。这也是客户最需要你的时候。
结论
小故障和大故障都要做同样的准备。小故障可能对业务产生比较小的影响,但是仍然必须解决掉它,以免它以滚雪球的形式造成更大的问题。小故障可能是大问题的征兆。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15