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  • 所有的数据中心都无法忽视可靠这三个字,而可靠所有数据中心运维人员的第一追求。 1、集中就是可靠? 数据中心的出现和发展,就是一个数据从分布到集中的过程。比如一个大型的银行数据中心,原来的系统...

    不停水不停电是保证美好生活的基础,而数据中心不停服务则是数字时代的基本要求!所有的数据中心都无法忽视可靠性这三个字,而可靠性也是所有数据中心运维人员的第一追求。

    1、集中就是可靠?

    数据中心的出现和发展,就是一个数据从分布到集中的过程。比如一个大型的银行数据中心,原来的系统应用分布在上百个地市、省会城市,而随着数据中心的出现,这些系统应用就集中到了北京、上海等少数几个核心城市进行统一、集中的管理。通过数据的集中化管理,实现了系统应用的统一开发部署,实现了从上而下的标准化统一,大大的提高了总部的管控能力,进一步提高整个公司及机构的信息化水平。

    不过数据的集中化管理在带来方便的同时,实际上也暗藏着巨大的风险。数据的大集中,实际上也意味着风险的大集中。试想一下,阿里巴巴、腾讯、百度这些大型的互联网公司或者工行、建行、中行这些大型的金融机构,如果其总部数据中心出现问题,将会造成怎样的影响?对于这些重要公司或者机构来说,数据中心就是其业务运转的心脏,一旦出现问题,损失的不仅是金钱,还有其整体的形象及声誉。

    在互联网公司业界曾出现过著名的黑色五月,所谓的黑色五月指的是2015年的5月份,三大互联网公司接连出现对外服务中断事件:1、由于杭州市萧山区某地光缆被市政施工队挖断,导致支付宝一个主要的机房受影响,随后全国部分用户约2小时无法使用支付宝;2、因骨干网络异常,网易旗下部分服务暂时无法正常使用,多款游戏无法登陆,甚至还出现网易广州大楼发生爆炸的谣言;3、携程网突发故障,导致其网站和客户端无法登录,导致部分用户无法顺利的预定酒店,影响出行。而在更早的时候,微信也曾因为数据中心外部光缆被挖断导致无法正常使用。

    实际上,近几年一些银行出现的全国性或者区域性无法取款的故障,也都是其总部数据中心出现异常导致。

    2、可靠性、可用性等概念

    作为海量数据的载体、服务的云端,数据中心的重要性不言而喻。很多数据中心的可用性都要求达到99.999%,“9”越多代表数据中心的可用性越高。数据中心的可靠性和可用性是衡量数据中心等级的一个非常重要指标,等级越高的数据中心要求的可靠性和可用性就越高,要求的年平均故障时间就越短。

    可靠性,指某个设备或系统在一个指定的时间内能够无故障的持续稳定运行的可能性。说到可靠性,就不得不提MTBF。MTBF指的是平均故障时间间隔,有的地方也称为平均无故障时间、平均失效间隔、平均正常使用时间。可靠性是一个随时间变化的函数,时间越长,可靠性越低。只是具体的表述有所差异。其计算公式为:R(t)=e-λt,其中,λ为故障率,λ=1/MTBF。相对λ参数,人们更通常用MTBF(mean time between failures)这一指标来量化可靠性。MTBF的数值越高,就可以证明这个数据中心可靠性越好。

    可维护性,指某个设备或系统从故障发生到故障修复的的平均修复时间, 记为MTTR(mean time to repair)。 MTTR 越短,表示易恢复性越好,从故障到恢复运行所耗费的时间越短。

    可用性,指系统在使用过程中可以正常使用的时间与总时间之比。它是一个比率指标,其计算公式是A=MTBF/(MTBF+MTTR)。在数据中心行业里,通常用可用性指标的9数字的多少来表示数据中心可用性的高低。

    我们以一个十年周期来计算,假如这个数据中心的可用性A为99.999%,那么这个数据中心平均每年的MTBF及MTTR计算如下:

    MTBF:99.999%×365×24×60=525594.744分钟/年

    MTTR:1-99.999%×365×24×60=5.256分钟/年

    也就是说表示该数据中心平均每年可以连续运行525594.744分钟,平均每年业务中断的时间(从中断到修复)只有5.256分钟,也就是315.36秒,这个对数据中心的要求是非常高的。

    而数据中心的可用性每少1个数字9会怎么样?若服务系统可用性达到99.99%,则要求的MTBF=0.9999×365×24×60=525547.44分钟/年,平均每年业务从中断到修复的时间 MTTR=(1-0.9999)×365×24×60=52.56分钟,将近1个小时;如果服务系统可用性达到99.9%,那么平均每年业务从中断到修复的时间MTTR=(1-0.999)×365×24×60= 525.6分钟,也就是8.76个小时。

