SIOS SANless clusters

SIOS SANless clusters High-availability Machine Learning monitoring

  • Home
  • Produk
    • SIOS DataKeeper for Windows
    • SIOS Protection Suite for Linux
  • Berita dan acara
  • Cluster server penyederhanaan
  • Kisah sukses
  • Hubungi kami
  • English
  • 中文 (中国)
  • 中文 (台灣)
  • 한국어
  • Bahasa Indonesia
  • ไทย

Membuat Cluster SQL Server 2019 di GCP dengan SIOS DataKeeper

Agustus 5, 2024 by Jason Aw Leave a Comment

Creating a SQL Server 2019 Cluster on GCP with SIOS DataKeeper

Membuat Cluster SQL Server 2019 di GCP dengan SIOS DataKeeper

Buat Cluster SQL Server 2019 di Google Cloud Platform (GCP) dengan panduan langkah demi langkah kami. Menggunakan SIOS DataKeeper Cluster Edition untuk pengelompokan SANLess, panduan kami menyederhanakan proses dengan langkah-langkah yang telah ditentukan sebelumnya dan dibuat berdasarkan dokumentasi Google untuk kemudahan dan konsistensi.

Direproduksi dengan izin dariSIOS

 

Filed Under: Cluster server penyederhanaan Tagged With: Google Cloud Platform, SIOS Datakeeper

Mengukur dan Meningkatkan Performa Throughput Tulis di GCP Menggunakan SIOS DataKeeper untuk Windows

April 21, 2022 by Jason Aw Leave a Comment

Mengukur dan Meningkatkan Performa Throughput Tulis di GCP Menggunakan SIOS DataKeeper untuk Windows

Latar belakang

Postingan ini berfungsi untuk mendokumentasikan temuan saya di GCP terkait performa penulisan ke disk yang direplikasi ke GCP. Tapi pertama-tama, beberapa informasi latar belakang. Seorang pelanggan menyatakan keprihatinannya bahwa DataKeeper menambahkan sejumlah besar overhead ke kinerja tulis mereka saat menguji dengan cermin sinkron antara Google Zones di wilayah yang sama. Tes asli yang mereka lakukan adalah dengan file bitmap pada drive C, yang merupakan SSD persisten. Dalam konfigurasi ini mereka hanya mendorong sekitar 70 MBps. Mereka mencoba merelokasi bitmap ke disk GCP ekstrem, tetapi performanya tidak meningkat.

Memindahkan Bitmap ke SSD Lokal

Saya menyarankan agar mereka memindahkan bitmap ke SSD lokal, tetapi mereka ragu-ragu karena mereka percaya disk ekstrim yang mereka gunakan untuk bitmap memiliki latensi dan throughput yang sama baiknya atau lebih baik daripada SSD lokal, jadi mereka ragu itu akan membuat perbedaan. Selain itu, menambahkan SSD lokal bukanlah tugas sepele karena hanya dapat ditambahkan saat VM awalnya disediakan.

Memilih Jenis Instance

Saat saya mulai menyelesaikan tugas saya, hal pertama yang saya temukan adalah tidak semua jenis instans mendukung SSD lokal. Misalnya, E2-Standard-8 tidak mendukung SSD lokal. Untuk pengujian pertama saya, saya memilih jenis instans C2-Standar-8, yang dianggap “dioptimalkan untuk komputasi”. Saya memasang SSD persisten 500 GB dan mulai menjalankan beberapa tes kinerja tulis dan dengan cepat menemukan bahwa saya hanya bisa membuat disk menulis sekitar 140MBps daripada kecepatan maksimal 240MBps. Pelanggan mengkonfirmasi bahwa mereka melihat hal yang sama. Itu membingungkan, tetapi kami memutuskan untuk melanjutkan dan mencoba jenis instance yang berbeda.

Jenis instans kedua yang kami pilih adalah N2-Standar-8. Dengan jenis instans ini, kami dapat mendorong disk ke kecepatan throughput maksimum 240 MBps saat tidak mereplikasi disk. Saya memindahkan bitmap ke SSD lokal yang telah saya sediakan dan mengulangi tes yang sama pada mirror sinkron (DataKeeper v8.8.2) dan mendapatkan hasil yang ditunjukkan di bawah ini.

Hasil

Parameter uji diskspd diskspd.exe -c96G -d10 -r -w100 -t8 -o3 -b64K -Sh -LD:data.dat diskspd.exe -c96G -d10 -r -w100 -t8 -o3 -b8K -Sh -LD:data .dat diskspd.exe -c96G -d10 -r -w100 -t8 -o3 -b4K -Sh -LD:data.dat

MBps

Data

Tulis Ukuran MB/dtk Persen MBps Overhead
64k-Cermin 240.01 0,00%
64k-Tanpa Cermin 240.02
8k-Cermin 58.87 39,18%
8k-NoCermin 96.8
4k-Cermin 29.34 21,84%
4k-NoCermin 37.54

 

Tulis Ukuran Rata-RataLat Overhead Rata-rata
64k-Cermin 6.247 -0,02%
64k-Tanpa Cermin 6.248
8k-Cermin 3.183 39,21%
8k-NoCermin 1.935
4k-Cermin 3.194 21,88%
4k-NoCermin 2.495

Kesimpulan

Ukuran tulis 64k dan 4k semuanya dikenakan overhead yang dapat dianggap sebagai "dapat diterima" untuk replikasi sinkron. Ukuran tulis 8k tampaknya menimbulkan jumlah overhead yang lebih signifikan, meskipun latensi rata-rata 3,183 ms masih cukup rendah.

