SIOS SANless clusters High-availability Machine Learning monitoring
Linux 高可用性 (Linux HA) 對於保護關鍵任務型 Linux 工作負載至關重要。
在此podcastAaron West 分析了為何 Linux 仍然是高可用性部署的首選方案，以及如何SIOS LifeKeeper為基於 Linux 的環境提供可靠的、應用感知保護。 Aaron 講解了客戶在建立 Linux 高可用性叢集時面臨的常見挑戰，詳細介紹了典型的 SIOS LifeKeeper 部署和故障轉移場景，並為首次探索 Linux 高可用性的團隊分享了實用指南。
對於任何在 Linux 上實現關鍵業務工作負載現代化的人來說，這都是必聽之選。
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地方政府的運作依賴於始終可用的資訊科技系統——從法院和稅務資料庫到911調度中心和學校平台。一旦這些系統出現故障，其影響立竿見影且波及範圍廣泛，會波及公共安全、法律程序、工資發放以及社區信任。許多機構都面臨基礎設施老化、預算緊張以及小型資訊科技團隊管理複雜混合環境等諸多挑戰。
SIOS 透過高可用性 (HA) 和災難復原 (DR) 解決方案協助解決這些挑戰，防止停機、保護關鍵資料並保持基本公共服務的運行，而無需進行重大的基礎設施變更或深厚的 HA 專業知識。
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採用合適的高可用性方案，確保您的關鍵業務 Linux 應用程式持續穩定運作。本白皮書將 SLES HAE 和 RHEL HA 中的開源高可用性框架 Pacemaker 與 SIOS LifeKeeper for Linux（一款功能齊全的商業高可用性和災難復原平台）進行比較。
了解架構、部署、管理和長期可靠性方面的關鍵差異如何影響實際結果。無論您是經驗豐富的 Linux 高可用性專家，還是需要更簡單、更可預測的解決方案，本指南都能幫助您選擇最合適的方案。
下載該文檔，使您的 Linux 高可用性策略與您的技能、基礎架構和可用性要求相符。
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最近，我讀了一本關於數學史的書（當然，大家都會讀）。這本書主要講述了古巴比倫和埃及的抄寫員早期的數學發展和實踐，以及他們如何將數學知識過渡到我們熟知的古希臘數學家，例如畢達哥拉斯和阿基米德。探索人類如何學習推理和解釋周圍的世界總是令人著迷。在閱讀的過程中，我注意到許多行為和方法，即使是對簡單的算術都一竅不通的人，也運用了這些方法。我認為這些方法同樣適用於商業和人際關係！
我從他們處理一些複雜的除法和平方根運算的方法中汲取了靈感。他們會用一個稍大、更容易計算的數字和一個稍微小一點的數字來取平均值。用這種方法得到的結果與電子計算器顯示的結果相比，往往驚人地準確。我甚至在學校學習平方根的時候也用過這種方法。例如，16 和 25 分別是 4 和 5 的完全平方數，所以 20 的平方根大約是 4.5（用計算機的話是 4.47）。
所以，如果你遇到需要處理棘手溝通的情況，尤其是在需要態度強硬或劃定界限，卻又不知如何把握分寸的時候，不妨試試這個近似方法：找出明顯過於嚴格的最低限度，再找出明顯過於寬鬆的上限，最後取一個介於兩者之間的平均值。
只要你能為正確答案設定一些合理的“參考點”，就能比較接近你想要的答案。但如果參考點範圍太廣，反而會適得其反。
例如，假設你有一個大客戶，他要求的服務遠遠超出了你們最初約定的範圍。你可以把“超出範圍”的界限設定為“無論如何，我都會滿足他們的所有要求”，顯然，這超出了他們的預期，因為這本來就是你們最初約定的內容。反之，你的「超出範圍」的界線可能是「我不需要做任何超出合約明確規定的事情」。這在理論上似乎很有吸引力，有時也確實有效，但在這種情況下，它顯得過於僵化，可能會損害雙方的關係。我們需要更精確地設定界線。
那麼，讓我們從光譜的低端開始。或許你可以先列出你絕對會做並且已經同意完成的任務，然後再考慮他們提出的其他要求。一旦這些任務確定下來，無需再做任何考慮，就審視一下他們提出的其他要求，判斷哪些完全不合理或目前無法實現；這些要求就屬於你做得過頭了，應該從執行清單中排除。
現在，對於那些仍在考慮範圍內的項目（這些項目並非明顯屬於「必須做」或「絕對不能做」的範疇），您已經處於近似區域。這樣一來，你無需在所有事項中糾結該如何處理，而是可以縮小範圍，更精準地確定問題所在。把這些事項放在一起，直到你感覺自己已經掌握了在這種情況下應該採取的合適做法，然後再和你的伴侶討論。此外，你甚至可能還有一些協商的空間！
現在我們已經看到了眾多方法中的一種，你可以將這些源自古代、看似矛盾卻又不夠精確的數學度量方法，運用到你自己的挑戰中！畢竟，在那個時代，數學所要解決的問題和挑戰更根植於文明的日常需求，而不是登月或化學合成等宏大事業。重要的不是數學的起源，而是你如何運用它來思考。提供卓越的客戶體驗。
作者：Matthew Pollard，SIOS客戶體驗軟體工程師
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在《企業時報》文章SIOS 合作夥伴聯盟總監 Harry Aujla 探討了為何災難復原 (DR) 在保護 SAP 環境和確保業務連續性方面應與高可用性 (HA) 同等重要。他闡明了 HA 和 DR 之間的區別，強調 HA 旨在確保系統在局部故障期間持續運行，而 DR 則專注於在網路攻擊或自然災害等重大事件發生後恢復業務運營。
本文概述了災難恢復投入不足所帶來的業務、財務和監管風險，並引導讀者了解兩種核心恢復模型：站點級恢復和應用級恢復，重點介紹了每種模型的優勢、權衡取捨和成本考慮。 Aujla 總結道，SAP 災難復原沒有一成不變的模式，他敦促各組織根據業務優先順序、服務等級要求和停機容忍度來製定策略，從而建立一個具有彈性和實用性的復原計畫。
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