    99.999%对应315.36秒,99.99%对应52.56分钟,99.9%对应8.76个小时,可见数据中心的可用性每提高1个9,对数据中心的要求就大幅提高。而每提高1个9,所投入的人力物力都在几何式的增长。

    3、数据中心有哪些手段确保可靠性

    可靠性和可用性是评判数据中心优劣的标准。而冗余备份机制则是实现高可靠性、高可用性的基础。冗余备份机制与数据中心可以说是相生相伴。冗余备份机制涉及的范围很广,从数据中心的外部来看,有传输链路的双路由、供电线路的双路由;从数据中心的内部来看,有网络架构的双路由及冗余备份,有服务器的双机热备等等。

    1)双路由

    所谓的双路由,从字面上很好理解,就是一个数据中心有两条链路接入。就好像上海到杭州走高速,你可以通过杭甬高速、沪昆高速,也可以走杭州湾环线高速、沈海高速。这样即使其中一段高速瘫痪,你仍然可以选择另一条高速顺利的到达目的地,这就是双路由的基本概念。

    在数据中心的外部及内部,从供电到设备到系统到网络到传输,实际上都在构建一个双路由甚至多路由的架构。

    2)传输链路

    对于数据中心来说,传输链路的双路由也是非常重要的。数据中心最重要的是互联网访问链路的联通,也就是数据中心能够顺利与外界进行数据的交互。为了满足传输链路双路由的要求,一般数据中心机房都会配套建设2个以上不同运营商的传输机房。比如某银行的数据中心就同时接入中国电信、中国联通的传输网络,这样即使中国电信的链路出现问题,还可以通过中国联通保持网络的正常连接,确保数据中心对外服务不被中断。

    实际上,随着数据中心的发展,传输链路的双路由已不断向三路由甚至多路由方向发展。比如位于福州的数字福建云计算中心,就是同时将电信、联通、移动、广电网络、教育网、政务信息网、政务外网等七张网络接入,大大增强了数据中心网络的健壮性、安全性。

    3)网络架构

    与传输链路一样,在数据中心内部的网络架构设计上,也是采用冗余备份及双路由的方案。早期典型的数据中心一般采用三层网络架构:接入层、汇聚层、核心层,在汇聚层和核心层都采用两套网络设备构建数据链路的双路由。

    比如某个中型的数据中心网络核心层,往往会同时部署两台核心交换机,同时两台核心交换机通过2条10GE(万兆)链路聚合,从而保证链路的高可靠性。而在网络的汇聚层则往往采用多台交换机堆叠实现冗余备份。

    4)高压供电

    供电双路由的概念与传输链路双路由的概念本质上差不多,就是物理上有两路独立的线路接入。传输链路接入的是光缆,而供电链路接入的是电缆。在大型的高等级数据中心,都是同时接入两路高压电缆,这两路电缆要求从电力公司不同的变电站引出,与外部传输链路一样,形成真正上物理上的双路由。与此同时,一般数据中心还会配备大型的柴油发电机作为备份,一旦两路外部电缆供电都中断,还能够通过柴油发电机为数据中心供电,形成一个事实上的供电三路由结构。

    5)低压供电

    在数据中心内部,通过安装两套UPS系统,每一套互相独立,再从A套及B套UPS同时拉出供电电缆输出到一个机房的同一个机柜。一个机柜有两个PDU,而目前大部分的服务器、存储、网络等IT设备都是双电源模块。这样任意一台IT设备它的电力供应一路是从A套UPS上来,一路是从B套UPS上来,在数据中心内部形成两路独立的供电链路,供电安全可靠性大大提升,该UPS供电架构也叫做UPS双母线供电结构。在一些重要的总部级数据中心内部,为了进一步提升供电的可靠性,单套的UPS往往还由多台UPS并机组成,简称2+1或者3+1等N+1 UPS系统,这样即使一台UPS出现问题,A套UPS还能正常供电,整套系统不会彻底瘫痪。

    6)服务器双活及双机热备

    在早期的数据中心建设中,服务器双活及双机热备是一种非常常见的模式。目的就是防止单台服务器异常,而导致该服务器承载的应用服务停止。

    双机热备,对于这种模式来说,对同一IT应用来讲,正常情况是主机应用启动对外提供服务,备机应用停止处于待机的一主一备模式。 简单的说,就是当一台服务器宕机后,系统会自动切换到另一台使用,外界用户基本感受不到服务中断,备用机器会实时接管。这种模式下,备机与主机之间会实时进行通讯,比如备机定时发出心跳信号问主机你还正常吗,正常情况下主机会回复我现在OK,通过这种方式,在数据同步的同时从机还在实时监测主机的运行状态。一旦监测到主机宕机并确认,从机就会开始转入工作状态,取代主机对外提供服务。而在服务的过程中,备机仍然与主机在不断的通讯,并监测主机的状态。一旦主机修复,满足重新对外提供服务的条件,又会自动切到主机对外提供服务。

