虚拟化服务器故障切换,虚拟机故障转移
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虚拟IP主要用在弹性云服务器的主备切换,达到高可用性HA(High Availability)的目的。当主服务器发生故障无法对外提供服务时,动态将虚拟IP切换到备服务器,继续对外提供服务。了解更多关于虚拟IP的信息,请参见虚拟IP简介 。需要申请10.0.3.100、10.0.3.110、10.0.3.120三个虚拟IP地址。
自动恢复:弹性云服务器所在的硬件出现故障时,系统会自动将弹性云服务器迁移至正常的物理机,该过程会导致云服务器重启。
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开源KVM虚拟化解决方案应用于线下虚拟化场景,包括单机、双机HA和多机集群,通过虚拟机迁移和HA确保业务可靠性,典型应用包括数据库、WEB和缓存服务器等。单机场景分析单机场景是指在单台服务器上使用QEMU-KVM开源软件,虚拟机带外管理使用virt-manager管理软件和virsh命令行,二者都是调用libvirt API接口,Gues
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Redis的哨兵机制存在的意义就是当主从架构中,master发生宕机,无需人工干预,自动实现故障转移。官方文档Redis哨兵能干什么?Redis的Sentinel系统用于管理多个Redis示例,该系统执行以下三个任务:监控(Monitoring):Sentinel会不断地检查你的master和sla
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重启RabbitMQ实例时,不会重启实例所在虚拟机,仅重启RabbitMQ进程。重启集群实例时,若其中一台RabbitMQ进程重启失败,则重启后实例状态依然为“运行中”,并提示“部分节点故障”。在每台虚拟机上都有RabbitMQ的守护进程,定时检查RabbitMQ进程是否存在,当进程不存在时会自动拉起RabbitMQ进程。如果Rabbit
YARN中的ResourceManager负责整个集群的资源管理和任务调度,在Hadoop2.4版本之前,ResourceManager在YARN集群中存在单点故障的问题。YARN高可用性方案通过引入冗余的ResourceManager节点的方式,解决了这个基础服务的可靠性和容错性问题。ResourceManager的高可用性方案是通过设
环境上插了一张PCIE标卡(4个Device),使用npu-smi工具或upgrade-tool工具查询,只查到了1个Device。如图1所示。根据查询信息分析,可能存在以下原因:主机散热不好,导致PCIE标卡温度过高,设备进入过温保护状态。Device的主机侧中断数量不足,无法自动加载驱动。Device通信线路问题:Device硬件通信
申明本文章首发自本人公众号:壹枝花算不算浪漫,如若转载请标明来源!感兴趣的小伙伴可关注个人公众号:壹枝花算不算浪漫22.jpg前言Redis的Sentinel系统用于管理多个Redis服务器(instance),该系统执行以下三个任务:监控(Monitoring):Sentinel会不断地检查你的主
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会。弹性云服务器运行在物理机上,虽然提供了多种机制来保证系统的可靠性、容错能力和高可用性,但是,服务器的硬件、电源等部件仍有较小概率的损坏。如果物理设备的损坏导致物理机电源无法正常工作或重启,会导致CPU和内存数据丢失,无法进行热迁移来恢复弹性云服务器。云平台默认提供了自动恢复功能,以冷迁移的方式重启弹性云服务器,使弹性云服务器具备高可靠
DCC是物理隔离的专属计算资源集群,集群中主机可能会因为故障而自动停机。为降低物理机故障的影响,在用户购买的专属集群内资源有冗余的情况下,在集群内的云服务器支持自动迁移能力。带有本地盘的主机不支持宕机自动迁移能力。计算资源没有冗余时,不支持云服务器自动迁移能力。发生故障后,我们会为用户更换一台健康的物理机,云服务器的ID、私有IP地址、弹
当生产站点可用区内的云服务器和云硬盘由于不可抗力导致物理环境故障时,可执行故障切换操作,启用容灾站点可用区内的云服务器和云硬盘等资源,以确保业务正常运行。如果启动故障切换,容灾站点的服务器和磁盘将立刻可用。您可上电服务器,或结合云服务器备份服务或云硬盘备份服务将数据恢复至您指定的具有应用一致性的数据恢复点。启动故障切换的同时,数据同步停止
oVirt Engine是运行在基于JBoss的Java应用程序。该服务与主机上的VDSM进行通信,以部署、启动、停止、迁移和监控VM,并且还可以通过模板在存储上创建新的镜像。oVirt Engine以可扩展性、安全性、高性能为基础的架构技术,为大规模服务器和桌面虚拟化提供集中式管理。oVirt提供的具体功能如下:虚拟机生命周期管理网络管
HA概述所谓HA(HighAvailable),即高可用(7*24小时不中断服务)实现高可用最关键的策略是消除单点故障,HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HAHadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)NameNode主要在以下两个
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