-Dave Bermingham, Direktur, Keberhasilan Pelanggan Direproduksi dengan izin dari SIOS

Filed Under: Cluster server penyederhanaan Tagged With: Google Cloud Platform

Pemulihan Bencana Multi-Cloud

Oktober 30, 2021 by Jason Aw Leave a Comment

Pemulihan Bencana Multi-Cloud

Pemulihan Bencana Multi-Cloud

 

Jika topik ini terdengar membingungkan, kami mengerti. Dengan saran para ahli kami, kami berharap dapat meredakan kekhawatiran Anda – sambil juga menyampaikan beberapa pertimbangan penting untuk organisasi Anda sebelum atau sesudah pergi multi-awan . Perencanaan untuk pemulihan bencana adalah titik kebingungan umum bagi perusahaan yang menggunakan komputasi awan, terutama ketika melibatkan banyak penyedia awan.

Cukup melelahkan untuk memastikan perlindungan data dan pemulihan bencana (DR) saat semua data berada di lokasi. Namun saat ini banyak perusahaan memiliki data di tempat serta dengan beberapa penyedia cloud, strategi hibrida yang mungkin masuk akal secara bisnis tetapi dapat menciptakan tantangan bagi mereka yang bertugas dengan perlindungan data. Sebelum kita mempelajari detailnya, mari kita definisikan istilah kuncinya.

Apa itu multi-cloud?

Multi-cloud adalah pemanfaatan dua atau lebih penyedia cloud untuk melayani layanan dan infrastruktur TI organisasi. Pendekatan multi-cloud biasanya terdiri dari kombinasi penyedia cloud publik utama, yaitu Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure.

Organisasi memilih layanan terbaik dari setiap penyedia cloud berdasarkan biaya, persyaratan teknis, ketersediaan geografis, dan faktor lainnya. Ini mungkin berarti bahwa perusahaan menggunakan Google Cloud untuk pengembangan/pengujian, saat menggunakan AWS untuk pemulihan bencana, dan Microsoft Azure untuk memproses data analitik bisnis.

Multi-cloud berbeda dari hybrid cloud yang mengacu pada lingkungan komputasi yang menggabungkan infrastruktur lokal, layanan cloud pribadi, dan cloud publik.

Siapa yang menggunakan banyak awan?

  • Industri yang diatur – Banyak organisasi menjalankan operasi bisnis yang berbeda di lingkungan cloud yang berbeda. Ini mungkin merupakan strategi yang disengaja untuk mengoptimalkan lingkungan TI mereka berdasarkan kekuatan masing-masing penyedia cloud atau hanya produk dari organisasi TI yang terdesentralisasi.
  • Media dan Hiburan – Lanskap media dan hiburan saat ini semakin terdiri dari studio yang relatif kecil dan khusus yang memenuhi kebutuhan produksi konten yang membengkak dari para pemain terbesar, seperti Netflix dan Hulu. Solusi multi-cloud memungkinkan tim-tim ini untuk bekerja sama dalam proyek yang sama, mengakses alat produksi pilihan mereka dari berbagai cloud publik, dan menyederhanakan persetujuan tanpa penundaan terkait dengan pemindahan file media besar dari satu situs ke situs lainnya.
  • Transportasi dan Mengemudi Otonom – Proyek mobil yang terhubung dan mengemudi otonom menghasilkan sejumlah besar data dari berbagai sensor. Produsen mobil, agen transportasi umum, dan perusahaan rideshare termasuk di antara mereka yang termotivasi untuk memanfaatkan inovasi multi-cloud, memadukan aksesibilitas data di beberapa cloud tanpa risiko biaya keluar yang signifikan dan transfer yang lambat, sambil mempertahankan kebebasan untuk memanfaatkan optimal layanan cloud publik untuk setiap proyek.
  • Sektor Energi – Adopsi multi-cloud dapat membantu menurunkan biaya signifikan yang terkait dengan pencarian dan pengeboran sumber daya.Insinyur dan ilmuwan data dapat menggunakan analitik pembelajaran mesin (ML) untuk mengidentifikasi tempat-tempat yang membutuhkan lebih banyak sumber daya untuk prospek minyak, untuk mengukur risiko lingkungan dari proyek-proyek baru, dan untuk meningkatkan keselamatan.