    与双机热备模式差不多的还有双机冷备。冷备不是指设备就不开机了,而是指备用机器需要一定的人工操作,比如接入网络或者运行程序,从而接管原主机的业务。一般来讲,双机冷备会定时将数据备份至备份服务器或目标硬件,出现故障时不会自动接管,需运维人员手动启动硬件和服务。

    除了双机热备、冷备,在服务器设备系统技术领域还有双活、集群控制、虚拟化等等,不过不管技术怎样演变,其最终的目的都是为了消除单点故障隐患。

    近些年随着虚拟化技术的兴起,更是大大提高了设备、系统、网络的可靠性。通过大规模的设备虚拟化,建立一个服务器或者存储或者网络的资源池,模糊IT设备之间物理链路的概念。这样即使1台或者N台设备异常,单个或者多个链路节点阻断,都不会影响整个系统的运行。

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  • 熟悉区块链的朋友应该都知道,“去中心化”区块链的核心,也各种项目落地的要素。去中心中心化相对的一个概念,简单的来说中心化的意思,是中心决定节点。节点必须依赖中心,节点离开了中心就无法生存。去...

    熟悉区块链的朋友应该都知道,“去中心化”是区块链的核心,也是各种项目落地的要素。

    去中心化是与中心化相对的一个概念,简单的来说中心化的意思,是中心决定节点。节点必须依赖中心,节点离开了中心就无法生存。去中心化恰恰相反,在一个分布有众多节点的系统中,每个节点都具有高度自治的特征,每一个节点都是一个“小中心”。

    比如A要去转账给B,通过柜员机、窗口、手机银行等转账,那么银行就是“中心”,如果你想“去中心化”,那A就要当面把现金交给B,不让银行在中心发挥作用。

    然而,去中心化的社会状态似乎离人类很遥远…

    人类社会的普通大众被居于中心的精英阶层所控制的这种局面,是目前人类的社会文明的发展程度所决定所局限的,没有个几百年的发展,我想很难有所改观。

    纵观人类的历史进程,事物的演进从来不是一成不变的,正所谓合久必分,分久必合。“中心化”和“去中心化”的分分合合从来都是随着人类社会的发展进行交替演进的。

    互联网的产生,突然极大地促进了信息的流通,导致的最大结果就是,合合分分的速度进程加快了。

    互联网从出现到现在,由于必须要有”客户端—服务器”这个模式,于是互联网一直是走向中心化的进程。一切的核心资源都在向互联网寡头靠拢。

    于是,越来越多人产生忧虑......

    人们的大部分信息都由巨头们掌控,对于他们来说,你就是一个透明人。

    大公司掌握着比你知道的还更多的信息。例如美团,去哪儿,支付宝,通过吃喝住行大数据分析,随着人工智能的发展,甚至能预测或者指引你的行为。想一想就让人觉得后怕,我们的一切隐私数据或许早已当然无存。

    直到,区块链技术的出现,让人们看到了新的期望。

    区块链是分布式的网络,能够建立起一套信任网络。理论上,无论是互联网还是现实中,凡是承担了中间人角色的人或者系统,都可以通过程序来实现或者部分替代。

    最直接的比如传统银行,比特币便是一套分布式数据库程序,不通过中间银行就可以实现资产的转移以及储存功能。比特币就是用来革中心化货币发行系统的命的。

    那未来,我们的世界会诞生去中心化的交易所、去中心化的Airbnb, 去中心化的电商平台吗?

    未来是不是去中心化的世界?

    是不是所有的中间人都将会被革命?

    这一切的一切目前都不得而知!未来将会告诉我们答案。

    去中心化的区块链是建立在互联网之上的网络,其使用共识机制来维护和更新,使用激励共识激励参与者,形成一个自发的自我完善状态。

    去中心化能解决什么问题?一、解决容错性问题。去中心化系统不太可能因为某一个局部的意外故障而停止工作,因为它依赖于许多独立工作的组件,它的容错能力更强。二、抗攻击性。对去中心化系统进行攻击破坏的成本相比中心化系统更高。攻击中心会使整个系统瘫痪,而去中心化的系统,攻击任何一个节点都不会影响整个系统。三 、抗勾结性。去中心化系统的参与者们,很难相互勾结。每一个节点都是平行的,不存在上下级、主从的关系,都是平等的。

    这就是区块链赋予人们以后“新生活”的使命,现在人们正在利用“去中心化”摸索更多可能的项目,以后,金融、地产、食品、智能等领域都有可能渗透各种“去中心化”的便捷项目和服务,让人们能享受到真正的公平、公正、公开。

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  • 例如,springcloud中的注册中心是什么?用在何处?注册中心其实就是服务发现的核心。它主要保存了各个可用服务实例的网络地址(指IP Address和Port)。服务注册中心必须要有高可用和实时更新功能。Netflix Eureka 就是...

