【公测中】阿里云发布国内首个大数据双活容灾服务,满足高要求大数据灾备场景

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 在6月上旬举行的云栖大会上海峰会上,阿里云发布了国内首个大数据集群双活容灾产品-混合云容灾服务下的混合云大数据容灾服务(HDR for Big Data, 简称 HDR-BD),并已经在7月份开始邀测。

在6月上旬举行的云栖大会上海峰会上,阿里云发布了国内首个大数据集群双活容灾产品-混合云容灾服务下的混合云大数据容灾服务(HDR for Big Data, 简称 HDR-BD),并已经在7月份开始邀测。HDR-BD采用业界领先的数据双向实时复制技术,可以实现Hadoop集群双活和准0 RPO容灾,为大数据灾备制定了全新的标准。

常见Hadoop灾备技术的挑战

当前比较常见的Hadoop集群灾备方式是用distcp将数据定期复制到一个备用集群做容灾用途,或者将数据复制到只读集群、二级存储作为多恢复点的备份。这些方案都有明显弱点。

RPO和RTO是衡量灾备方案的两个重要指标,RPO-恢复点目标,决定了丢失多少数据,RTO-恢复时间目标,决定了业务中断了多长时间。由于传统的Hadoop集群灾备方式使用的是distcp来做容灾,也就意味着数据复制不是实时的,因此用户必须承受至少小时级到天级的RPO。并且主站宕机后,将只读集群或二级存储中的数据恢复出来会占用大量时间,而拉起standby集群重新启动业务依然是一个耗时的操作。因此,传统的Hadoop集群灾备方式在RPO和RTO方面都有较大挑战。

除此之外,由于灾备集群平时处于备用状态,不能用于运行业务,对于用户来说也属于资源浪费。

以上这些问题长期困扰着Hadoop集群的用户和管理员们,如何突破RPO和RTO瓶颈,大数据集群的灾备领域亟需一种全新的技术来彻底解决目前的困境。

HDR- BD此次带来的双向实时复制技术可以在两个Hadoop集群之间建立双活架构,RPO接近0;RTO因为数据随时可读写而极大压缩;双活架构可以让两个集群运行不同的应用,避免资源浪费。这些特性将Hadoop灾备标准提高到了一个全新的高度,为Hadoop用户带来了极高的价值。

HDR-BD引入大数据双向复制技术,满足高要求的大数据灾备场景

阿里云此次推出的Hadoop双活容灾方案HDR-BD引入了业界领先的大数据双向复制技术,结合强大的公共云基础设施,可以满足极高要求的大数据灾备场景,为企业Hadoop集群数据保护提供了全新的选择。
HDR-BD的优势在于:

  1. 极低RPO:数据的实施复制决定了每一个写操作都会实时复制到配对集群,RPO几乎为0
  2. 极高资源利用率:数据双向复制确保两个集群共享一份数据但运行不同应用,不会出现一个集群必须处于只读会备用状态的问题,计算资源可以充分利用
  3. 运维复杂度极低: HDR-BD实现了数据的全自动实时双向复制,无需特定时间窗口,也无需担心对业务的影响

1

在自建数据中心和阿里云之间部署HDR-BD服务器配对,用户就可以将自建Hadoop集群与阿里云无缝集成,充分利用阿里云EMR和OSS建立极为高效的Hadoop灾备,迁移系统。HDR-BD可以满足的核心场景包括

  1. 近0 RPO Hadoop云容灾
    将自建Hadoop集群的数据实时复制到阿里云EMR集群,实现接近0 RPO的Hadoop集群容灾。
  2. Hadoop集群与阿里云EMR集群双活
    在自建Hadoop集群和阿里云EMR集群之间建立数据双向复制。两个集群共享一份数据,但是运行不同的应用,实现集群双活,达到资源的最大化利用。
  3. Hadoop数据实时备份,迁移上云
    云上HDR-BD服务器可以直连至阿里云对象存储OSS。在无需EMR集群的情况下,HDR for Big Data可以将Hadoop数据实时复制到阿里云OSS,实现接近0 RPO的云备份;同时这个机制也可以作为Hadoop数据迁移上云的理想方案。利用这个机制做Hadoop集群迁移上云,在迁移过程中无需启动EMR集群;同时迁移过程无需复杂定制化脚本开发或者复杂的业务停机规划。

该服务现已开始邀测,您可以到阿里云混合云容灾服务页面https://cn.aliyun.com/product/hdr 注册,阿里云在评估后会尽快联系您。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
1月前
|
自然语言处理 大数据 应用服务中间件
大数据-172 Elasticsearch 索引操作 与 IK 分词器 自定义停用词 Nginx 服务
大数据-172 Elasticsearch 索引操作 与 IK 分词器 自定义停用词 Nginx 服务
63 5
|
1月前
|
存储 数据采集 监控
大数据技术:开启智能决策与创新服务的新纪元
【10月更文挑战第5天】大数据技术:开启智能决策与创新服务的新纪元
|
15天前
|
人工智能 Cloud Native 数据管理
媒体声音|重磅升级,阿里云发布首个“Data+AI”驱动的一站式多模数据平台
在2024云栖大会上,阿里云瑶池数据库发布了首个一站式多模数据管理平台DMS:OneMeta+OneOps。该平台由Data+AI驱动,兼容40余种数据源,实现跨云数据库、数据仓库、数据湖的统一数据治理,帮助用户高效提取和分析元数据,提升业务决策效率10倍。DMS已服务超10万企业客户,降低数据管理成本高达90%。
|
17天前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
1月前
|
消息中间件 监控 Ubuntu
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
75 3
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
|
1月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
57 1
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
|
1月前
|
SQL 存储 分布式计算
大数据-157 Apache Kylin 背景 历程 特点 场景 架构 组件 详解
大数据-157 Apache Kylin 背景 历程 特点 场景 架构 组件 详解
25 9
|
1月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
53 3
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
大数据-38 Redis 高并发下的分布式缓存 Redis简介 缓存场景 读写模式 旁路模式 穿透模式 缓存模式 基本概念等
大数据-38 Redis 高并发下的分布式缓存 Redis简介 缓存场景 读写模式 旁路模式 穿透模式 缓存模式 基本概念等
61 4
ly~
|
1月前
|
供应链 监控 搜索推荐
大数据的应用场景
大数据在众多行业中的应用场景广泛,涵盖金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务及教育等领域。在金融行业,大数据用于风险评估、精准营销、反欺诈以及决策支持;零售业则应用于商品推荐、供应链管理和门店运营优化等;医疗保健领域利用大数据进行疾病预测、辅助诊断和医疗质量评估;交通物流业通过大数据优化物流配送、交通管理和运输安全;制造业则在生产过程优化、设备维护和供应链协同方面受益;能源行业运用大数据提升智能电网管理和能源勘探效率;政府和公共服务部门借助大数据改善城市管理、政务服务及公共安全;教育行业通过大数据实现个性化学习和资源优化配置;体育娱乐业则利用大数据提升赛事分析和娱乐制作水平。
ly~
366 2