Poin nyeri pemulihan bencana multi-cloud:

  • Tidak membaca sebelum Anda menandatangani.Pelanggan mungkin menghadapi masalah jika mereka gagal membaca cetakan kecil dalam perjanjian cloud mereka. Penyedia cloud bertanggung jawab atas infrastruktur komputernya, tetapi pelanggan bertanggung jawab untuk melindungi aplikasi dan data mereka. Ada banyak alasan untuk waktu henti aplikasi yang tidak tercakup dalam SLA cloud. Beban kerja penting bisnis memerlukan ketersediaan tinggi dan perangkat lunak perlindungan pemulihan bencana juga.
  • Mengembangkan kebijakan proteksi terpusat.Kebijakan perlindungan terpusat harus dibuat untuk mencakup semua data, di mana pun ia tinggal. Setiap penyedia cloud memiliki cara unik untuk mengakses, membuat, memindahkan, dan menyimpan data, dengan tingkat penyimpanan yang berbeda. Mungkin rumit untuk membuat rencana pemulihan bencana yang mencakup data di berbagai awan.
  • Pelaporan.Hal ini penting untuk memastikan perlindungan data sesuai dengan perjanjian tingkat layanan yang mengaturnya. Mengingat seberapa cepat pengguna dapat meningkatkan sumber daya cloud, mungkin sulit untuk memastikan Anda melindungi setiap sumber daya dengan tepat dan mengidentifikasi semua data yang perlu dimasukkan ke dalam rencana DR Anda.
  • Uji rencana DR Anda.Pelanggan harus sepenuhnya menyaring dan menguji strategi DR mereka. Strategi multi cloud menambah kebutuhan akan pengujian. Beberapa penyedia mungkin membebankan biaya kepada pelanggan untuk pengujian, yang memperkuat kebutuhan untuk membaca cetakan kecil kontrak.
  • Perangkat keterampilan sumber daya . Menemukan seorang ahli dalam satu cloud bisa jadi menantang; dengan multi-cloud, Anda perlu menemukan keahlian di setiap cloud, atau individu langka yang memiliki signifikansi di banyak cloud.

Mengatasi tantangan DR multi-cloud

Memenuhi tantangan ini mengharuskan perusahaan untuk mengembangkan perlindungan data dan strategi pemulihan yang mencakup banyak masalah. Coba tanyakan pada diri Anda pertanyaan strategis berikut:

  • Sudahkah Anda menentukan tingkat kekritisan untuk semua aplikasi dan data? Berapa banyak uang yang akan dikeluarkan beberapa menit untuk aplikasi penting yang membebani organisasi Anda dalam produktivitas pengguna akhir, kepuasan pelanggan, dan tenaga kerja TI?
  • Apakah perlindungan dan pemulihan data akan ditangani oleh IT atau pemilik dan pembuat aplikasi dalam model layanan mandiri?
  • Apakah Anda merencanakan pengoptimalan data, menggunakan berbagai opsi berbasis cloud dan lokal?
  • Bagaimana Anda berencana untuk memulihkan data? Memulihkan data ke mesin virtual berbasis cloud atau menggunakan gambar cadangan sebagai sumber pemulihan?

Dapatkan solusi DR multi-cloud yang tepat

Kunci terbesar untuk sukses dalam perlindungan dan pemulihan data dalam skenario multi-cloud adalah memastikan Anda memiliki visibilitas ke semua data Anda, tidak peduli bagaimana data itu disimpan. Alat dari perusahaan memungkinkan Anda untuk menentukan data dan aplikasi mana yang harus dipulihkan dalam skenario bencana dan bagaimana melakukannya – baik dari gambar cadangan atau dengan memindahkan data ke VM yang baru dibuat di cloud, misalnya.

Alat ini akan membantu Anda mengatur skenario pemulihan dan, yang penting, mengujinya. Jika alat ini terintegrasi dengan baik dengan alat pencadangan data Anda, alat ini juga memungkinkan Anda untuk menggunakan cadangan sebagai sumber data pemulihan, bahkan jika data disimpan di lokasi yang berbeda – seperti beberapa awan. Webinar SIOS terbaru kami membahas hal yang sama; jam tangan itu disini jika Anda tertarik.Penjaga Data SIOS memungkinkan Anda menjalankan aplikasi penting bisnis Anda dalam lingkungan cloud yang fleksibel dan skalabel, seperti Layanan Web Amazon (AWS) , Biru langit , dan Google Cloud Platform tanpa mengorbankan kinerja, ketersediaan tinggi atau perlindungan bencana. SIOS DataKeeper tersedia di Pasar AWS dan satu-satunya perangkat lunak ketersediaan tinggi bersertifikat Azure untuk WSFC yang ditawarkan di Pasar Azure.

Direproduksi dari SIOS

Filed Under: Cluster server penyederhanaan Tagged With: Google Cloud Platform, multi-cloud

Tulisan Terbaru

  • 10 Pertimbangan dalam Memilih Solusi Ketersediaan Tinggi di Lingkungan Nutanix
  • Apakah server saya sekali pakai? Bagaimana perangkat lunak High Availability sesuai dengan praktik terbaik cloud
  • Strategi Pemulihan Data untuk Dunia yang Rawan Bencana
  • DataKeeper dan Baseball: Pendekatan Strategis terhadap Pemulihan Bencana
  • Penganggaran untuk Risiko Downtime SQL Server

Posting Terpopuler

Bergabunglah dengan Milis Kami

Copyright © 2025 · Enterprise Pro Theme on Genesis Framework · WordPress · Log in