    可能我们都知道现如今java分布式微服务的流行程度,那么你了解过springcloud的有关内容吗?例如,springcloud中的注册中心是什么?用在何处?

    注册中心其实就是服务发现的核心。它主要保存了各个可用服务实例的网络地址(指IP Address和Port)。服务注册中心必须要有高可用性和实时更新功能。

    Netflix Eureka 就是一个服务注册中心。它还提供了服务注册和查询服务信息的REST API。服务就通过使用POST请求注册自己的IP

    Address和Port。以每30秒(默认)的速度发送一个PUT请求刷新注册信息。再通过DELETE请求注销服务。客户端通过GET请求获取可用的服务实例信息。

    实现注册中心的不同技术有:eureka、Zookeeper和Consul。

    三种技术实现是根据CAP理论(三种特性:Consistency(一致性) 、Availability(可用性)、Partition

    tolerance(分区容错性),在分布式设计中只能选其二)的取舍进行设计的,具体特性如下:

    # eureka

    就是按照AP原则设计,作为分布式场景下的服务发现的产品较为合适,服务发现场景的可用性优先级较高,一致性并不是特别要命。各个服务可以单独提供服务,不需要发起选举;

    # zookeeper 是按照CP原则设计的,牺牲了可用性,在服务发现场景并很大优势,需要选举,在选举过程中服务不可用;

    # Consul 是按照CA原则设计的,为了确保数据的一致性,需要发起选举,在选举过程中服务不可用。

    注册中心管理原理

    因为所有的服务端及访问服务的客户端都是需要连接到注册管理器(eureka服务器)的。服务在启动时就会自动注册自己到eureka服务器,然后每一个服务都有一个名字,这个名字会被注册到eureka服务器。使用服务的一方只需要使用该名字加上方法名就可以调用到服务。

    属性配置与注解。

    配置:服务注册中心:eureka.server.enable-self-preservation=true/false

    Eureka的自我保护模式开关;

    服务实例类:eureka.instance.appname=dal-service-1 服务名,默认取 spring.application.name

    配置值,如果没有则为 unknown;

    服务注册类: eureka.client. service-url. defaultZone=http//:ip:port/eureka

    指定服务注册中心地址;

    注解:

    @EnableEurekaServer 该注解表明应用为eureka服务,可以联合多个服务作为集群,对外提供服务注册以及发现功能。

    @EnableEurekaClient 该注解表明应用既作为eureka实例又为eureka client 可以发现注册的服务(netflix)

    @EnableDiscoveryClient 该注解表明应用既作为eureka实例又为eureka client 可以发现注册的服务

    (commons);

    那么以上就是有关springcloud注册中心的所有内容了,还想了解更多java架构师相关信息,记得来关注本站消息哦。

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    什么是Defi挖矿?流动性挖矿的是什么?

    什么是DeFi?
    Defi 是Decentralized Finance的英文缩写,一般翻译为分布式金融或去中心化金融。简单的理解是,与传统的高度集中的金融体系相比,去中心化金融使用区块链技术,如基于区块链技术开发的移动钱包软件,通过智能合约代码消除第三方机构和中介机构等中介机构的作用,以及可以直接连接交易双方进行金融交易,如转账、融资、理财等货币兑换、贷款、抵押等,避免复杂的中间环节造成的资金成本和时间成本的浪费。
    什么是Defi流动性挖矿?
    流动性挖矿是defi 广受欢迎的重要导火线。早在一年前,就有很多与defi相关的项目,但真正让defi挖矿成为热点的是流动性挖矿。尽管市场在过去两天经历了大幅下滑,但许多流动性挖矿项目仍有很多好处。那些早期涉足流动性挖矿,且熟悉相关规则,有足够的资金的投资者,赚取了大量资金。挖矿维me7746
    在这里插入图片描述

    虽然许多人觉得这种流动性挖矿项目模式很难维持,但市场上似乎有无数的接盘人,难道是钱多人傻,还是有其他原因呢?
    流动性挖矿是指为了吸引更多的资金参与项目交易,通过发行自己的代币,鼓励人们在自己的资本交易池中提供流动性。与此类似,一些新的购物中心为了鼓励顾客和卖家到自己的购物中心进行交易,将给他们特定于购物中心的折扣票据(或股票凭证)。移动挖矿的主要目的是获得用户和流量,有效地分配自己的代币,从而使项目具有更广泛的社区基础。
    无论目前的泡沫、流动性挖矿和token分配情况如何,它都很好地利用了区块链的去中心化的特性,而且具有很强的创新性。那些参与挖矿的投资者,也的确为市场提供了流动性,带来了热度。

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