企业级灾难恢复

Active Directory 作为企业 IT 架构的关键组件，其可用性至关重要。制定全面的灾难恢复策略，确保 AD 在意外中断后能够快速恢复，对于业务连续性至关重要。 核心要素： 定期备份: 建立严格的备份计划，定期备份 AD 数据库、系统状态数据以及其他关键配置信息。 异地存储: 将备份数据存储在异地位置，以防止单点故障。 恢复测试: 定期进行恢复测试，验证备份的完整性和恢复流程的有效性。 文档记录: 详细记录恢复流程，包括步骤、责任人和联系信息。 灾难恢复方案应涵盖以下方面： 人员角色和职责: 明确定义灾难发生时各团队和人员的职责。 沟通计划: 建立有效的沟通渠道，确

Exadata在使用Data Guard方面的最佳实践，是确保系统灾难恢复的重要保障。

SQL Server 数据库灾难恢复流程 为了确保在发生故障后能够成功恢复 SQL Server 数据库，需要遵循以下步骤： 备份活动事务日志： 在进行任何还原操作之前，务必备份当前的活动事务日志。 还原数据库备份： 还原最新的完整数据库备份或差异数据库备份。还原操作不应包括恢复数据库，仅还原备份文件。 还原事务日志备份： 按照备份创建时间顺序，还原自数据库备份或差异备份后创建的所有事务日志备份。与步骤 2 类似，还原操作不应恢复数据库。 应用最终日志备份： 应用步骤 1 中创建的最新日志备份，并将数据库恢复到一致状态。 恢复示例 场景： 假设在 12:00 发生数据库故障，需要将数据

oracle、SQLserver、sybase、informix等各类数据存储备份与灾难恢复方案。

灾备备份是通过在异地建立和维护一个备份存储系统，利用地理上的分离来保证系统和数据对灾难性事件的抵御能力。根据系统对灾难的抵抗程度，可分为数据灾备和应用灾备：数据灾备指建立一个异地数据存储系统；应用灾备则在异地建立一套完整的、与本地应用系统相当的备份应用系统，用于备份和恢复。

企业级项目的实战经验，Spark的各种用法全都拎得清楚。大数据 Spark 企业级实战版.pdf这本资源，适合已经入门、想往项目里落地的你。不光讲原理，更多是实操——任务调度、DataFrame转换、性能调优，干货挺多。 PDF 里的案例用的是真实场景，像是电商点击流、日志实时，通俗易懂，代码也不绕。嗯，看着学，你会发现Spark Streaming也没那么玄乎，实时+离线一体化，思路清晰。 配合下面这几篇文章一起看，效果更好： 大数据 Spark 企业级实战详解，结构更系统，适合搞全栈方案的你 Spark2.x 企业级项目实战：实时统计+ETL，专注实时链路的朋友值得一看 Sp

Spark 企业级实战这本书挺适合有一定基础的开发者，尤其是想深入了解 Spark 在企业中的实际应用的朋友。它的内容比较全面，从典型的企业案例讲起，再到深入 Spark 的内核源码，内容相当有深度。你要是对大数据有兴趣，这本书肯定能给你带来不少启发哦。是它的中文版 PDF，带有目录，挺方便查阅的。无论是你要在公司项目中用到 Spark，还是自己探索一些底层实现，都能从中获得多实用的知识。你如果想从源码角度理解 Spark 的工作原理，看到它是怎么海量数据的，真的是不错的选择。

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DB2 的高可用性和灾难恢复（HADR）方案，挺适合对稳定性有硬性要求的场景。像你如果搞的是银行、金融、电商这种高并发高可靠的业务，DB2 的这个特性就比较香。它不是单纯做个主备切换，而是能做到真正的故障秒切、事务不中断，关键时候救命用的。 DB2 的 HADR不是只有数据库端在忙活，还得你前端和应用层配合好，比如连接断了要能重连、错误码得识别出来及时。事务失败后能不能自动补救，就看你代码细不细了。 它分持续可用和故障转移两种方式，前者是双活，两个数据库同时干活，挺适合业务量大的应用。后者是主备切换，平时省资源，出问题秒切换，也挺实用。选哪个看你预算和业务优先级。 路由机制也蛮关键，节点目录和

DB2 的高可用性和灾难恢复英文资料还挺实用的，尤其适合你在 Linux、UNIX、Windows 这些环境下做 DB2 部署的时候参考。内容覆盖得比较全，从RAID、FlashCopy到HADR的配置都讲到了，还顺带聊了下操作系统相关的集群工具。里面提到的HACMP、TSM这些方案都挺经典，文档风格偏工程实战那种，看起来不绕弯子。你要是刚好在搞多环境的数据保护方案，这篇文档挺值得一读的。